Začněte nyníZačněte zdarma

Načtení AI modelu při spuštění serveru

Máš za úkol nasadit natrénovaný model pro analýzu sentimentu, který pomáhá moderovat komentáře uživatelů. Aby byl provoz bez výpadků, API musí být připravené analyzovat komentáře hned po spuštění.

V tomto cvičení implementuješ lifespan události FastAPI, díky kterým se model načte efektivně a systém moderování komentářů bude funkční od první chvíle. Třída modelu SentimentAnalyzer je už definovaná a naimportovaná.

Toto cvičení je součástí kurzu

Nasazení AI do produkce s FastAPI

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Importuj dekorátor context manageru z modulu contextlib pro vytvoření lifespan události.
  • Pomocí dekorátoru context manageru FastAPI definuj funkci lifespan události lifespan, aby se model načetl při spuštění.
  • V rámci události lifespan zavolej funkci, která model při spuštění načte.
  • Použij yield, aby mohl proces načítání serveru pokračovat.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import the context manager decorator from contextlib module
from contextlib import ____

sentiment_model = None

def load_model():
    global sentiment_model
    sentiment_model = SentmentAnalyzer("sentiment_model.joblib")

# Use FastAPI's context manager to define lifespan event
@____
def lifespan(app: FastAPI):
    # Call the function to load the model
    ____
    ____
Upravit a spustit kód