In der heutigen digitalen Welt ist das Deployment von Anwendungen entscheidend für den Projekterfolg. FastAPI hat sich als leistungsstarkes Framework für die Entwicklung von APIs etabliert. In diesem Artikel erläutere ich die Vorteile und Schritte für das Deployment einer Anwendung mit FastAPI. Außerdem zeige ich, warum sich FastAPI besonders gut für das Deployment von Machine-Learning-(ML)-Modellen eignet.

Vorteile von FastAPI

Die Nutzung von FastAPI bietet zahlreiche Vorteile:

  • Maximale Flexibilität: FastAPI ermöglicht eine einfache Anpassung und Erweiterung der API.
  • Bessere Performance: Im Vergleich zu Lambda-Funktionen entfällt der Cold Start, was die Reaktionszeit verbessert.
  • Swagger-Dokumentation: FastAPI generiert automatisch eine Swagger-Dokumentation für die Endpunkte (z. B. /health, /predict1, /predict2 usw.).
  • Geringere Kosten: Es wird kein Sagemaker-Endpunkt benötigt, was die Kosten reduziert.
  • Besseres Monitoring: Alle Endpunkte können im ECS-Cluster überwacht werden.
  • Sicherheitsniveau: HTTPS und x-api-key bieten ein vergleichbares Sicherheitsniveau.
  • Eigene Domain: Die Anwendung kann unter einer eigenen, informationsreichen Domain betrieben werden.

Warum FastAPI für ML-Modelle?

FastAPI eignet sich besonders gut für das Deployment von Machine-Learning-Modellen aus mehreren Gründen:

  1. Asynchrone Verarbeitung: FastAPI unterstützt asynchrones Programmieren, wodurch Anfragen parallel verarbeitet werden können – ideal für rechenintensive ML-Vorhersagen.

  2. Einfache Integration: FastAPI lässt sich leicht mit gängigen ML-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-Learn verbinden. So können Modelle nahtlos als API-Endpunkte bereitgestellt werden.

  3. Schnelle Entwicklung: Durch Python-Typisierung und automatische Dokumentation kann die Entwicklung beschleunigt werden – hilfreich für Teams mit schnellem Anpassungsbedarf.

  4. Validierung und Serialisierung: FastAPI bietet eingebaute Validierungs- und Serialisierungsfunktionen, um sicherzustellen, dass Eingabedaten korrekt sind.

  5. Skalierbarkeit: FastAPI-Anwendungen können mit Docker und Kubernetes einfach skaliert werden – wichtig bei schwankender Auslastung.

Voraussetzungen für das Deployment

Folgende Voraussetzungen sollten für das Deployment erfüllt sein:

  • Python-Umgebung: FastAPI benötigt Python 3.6 oder höher.
  • ML-Bibliotheken: Installation der benötigten Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch.
  • Docker: Für die Containerisierung der Anwendung erforderlich.
  • Cloud-Dienste: Zugang zu AWS, Azure oder Google Cloud, wenn eine Cloud-Deployment geplant ist.

Schwächen von FastAPI

Neben den vielen Vorteilen gibt es auch einige Schwächen:

  1. Lernkurve: Die Einführung in asynchrones Programmieren kann herausfordernd sein.

  2. Leistung unter hoher Last: Unter sehr hoher Last (z. B. tausende gleichzeitige Anfragen) kann es ohne Skalierung zu Engpässen kommen.

  3. Weniger Community-Ressourcen: Im Vergleich zu älteren Frameworks wie Flask oder Django gibt es weniger Plugins und Beiträge.

  4. Begrenzte integrierte Features: FastAPI ist bewusst schlank gehalten und bietet keine eingebauten Lösungen für z. B. Authentifizierung oder Datenbankanbindung.

Schritte für das Deployment

  1. FastAPI-Skript anpassen: Die API auf deine Anforderungen zuschneiden.

  2. serverless.yml modifizieren: Bei Nutzung des Serverless-Frameworks die serverless.yml Datei anpassen. Hier ein Beispiel:

    service: my-fastapi-app 
provider:
   name: aws
   runtime: python3.8
   region: us-east-1
   stage: dev
functions:
   api:
      handler: app.main:app # Der Einstiegspunkt für die FastAPI-Anwendung
      events: # HTTP-Events definieren
         - http:...

  3. Zusätzliche Elemente erstellen:

    • ECS-Cluster: Für die Ausführung der App.
    • securityGroupIds:
      • Eingehender Traffic: Ports 80, 443, 8000.
      • Ausgehend: IPv4 erlauben.
    • TaskRoleArn: Berechtigungen für die Anwendung definieren.
    • ExecutionRoleArn: Rechte für Zugriff auf ECR, ECS etc.
    • Ports anpassen: Docker-Portfreigabe sicherstellen.

  4. Dockerfile anpassen:
    Beispiel-Dockerfile für FastAPI:

    FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

  5. App-Container bauen:
    Mit docker build, docker tag, docker login und docker push.

  6. Container-ARN eintragen:
    Im serverless.yml unter resources -> Resources -> ECSTaskDefinition -> Properties -> ContainerDefinitions -> Image.

  7. Deployment durchführen:
    Mit sls deploy die App in der Cloud bereitstellen.

  8. Endpoint verfügbar machen:
    Der Endpoint ist über den DNS des Load Balancers erreichbar und kann mit einer definierten Domain verknüpft werden.

  9. Route 53 konfigurieren:

    • In Hosted Zones gehen
    • A-Record erstellen
    • Subdomain angeben, Alias aktivieren
    • Auf den Application Load Balancer weiterleiten
    • Einfaches Routing auswählen

Architektur

Die Architektur sollte auf Effizienz und gute Integration aller Komponenten ausgelegt sein. Eine durchdachte Architektur sorgt für optimale Ressourcennutzung und stabile Kommunikation.

Fazit

Das Deployment mit FastAPI bringt viele Vorteile – von Flexibilität über Performance bis zur Kosteneffizienz. Gerade für ML-Modelle ist FastAPI ideal: schnelle Entwicklung, einfache Integration und solide Skalierbarkeit. Trotz kleinerer Schwächen ist FastAPI ein starkes Werkzeug für moderne APIs und ML-Anwendungen.