Após a containerização da sua aplicação FastAPI e o início do contêiner Docker, é necessário verificar se a API está funcionando corretamente e retornando previsões conforme esperado. Para executar seu contêiner Docker, utilize um comando como:

Substitua your_image_name pelo nome da imagem criada. Este comando faz o mapeamento da porta 8000 da sua máquina local para a porta 8000 dentro do contêiner, tornando o aplicativo FastAPI acessível em:

A validação do endpoint /predict pode ser realizada utilizando ferramentas de linha de comando como curl ou enviando uma requisição HTTP a partir do Python. Sempre garanta que os dados de entrada estejam no formato esperado definido pelo seu modelo FastAPI. Por exemplo, se o modelo espera um payload JSON com determinados campos, suas requisições de teste devem incluir esses campos com valores de exemplo apropriados.

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)