顧客チャーン予測のための FastAPI エンドポイントを構築し、「動く」から「本番稼働」までの間に起きたすべてのトラブル。プロジェクトは、確率、予測、リスクレベルを返す小さな FastAPI アプリとして始まりました。Swagger UI でローカルテストした後、作者はモデルがスリープ中のノートPCで生き残り、オンラインで見知らぬ人に届かなければ無意味だと気づきました。解決策はアプリをコンテナ化し、本物のサーバーに移すことでした。Docker は Python 3.14.6、特定のパッケージバージョン、ファイルパスを自己完結型イメージにバンドルすることで環境の不一致を解決しました。ビルドには 166 秒かかりました。一部のパッケージがソースからコンパイルされたためです。また、デプロイ開始後に初めて 3 つの個別の障害が発生しました。