在FastAPI中使用机器学习模型进行数据预测_fastapi管理服务和预测服务,管理服务根据根据模型的名字创建对应的文件夹,预测服

FastAPI是一个快速（高性能）的Web框架，用于构建API。结合机器学习模型，我们可以使用FastAPI来创建一个可以进行数据预测的API。本文将详细介绍如何在FastAPI中使用机器学习模型进行数据预测，并附上相应的源代码。

步骤1：安装依赖项
首先，我们需要安装FastAPI和相关的依赖项。可以使用以下命令在Python环境中安装FastAPI：

pip install fastapi
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除了FastAPI之外，我们还需要安装一些其他常用的Python包，例如Pydantic和uvicorn：

pip install pydantic uvicorn
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步骤2：创建FastAPI应用程序
接下来，我们将创建一个FastAPI应用程序。在项目文件夹中创建一个名为main.py的文件，并在文件中添加以下代码：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class 
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