Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,83 @@
+# app.py
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel, validator
+import pandas as pd
+import joblib
+import numpy as np
+
+# Creăm aplicația FastAPI
+app = FastAPI(
+    title="API Predicție UCS",
+    description="API pentru predicția rezistenței la compresiune neconfinată a solurilor stabilizate cu ciment"
+)
+
+# Definim structura datelor de intrare folosind Pydantic
+class SoilInput(BaseModel):
+    cement_perecent: float
+    curing_period: float
+    compaction_rate: float
+
+    # Adăugăm validatori pentru a ne asigura că datele sunt în intervalele corecte
+    @validator('cement_perecent')
+    def validate_cement(cls, v):
+        if not 5 <= v <= 15:
+            raise ValueError("Procentul de ciment trebuie să fie între 5% și 15%")
+        return v
+
+    @validator('curing_period')
+    def validate_curing(cls, v):
+        if not 7 <= v <= 90:
+            raise ValueError("Perioada de maturare trebuie să fie între 7 și 90 zile")
+        return v
+
+    @validator('compaction_rate')
+    def validate_compaction(cls, v):
+        if not 85 <= v <= 100:
+            raise ValueError("Rata de compactare trebuie să fie între 85% și 100%")
+        return v
+
+# Încărcăm modelul la pornirea aplicației
+model = joblib.load('model.joblib')
+
+@app.post("/predict")
+async def predict(soil_data: SoilInput):
+    """
+    Endpoint pentru predicția UCS bazată pe parametrii solului
+    """
+    try:
+        # Creăm DataFrame-ul pentru predicție
+        input_df = pd.DataFrame([soil_data.dict()])
+        
+        # Facem predicția
+        prediction = model.predict(input_df)
+        
+        # Returnăm rezultatul
+        return {
+            "success": True,
+            "prediction": float(prediction[0]),
+            "units": "kPa",
+            "input_parameters": soil_data.dict()
+        }
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))
+
+@app.get("/model-info")
+async def model_info():
+    """
+    Endpoint pentru informații despre model
+    """
+    return {
+        "model_type": "Random Forest Regressor",
+        "features": ["cement_perecent", "curing_period", "compaction_rate"],
+        "target": "UCS (kPa)",
+        "valid_ranges": {
+            "cement_perecent": {"min": 5, "max": 15, "units": "%"},
+            "curing_period": {"min": 7, "max": 90, "units": "days"},
+            "compaction_rate": {"min": 85, "max": 100, "units": "%"}
+        },
+        "performance_metrics": {
+            "r2_score": 0.982,
+            "rmse": 169.87,
+            "mape": 5.66
+        }
+    }