FastAPI ile ML Model Dağıtımı

Feature store entegrasyonu, ölçeklendirme ve gözlem

Makine öğrenimi modellerini FastAPI üzerinde yayınlamak, feature store ve gözlem katmanı ile desteklendiğinde güvenilir olur. Bu yol haritası MLOps mühendisi profiline yönelik hazırlanmış olup FastAPI, Redis, Feast, KServe araçlarıyla uygulanabilir.

Feature Store Entegrasyonu

Model aynı feature tanımıyla çalışmazsa üretim sonuçları sapar.

• Feast ile çevrim içi/çevrim dışı eşitlik sağlamak
• Feature revizyonlarını loglamak
• Feature servisleri için fallback tanımlamak

Ölçeklenebilir Mimari

Async FastAPI worker’ları ve Redis cache combination throughput’u artırır.

• Uvicorn + gunicorn konfigürasyonunu benchmark etmek
• Redis tabanlı feature cache
• KServe autoscaling politikaları

Gözlemlenebilirlik ve Drift

Tahmin sonuçları ile gerçek değerleri eşlemedikçe drift fark edilmez.

• Prediction ve label loglarını eşlemek
• Model versiyonlarını header’da döndürmek
• Grafana panelinde skor dağılımı göstermek

Başarı Metrikleri

• P95 latency: 85ms — Async worker + Redis cache sonrası.
• Feature drift alarmı: <4 saat — Feast denetimleri sayesinde.
• Autoscaling isabeti: +%18 — KServe metrikleri tuned edildi.

Kod Örneği — FastAPI inference endpoint

@app.post('/predict')
async def predict(req: RequestModel):
  features = await feast_store.get_online_features(req.user_id)
  score = model.predict(features)
  log_prediction(req.user_id, score)
  return {'score': float(score)}

Uygulama Kontrol Listesi

• Feast ile feature eşitliği kur.
• Async worker konfigürasyonunu benchmark et.
• Redis cache katmanı ekle.
• Prediction-log eşlemelerini sakla.
• KServe autoscaling kurallarını ayarla.

Anahtar odaklar: mlops, fastapi, deployment.