app.py

from fastapi import FastAPI
import joblib
import numpy as np
from pydantic import BaseModel

# Inicializar FastAPI
app = FastAPI()

# Cargar el modelo
try:
    modelo = joblib.load("modelo.joblib")
except Exception as e:
    print(f"Error al cargar el modelo: {e}")

# Definir la estructura de entrada
class InputData(BaseModel):
    input: list

# Endpoint de prueba
@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "API funcionando correctamente"}

# Endpoint de predicción
@app.post("/predecir")
async def predecir(datos: InputData):
    X = np.array(datos.input).reshape(1, -1)
    probabilidades = modelo.predict_proba(X)
    # prediccion = modelo.predict(X)
    return {"probs": probabilidades[0].tolist()}