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
Anleitung zur Übung
- Erstelle einen
GET-Endpoint über die Route/health. - Prüfe, ob das
sentiment_modelgeladen ist, indem du die Modellvariable gegen None prüfst. - Setze im Response
statusaufhealthyundmodel_loadedaufTrue, wenn das Modell erfolgreich geladen wurde; andernfalls setzestatusaufunhealthyundmodel_loadedaufFalse. - Öffne ein Terminal und starte den Server, indem du
main.pymit dem Befehlpython3 main.pyausführst. - 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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