A API recebe uma string (imagem base64) como post request. Copie do arquivo base64image
um exemplo (número 4).
A API pode demorar alguns segundos para iniciar no cloud, após o post request.
pip install -r requirements-local
Execute o arquivo models/train.py
para treinar um novo modelo, que será salvo na mesma pasta.
O repositório conta com um modelo pré-treinado (val_acc ~ 99%). Early stop em 16 epochs.
Execute uvicorn main:app --reload
Acesse http://127.0.0.1:8000/docs
Executando GET /predict
, uma previsão será realizada e salva como nova entrada no banco de dados.
Um arquivo de banco de dados records.db
será criado e incrementado a cada post request.