README.md

metadata

title: Prêt à Dépenser - API de Prédiction
emoji: 💰
colorFrom: blue
colorTo: green
sdk: docker
pinned: false

API pour la prédiction du risque de défaillance de paiement d'un Crédit - Prêt à Dépenser

Cette API permet de prédire à l'aide d'un modèle de Machine Learning (Histogramme Gradient Boosting) si un client risque d'être en défaut de paiement lors de l'analyse de sa demande de prêt.

Endpoints disponibles

• GET /health - Vérification de l'état de l'API
• GET /columns - Liste des colonnes attendues par le modèle
• POST /predict - Prédiction pour un client avec les 10 variables les plus importantes
• POST /predict/file - Prédiction en lot avec toutes les variables via fichier CSV

Documentation interactive

Accédez à la documentation Swagger : /docs

Accessibilité de l'API

l'API (FastAPI) et son interface graphique (Streamlit) sont déployées sur Hugging Face Spaces (public) et accessibles via les liens suivants.

• Interface graphique : https://huggingface.co/spaces/CedM/oc_mlops_projet_2_dashboard
• Ligne de commande (Linux, MacOS, Windows) :
  curl -X GET "https://cedm-oc-mlops-projet-2.hf.space/health"
  curl -X GET "https://cedm-oc-mlops-projet-2.hf.space/columns"
  curl -X POST "https://cedm-oc-mlops-projet-2.hf.space/predict" -H "Content-Type: application/json" -d '{"features": {"EXT_SOURCE_3": 0.1393757800997895, "EXT_SOURCE_2": 0.2629485927471776, "EXT_SOURCE_1": 0.0830369673913225, "DAYS_EMPLOYED": -637.0, "PAYMENT_RATE": 0.0607492667810303, "INSTAL_DPD_MEAN": 0.0, "PREV_CNT_PAYMENT_MEAN": 24.0, "AMT_ANNUITY": 24700.5, "CODE_GENDER": 0, "PREV_NAME_PRODUCT_TYPE_walk-in_MEAN": 0.0}}'
  curl -X POST "https://cedm-oc-mlops-projet-2.hf.space/predict/file" -F "file=@./train_data_sp2_subsample_1.csv"

Accessibilité des données pour tester l'API et Logs

• Des données de test sont disponibles dans un Hugging Face Dataset (public) : https://huggingface.co/datasets/CedM/oc_mlops_projet_2/tree/main
  Pour faire une demande en lot, prenez par exemple le fichier : train_data_sp2_subsample_1.csv

• Les logs de l'API (latence, erreurs) sont accessibles au même endroit (api_log.jsonl) ainsi que l'historique des demandes/réponses de l'API (data_io.csv) pour suivre les prédictions et la dérive des données.

Structure du projet

Le projet est hébergé sur Framagit.org (public - instance GitLab) et est poussé automatiquement sur Hugging Face Spaces via GitLab CI sous forme de conteneurs Docker lors d'un PUSH sur la branche main de GitLab : https://framagit.org/dapa/oc_mlops_projet_2

Détails de l'interface graphique (Dashboard Streamlit)

Le dashboard permet de :

• Faire une demande de prédiction individuelle basée sur les 10 variables les plus importantes pour la prédiction de défaut de paiement
• Faire une demande en lot via un fichier CSV
• Visualiser la dérive des données (Data drift - pour savoir si il est nécessaire de réentraîner le modèle)
• Visualiser la latence et les erreurs de l'API