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GET-Endpunkt für Modellinformationen

Du bist Teil eines Machine-Learning-Teams, das mehrere Modelle entwickelt hat, jeweils für verschiedene Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Produktkategorisierung und Vorhersage von Kundenabwanderung. Du arbeitest an der Bereitstellung dieser Modelle und musst einen Endpunkt erstellen, der Basisinformationen zu jedem Modell liefert.

Deine Aufgabe ist es, einen GET-Endpunkt unter der Route /model-info/{model_id} zu implementieren, der diese wesentlichen Modellinformationen abruft und zurückgibt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

KI in der Produktion mit FastAPI bereitstellen

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Erstelle einen GET-Endpunkt unter "/model-info/{model_id}", der Informationen zu einem bestimmten Modell zurückgibt.
  • Der Endpunkt soll eine model_id als Pfadparameter akzeptieren.
  • Löse eine HTTPException mit dem Statuscode 404 aus, die angibt, dass das Modell nicht gefunden wurde, falls die model_id 0 ist.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

from fastapi import FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

# Add model_id as a path parameter in the route
@app.get("/model-info/{____}")
# Pass on the model id as an argument
async def get_model_info(____: int):
    if model_id == 0:
      	# Raise the right status code for not found
        raise HTTPException(status_code=____, detail="Model not found")
    model_info = get_model_details(id)  

    return {"model_id": model_id, "model_name": model_info}
Code bearbeiten und ausführen