ilyahabr/amazon_kaggle_service

dev_amazon

FastAPI app for classification space images with human footprint on amazon forests

Можно прейти по ссылке на сервис http://91.206.15.25:5505/docs

Описание API

Примеры запросов

1. Пример запроса классов модели(Amazon Classes List):

curl -X 'GET' \
  'http://91.206.15.25:5505/amazon/amazon_classes' \
  -H 'accept: application/json'

2. Пример запроса на обработку изображения для предсказания модели(Predict)

curl -X 'POST' \
  'http://91.206.15.25:5505/amazon/predict' \
  -H 'accept: application/json' \
  -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
  -F 'image=@14613546395_15e0bd305f_o-e1447088965932.jpeg;type=image/jpeg'

3. Пример запроса на обработку изображения для предсказания по вероятности пренадлежности изображения к классам(Predict Proba)

curl -X 'POST' \
  'http://91.206.15.25:5505/amazon/predict_proba' \
  -H 'accept: application/json' \
  -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
  -F 'image=@14613546395_15e0bd305f_o-e1447088965932.jpeg;type=image/jpeg'

4. Пример проверки доступности сервиса(Health Check)

curl -X 'GET' \
  'http://91.206.15.25:5505/amazon/health_check' \
  -H 'accept: application/json'

Локальное развертывание

Через Python:

Установить все зависимости

make install

Инициализировать dvc

make init_dvc

Скачать актуальные веса

make download_weights

Запустить приложение и открыть тут http://0.0.0.0:5505/docs

make run_app

Через Docker:

Сбилдить свежий образ

make build

Запустить контейнер и указать id_image

docker run -d -p 5505:5505 id_image

после открыть http://0.0.0.0:5505/docs

Докер образ с тегом latest на gitlab

docker login registry.gitlab.com
docker pull registry.gitlab.com/ilyabakalets12/dev_amazon:latest

Запуск тестов:

Запуск юнит тестов

make run_unit_tests

Запуск интеграционных тестов

make run_integration_tests

Запуск всех тестов

make run_all_tests

Получение отчета покрытия тестами

make generate_coverage_report