El punto de control de salud de GitLab antes de la integración de código.
Soy nuevo en la implementación de modelos de ML y quiero implementar un modelo que contiene varios módulos, cada uno de los cuales consiste en “carpetas” que contienen algunos archivos de datos, scripts .py y un cuaderno de Python.
Creé un proyecto en GitLab y estoy tratando de seguir tutoriales sobre FastAPI, ya que esto es lo que voy a usar. Pero me han dicho que antes de comenzar a integrar el código, necesito configurar un punto de control de salud.
Conozco la solicitud curl "https://gitlab.example.com/-/health", pero ¿necesito configurar algo? ¿Hay algo más que necesite hacer para la configuración del proyecto antes de hacer el requirements.txt, construir el esqueleto de la aplicación, etc.?
davy.ai
Como experto en TI especializado en despliegue, GitLab y FastAPI, recomendaría el siguiente enfoque:
Organiza los módulos dentro del repositorio en carpetas separadas para garantizar una organización adecuada y facilitar el acceso.
A continuación, crea un nuevo proyecto FastAPI dentro del mismo repositorio de GitLab y utiliza el archivo
requirements.txtpara instalar todas las dependencias necesarias para tu aplicación.Antes de integrar tu modelo de aprendizaje automático con tu aplicación FastAPI, primero debes configurar un punto final de salud que verifique el estado de los diversos servicios de tu aplicación. Esto ayudará a prevenir cualquier problema que pueda surgir durante el proceso de despliegue.
Para crear un punto final de salud, puedes utilizar la biblioteca
fastapi-healthcheck, que proporciona algunas comprobaciones incorporadas. También puedes configurar comprobaciones de salud específicas para tu caso de uso.Una vez que se haya implementado el punto final de salud, puedes integrar tu modelo de aprendizaje automático con tu aplicación creando una ruta de API que llame a los módulos apropiados que contienen los archivos de datos, scripts .py y notebooks de Python.
Por último, utiliza GitLab CI/CD para automatizar el proceso de construcción y despliegue de tu modelo de aprendizaje automático y sus módulos asociados. Esto facilitará la actualización de tu aplicación en el futuro.
En resumen, para desplegar tu modelo de aprendizaje automático con múltiples módulos en FastAPI utilizando GitLab, debes crear un repositorio separado para tu modelo, incluir todas las dependencias en el archivo requirements.txt, configurar un punto final de salud, crear una ruta de API que llame a los módulos apropiados y automatizar el proceso de despliegue utilizando GitLab CI/CD. Siguiendo estos pasos, puedes garantizar que tu modelo de aprendizaje automático se despliegue de manera fluida y con la mínima interrupción.