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Déploiement modèle churn FastAPI Docker

Towards Data Science •
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Construction d'un endpoint FastAPI pour la prédiction de churn client, et tout ce qui a cassé entre "ça tourne" et "c'est en production". Le projet a commencé comme une petite application FastAPI pour prédire le churn client, retournant une probabilité, une prédiction et un niveau de risque. Après l'avoir testé localement dans Swagger UI, l'auteur a réalisé que le modèle était inutile à moins qu'il ne survive à un portable en veille et n'atteigne des inconnus en ligne.

La solution a consisté à conteneuriser l'application et la déplacer vers un vrai serveur. Docker a résolu les incompatibilités d'environnement en empaquetant Python 3.14.6, des versions de paquets spécifiques et des chemins de fichiers dans une image auto-suffisante. La construction a pris 166 secondes car certains paquets étaient compilés depuis les sources, et trois échecs distincts sont apparus seulement après le début du déploiement.