API zur Überprüfung des Modells beim Laden
Nachdem du das Modell beim Serverstart geladen hast, musst du einen Test-Endpunkt entwickeln, um ein Überwachungssystem aufzubauen, das erkennen kann, ob das Modell bereit ist, Nutzerkommentare zu analysieren.
sentiment_model In dieser Übung erstellst du einen Endpunkt für die Zustandsprüfung, mit dem du den Status deiner API checken und Warnungen auslösen kannst, wenn die API nicht verfügbar ist.
Hinweis: „ sentiment_model “ ist schon für dich vorinstalliert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
KI mit FastAPI in die Produktion bringen
Anleitung zur Übung
- Erstell einen Endpunkt „
GET” mit der Route „/health”. - Überprüfe, ob die Datei „
sentiment_model“ geladen ist, indem du die Modellvariable mit „None“ vergleichst. - Markiere den Status als „
healthy“ und „model_loaded“ als „True“ in der Antwort, wenn das Modell erfolgreich geladen wurde. Ansonsten markiere den Status als „unhealthy“ und „model_loaded“ als „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 neues Terminal, um den Endpunkt „
health“ mit dem Befehl „curl“ 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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