Nachdem Sie Ihre FastAPI-Anwendung containerisiert und den Docker-Container gestartet haben, müssen Sie überprüfen, ob die API korrekt läuft und wie erwartet Vorhersagen zurückgibt. Zum Ausführen Ihres Docker-Containers verwenden Sie einen Befehl wie:

Ersetzen Sie your_image_name durch den Namen Ihres erstellten Images. Dieser Befehl ordnet Port 8000 auf Ihrem lokalen Rechner Port 8000 im Container zu, sodass die FastAPI-Anwendung erreichbar ist unter:

Das Testen des /predict-Endpoints kann mit Kommandozeilen-Tools wie curl oder durch das Senden einer HTTP-Anfrage aus Python erfolgen. Stellen Sie stets sicher, dass Ihre Eingabedaten dem erwarteten Format entsprechen, das durch Ihr FastAPI-Modell definiert ist. Wenn Ihr Modell beispielsweise eine JSON-Nutzlast mit bestimmten Feldern erwartet, sollten Ihre Testanfragen diese Felder mit passenden Beispielwerten enthalten.

import requests

# Replace with the actual URL if running on a different host or port
url = "http://localhost:8000/predict"

# Example input data matching the expected schema of your FastAPI model
input_data = {
    "feature1": 3.5,
    "feature2": 1.2,
    "feature3": 0.8
}

response = requests.post(url, json=input_data)

if response.status_code == 200:
    print("Prediction:", response.json())
else:
    print("Error:", response.status_code, response.text)