Dopo aver containerizzato la tua applicazione FastAPI e avviato il container Docker, è necessario verificare che l'API sia in esecuzione correttamente e restituisca le predizioni come previsto. Per eseguire il container Docker, utilizzare un comando come il seguente:

Sostituire your_image_name con il nome dell'immagine creata. Questo comando mappa la porta 8000 della macchina locale alla porta 8000 all'interno del container, rendendo l'app FastAPI accessibile a:

Il test dell'endpoint /predict può essere effettuato utilizzando strumenti da riga di comando come curl oppure inviando una richiesta HTTP da Python. Assicurarsi sempre che i dati di input corrispondano al formato previsto dal modello FastAPI. Ad esempio, se il modello si aspetta un payload JSON con determinati campi, le richieste di test devono includere tali campi con valori di esempio appropriati.

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)