# Lab 04 — Serving

← [Раздел](README.md) · [Главная](../README.md)

## Цель

Выполнить практическую работу: **Lab 04 — Serving**.

## Предварительно

- [Lab 03 — Model Registry](lab-03-model-registry.md)

## Время

**2–4 часа**

---

## Задача

Запустить REST API для registered model.

```bash
mlflow models serve -m models:/IrisClassifier/Staging -p 8080 --no-conda
```

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/invocations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"dataframe_split": {"columns": ["sepal length (cm)","sepal width (cm)","petal length (cm)","petal width (cm)"], "data": [[5.1,3.5,1.4,0.2]]}}'
```

Получите JSON с предсказанием класса.

---

## Самопроверка

1. Какой run_id / model version получили?
2. Что бы сломалось без `set_tracking_uri`?
3. Скриншот UI (для себя).

---

## Дальше

→ [Главная](../README.md)