Как проектировать API для разных сценариев использования ML-моделей

Question

API должно быть ориентировано на сценарии, а не на конкретные модели. Один и тот же inference может использоваться по-разному. Backend скрывает детали реализации и предоставляет стабильный контракт. Часто используются разные эндпоинты или параметры сценария. Это упрощает развитие системы.

YeaHub · Accepted Answer

ML-модели редко используются одинаково во всех частях системы, поэтому API должно учитывать контекст применения.Определение:Сценарий использования ML-модели — это конкретный бизнес-процесс, в котором применяется inference.Основные принципы проектирования API:Ориентация на бизнес-сценарии/detect_objects/analyze_frame/evaluate_riskAPI отражает смысл, а не тип моделиАбстракция моделейКлиент не знает, какая модель используетсяВозможна замена модели без изменения APIГибкость параметровНастройки качестваПриоритеты обработкиАсинхронные и синхронные режимыВерсионированиеИзменения без ломающих контрактовПоддержка старых клиентов@app.post("/analyze")
async def analyze(data: dict, scenario: str):
    return {"status": "processed"}Краткий вывод: Хорошо спроектированное API позволяет использовать ML-модели в разных сценариях без роста сложности backend-кода.