FastAPI ML & LLM 統合プロジェクト

このプロジェクトは、伝統的な機械学習（ML）モデルと現代的な大規模言語モデル（LLM）を一つの FastAPI アプリケーションに統合したオープンソースプロジェクトです。

プロジェクト概要

このアプリケーションは、以下の2つの主要な機能を提供します：

1. Iris 分類 (ML): Scikit-learn を使用して学習されたロジスティック回帰モデルを用い、花のガクと花弁のサイズから種類を予測します。
2. 感情分析 (LLM): Hugging Face Transformers を使用し、入力されたテキストの感情（ポジティブ/ネガティブ）を分析します。

技術スタック

• Framework: FastAPI
• Machine Learning: Scikit-learn, Joblib, NumPy
• NLP/LLM: Transformers (DistilBERT), PyTorch
• Testing: Pytest, HTTPX

セットアップと実行

依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

モデルの学習（オプション）

既製の model.joblib が含まれていますが、以下のコマンドで再学習が可能です：

python train_ml_model.py

サーバーの起動

uvicorn main:app --reload

サーバーは http://localhost:8000 で起動します。

API エンドポイント

1. ML 予測

• URL: /predict
• Method: POST
• Payload: {"features": [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]}

2. 感情分析

• URL: /sentiment
• Method: POST
• Payload: {"text": "FastAPI is amazing!"}

テストの実行

pytest

オープンソースについて

このプロジェクトはオープンソースです。コントリビューション、Issueの報告、フォークを歓迎します。

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*Created by Jules & hombredennis66