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Health-Check-API für das Modell-Laden

Nachdem das Modell beim Serverstart geladen wurde, musst du einen Test-Endpoint entwickeln, um ein Monitoring-System aufzubauen, das erkennt, ob das Modell bereit ist, Nutzerkommentare zu analysieren.

In dieser Übung erstellst du einen Health-Check-Endpoint, mit dem du den Status deiner API prüfen und Benachrichtigungen auslösen kannst, wenn das sentiment_model nicht verfügbar ist.

Hinweis: sentiment_model ist bereits für dich vorab geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

KI in der Produktion mit FastAPI bereitstellen

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle einen GET-Endpoint über die Route /health.
  • Prüfe, ob das sentiment_model geladen ist, indem du die Modellvariable gegen None prüfst.
  • Setze im Response status auf healthy und model_loaded auf True, wenn das Modell erfolgreich geladen wurde; andernfalls setze status auf unhealthy und model_loaded auf False.
  • Öffne ein Terminal und starte den Server, indem du main.py mit dem Befehl python3 main.py ausführst.
  • Öffne oben rechts im Terminal ein weiteres Terminal, um den health-Endpoint mit folgendem curl-Befehl zu testen: curl -X GET "http://localhost:8080/health" -H "accept: application/json"

Interaktive Übung

In dieser interaktiven Übung kannst du die Theorie in die Praxis umsetzen.

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