Для организации одновременного запуска нескольких моделей машинного обучения в FastAPI можно использовать механизмы асинхронности и параллелизма, доступные в Python.
Для того чтобы модель машинного обучения могла обрабатывать несколько GET-запросов параллельно, можно воспользоваться асинхронными функциями и возможностями FastAPI для работы с асинхронным кодом.
Например, в FastAPI можно создать асинхронные обработчики запросов, которые будут вызывать нужные модели машинного обучения асинхронно и возвращать результаты после завершения обработки.
Пример кода:
```python
from fastapi import FastAPI
import asyncio
app = FastAPI()
async def process_model(model_name, data):
# Здесь должна быть логика работы модели машинного обучения
await asyncio.sleep(1) # симуляция работы модели
return f"Результат модели {model_name}"
@app.get("/predict")
async def predict(model_name: str, data: str):
result = await process_model(model_name, data)
return {"model_name": model_name, "result": result}
```
В данном примере создается асинхронная функция `process_model`, которая имитирует обработку данных моделью машинного обучения. Затем создается обработчик GET-запроса `/predict`, который вызывает эту функцию асинхронно и возвращает результат после завершения обработки.
Таким образом, при обращении к `/predict` с указанием имени модели и данных, модель будет обрабатывать запросы параллельно, гарантируя обработку каждого запроса индивидуально и возвращение результатов после завершения обработки.
Для улучшения производительности и масштабируемости можно также использовать асинхронные библиотеки для работы с моделями машинного обучения, такие как `aiomysql` или `aiohttp`.