FastAPI y Tensorflow

                

API creada con FastAPI y Tensorflow, la cual predice un objeto segun los datos (imagenes) de ImageNet. La arquitectura utilizada es MobileNet V2, se empleo la arquitectura pre-entrenada y subida en Tensorflow Hub.

Pasos

1. Clona el repositorio

2. Crea y activa el entorno virtual

3. Instala los requerimientos: pip install -r requirements.txt

4. Ejecuta la API en tu equipo (localhost): python .\src\main.py

5. Dirigete a http://localhost:8000/docs (documentación automatica de FastAPI)

6. Busca una imagen y copia el URL. Luego pega el URL en el endpoint /predict/tf (petición de tipo POST).

   Ejemplo:

    "url_image": "https://raw.githubusercontent.com/Ricardo-OB/fastapi-tf/master/src/images/golden.jpg"
   

   Debe aparecerte esta respuesta (predicción del objeto y su probabilidad asociada):

    "predicted_label": "golden retriever",
    "probability": 0.9514861106872559
   

Contenerización (Docker 🐳)

Si deseas desplegar la API dentro de un contenedor con ayuda de Docker sigue los siguientes pasos:

1. Ejecuta docker-compose up --build para construir y subir la imagen

2. Sigue los paso 5 y 6 descritos anteriormente

Nota: Si detienes el contenedor puedes volver a iniciarlo con el comando docker start fastapicontainer