LoslegenKostenlos loslegen

Eine neue Endpunktversion hinzufügen

Ein Kunde deiner Pinguin-Klassifizierungs-API hat nach einem Endpunkt gefragt, der Daten aus einer durch Leerzeichen getrennten Textzeichenfolge anstatt aus einem JSON-Wörterbuch vorverarbeitet. Du musst ein „v2”-Schema und einen Endpunkt zu deiner App hinzufügen, um das neue Eingabeformat zu akzeptieren.

Die FastAPI-Instanz mit dem Namen „ app “ und die Klasse „ PenguinV1 “ wurden schon geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

KI mit FastAPI in die Produktion bringen

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Füge ein Pydantic-Modell „ PenguinV2 “ hinzu, das einen Parameter „ data “ als Zeichenfolge akzeptiert.
  • Füge einen v2-Pinguin-Klassifizierer-Endpunkt unter „ /v2/penguin_classifier “ hinzu.
  • Verwende das v2-Modell als Input für den v2-Endpunkt.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Add v2 model
class ____(BaseModel):
    data: str

@app.post("/v1/penguin_classifier")
def classify_penguin_v1(penguin: PenguinV1):
    values = list(penguin.model_dump().values())
    result = classifier.predict([values])[0]
    return result

# Add v2 endpoint
@app.post("____")
# Use v2 model
def classify_penguin_v2(penguin: ____):
    values = penguin.data.split()
    result = classifier.predict([values])[0]
    return result
Code bearbeiten und ausführen