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app.py

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+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+import pandas as pd
+from catboost import CatBoostRegressor
+import os
+
+app = FastAPI(title="Hospital Recommendation Model")
+
+# 1. 모델 설정 및 로드
+MODEL_PATH = 'catboost_model.bin'
+model = CatBoostRegressor()
+
+# 애플리케이션 시작 시 모델 로드
+if os.path.exists(MODEL_PATH):
+    try:
+        model.load_model(MODEL_PATH)
+        print(f"✅ CatBoost 모델을 '{MODEL_PATH}'에서 성공적으로 로드했습니다.")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 모델 로드 중 오류 발생: {e}")
+        # 실제 배포시에는 모델이 없으면 서버가 시작되지 않게 예외 처리 가능
+else:
+    print(f"⚠️ 경고: '{MODEL_PATH}' 파일을 찾을 수 없습니다. 모델 파일을 업로드해주세요.")
+
+# 2. 입력 데이터 검증을 위한 Pydantic 모델 정의
+class HospitalInput(BaseModel):
+    distance_m: float      # 거리 (미터)
+    rating: float          # 평점
+    congestion_level: int  # 혼잡도 (1~5 등)
+
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "distance_m": 500,
+                "rating": 4.5,
+                "congestion_level": 2
+            }
+        }
+
+# 3. 예측 엔드포인트
+@app.post("/predict")
+def predict_recommendation(input_data: HospitalInput):
+    # 모델이 로드되지 않았을 경우 에러 처리
+    if model.tree_count_ is None:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Model is not loaded.")
+
+    try:
+        # 입력 데이터를 DataFrame으로 변환 (특성 이름과 순서를 맞춤)
+        # 학습 시 순서: ['distance_m', 'rating', 'congestion_level']
+        data_df = pd.DataFrame([{
+            'distance_m': input_data.distance_m,
+            'rating': input_data.rating,
+            'congestion_level': input_data.congestion_level
+        }])
+
+        # 예측 수행
+        prediction = model.predict(data_df)
+        
+        # 결과 반환 (float 형태로 변환)
+        return {
+            "status": "success",
+            "predicted_score": float(prediction[0])
+        }
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+# 4. 헬스 체크 (서버 상태 확인용)
+@app.get("/")
+def read_root():
+    return {"message": "Hospital Recommendation API is running"}

requirements.txt

@@ -11,4 +11,8 @@ python-mecab-ko
 soynlp
 datasets
 evaluate
-accelerate
+accelerate
+fastapi
+uvicorn
+catboost
+pydantic