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# Serve

> Exposez vos ops et modèles Weave sous forme de points de terminaison d’API pour fournir des prédictions et exécuter l’inférence en production.

Ce guide vous montre comment exposer un W\&B Weave Model comme point de terminaison FastAPI à l’aide de `weave serve`, afin de pouvoir interroger le modèle de manière interactive et l’intégrer dans des flux de travail d’inférence en production.

Pour démarrer un serveur FastAPI pour n’importe quel Weave Model, transmettez la référence Weave à `weave serve`. Remplacez `[REF]` par la référence de votre Weave Model.

```bash theme={null}
weave serve [REF]
```

Pour interroger le modèle de manière interactive, ouvrez Swagger UI à l’adresse `http://0.0.0.0:9996/docs`.

<div id="install-fastapi">
  ## Installer FastAPI
</div>

`weave serve` utilise FastAPI et Uvicorn pour héberger le modèle. Vous devez donc installer ces deux packages avant de le mettre en service.

```bash theme={null}
pip install fastapi uvicorn
```

<div id="serve-model">
  ## Mettre un modèle en service
</div>

Après avoir installé les dépendances, démarrez le serveur dans un terminal. Remplacez `[YOUR-MODEL-REF]` par la référence de votre Weave Model.

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

Obtenez la référence de votre modèle en accédant au modèle et en la copiant depuis l’interface utilisateur. Elle doit ressembler à ce qui suit, où `[ENTITY]` correspond à votre entité W\&B, `[PROJECT-NAME]` au nom de votre projet, `[MODEL-NAME]` au nom du modèle et `[HASH]` au hachage de version du modèle :

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

Pour tester le point de terminaison, ouvrez Swagger UI, cliquez sur le point de terminaison `predict`, puis sur **Try it out**. Vous disposez maintenant d’un point de terminaison FastAPI local qui renvoie les prédictions de votre Weave Model.
