Auteurs):
Figure 1. Intégrer un modèle d’IA dans une application. Source : par l’auteur.

Dans le domaine du développement d’applications informatiques, en particulier en tant que data scientist, il est courant d’encapsuler les pipelines de traitement des données et d’inférence de modèle dans un service API. Ce service API agit essentiellement comme un point de terminaison d’URL pour appeler votre modèle d’IA. Cela facilite l’intégration de votre modèle dans diverses applications par d’autres ingénieurs tels que des architectes, des ingénieurs logiciels et des développeurs Web. Cependant, pour collaborer efficacement, ces ingénieurs ont besoin d’une documentation détaillée couvrant les aspects essentiels :

Chemin d’URL pour appeler les paramètres modelRequired pour la structure inferenceData du modèle de l’API, les méthodes de réponseQuick pour l’essai ou les tests de l’API.

Rédiger manuellement une documentation complète peut être fastidieux. Heureusement, des outils comme Swagger UI proposent la génération automatisée de documentation API interactive. Les principales fonctionnalités incluent :

Documentation automatique : générez de la documentation directement à partir du code de votre application.Interface interactive : Swagger UI fournit une interface conviviale pour explorer et tester les API.Structure claire : organisez les descriptions d’API, définissez des schémas de données et présentez efficacement les paramètres de requête et les réponses.

Cet article vise à fournir un didacticiel sur l’utilisation de l’interface utilisateur Swagger pour les services API Python, en particulier ceux écrits avec le framework Web Tornado. De plus, il démontre l’application de l’interface utilisateur Swagger dans un scénario de projet de science des données réel. Pour les lecteurs peu familiers avec la construction… Lisez gratuitement le blog complet sur Medium.