AS_SIAR-E

correr front : cd flutter-frontend\siar_app , flutter run -d web-server --web-port 8080

correr back: uvicorn app.main:app --reload

flutter run -d web-server --web-port 8080 Backend Python (FastAPI) para gestión de estudiantes y predicción de riesgo. Expone APIs REST y sirve inferencias de modelos ML versionados.

Descripción

• Proyecto orientado a alertas tempranas: gestión de estudiantes y predicción de riesgo académico.

Estructura clave

• backend/app: código de la API y carga de modelos.
• backend/app/api: rutas (routes_students.py, routes_risk.py).
• backend/app/ml: modelos versionados y registry.json (p.ej. v1, v2).
• test/: pruebas con pytest.

Inicio rápido

1. En el directorio raíz del proyecto:

cd backend
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2. Levantar la API (desde backend):

uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Pruebas

pytest -q

Endpoints principales

• /health — estado del servicio.
• /students — gestión de estudiantes (ver backend/app/api/routes_students.py).
• /risk — cálculo/consulta de riesgo (ver backend/app/api/routes_risk.py).

Inferencia ML

• Modelos versionados en backend/app/ml/v1 y backend/app/ml/v2.
• El registro de versiones está en backend/app/ml/registry.json y la carga la hace backend/app/ml_loader.py.

Contribuir

• Pull requests bienvenidos. Sigue las pruebas antes de proponer cambios.