Modellparameter mit Überwachung teilen
Du möchtest einen Endpunkt für die Gesundheitsprüfung hinzufügen, der Modellparameter für deine Pinguin-Klassifizierungs-API bereitstellt.
Die benötigten Pakete (FastAPI und joblib) wurden schon importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
KI mit FastAPI in die Produktion bringen
Anleitung zur Übung
- Füge einen Endpunkt „ GET “ an der üblichen Stelle für Zustandsprüfungen hinzu.
- Hol die Modellparameter aus dem sklearn-Modell mit der Methode „
get_params“. - Füge die Modellparameter als Wert für den Schlüssel „
params“ in die Antwort ein.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
model = joblib.load(
'penguin_classifier.pkl'
)
app = FastAPI()
# Create health check endpoint
@app.get("____")
async def get_health():
# Capture the model params
params = ____.get_params()
return {"status": "OK",
# Include model params in response
"params": ____}