Fastapi-AI-Production-Template

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Simple starter template for your ML/AI projects (uv package manager, RestAPI with FastAPI and Dockerfile support)

  • .dockerignore
  • .env.example
  • .gitignore
  • .pre-commit-config.yaml
  • .python-version
  • AGENTS.md
  • app.log
  • CLAUDE.md
  • Dockerfile
  • LICENSE
  • pyproject.toml
  • README.md
  • ruff.toml
  • skills-lock.json
  • uv.lock

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/wahyudesu/Fastapi-AI-Production-Template

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd Fastapi-AI-Production-Template

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -t fastapi-app .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8000:80 fastapi-app

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

<img src="https://img.shields.io/badge/Docker-%230db7ed.svg?style=flat&logo=Docker&logoColor=white" alt="Docker">

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).
└── notebook/ # Jupyter notebooks for experiments

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

// repository documentation