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# サービング

> Weave Op とモデルを API エンドポイントとして公開し、本番環境で予測を提供したり推論を実行したりします。

このガイドでは、`weave serve` を使用して W\&B Weave モデルを FastAPI エンドポイントとして公開する方法を説明します。公開したモデルは、インタラクティブにクエリしたり、本番の推論ワークフローに統合したりできます。

任意の Weave モデルの FastAPI サーバーを起動するには、Weave の ref を `weave serve` に渡します。`[REF]` は、使用する Weave モデルの ref に置き換えてください。

```bash theme={"system"}
weave serve [REF]
```

モデルにインタラクティブにクエリするには、`http://0.0.0.0:9996/docs` にアクセスして Swagger UI を開きます。

<h2 id="install-fastapi">
  FastAPI をインストールする
</h2>

`weave serve` はモデルのホスティングに FastAPI と Uvicorn を使用するため、モデルをサービングする前に両方のパッケージをインストールしてください。

```bash theme={"system"}
pip install fastapi uvicorn
```

<h2 id="serve-model">
  モデルをサービングする
</h2>

依存関係をインストールしたら、ターミナルでサーバーを起動します。`[YOUR-MODEL-REF]` は、使用する Weave モデルの ref に置き換えてください。

```bash theme={"system"}
weave serve [YOUR-MODEL-REF]
```

モデルの ref は、対象のモデルに移動して UI からコピーすることで取得できます。ref は次のような形式になります。`[ENTITY]` は W\&B の entity、`[PROJECT-NAME]` はプロジェクト名、`[MODEL-NAME]` はモデル名、`[HASH]` はモデルのバージョンハッシュです。

```text theme={"system"}
weave://[ENTITY]/[PROJECT-NAME]/[MODEL-NAME]:[HASH]
```

エンドポイントをテストするには、Swagger UI を開いて `predict` エンドポイントをクリックし、**Try it out** をクリックします。これで、Weave モデルの予測を返すローカルの FastAPI エンドポイントが完成しました。