LoslegenKostenlos loslegen

GET Endpunkt für Modellinfos

Du bist Teil eines Machine-Learning-Teams, das mehrere Machine-Learning-Modelle entwickelt hat, die jeweils für unterschiedliche Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Produktkategorisierung und Kundenabwanderungsprognosen konzipiert sind. Du arbeitest gerade daran, diese Modelle einzusetzen, und musst einen Endpunkt erstellen, der grundlegende Infos zu jedem Modell liefert.

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

Diese Übung ist Teil des Kurses

KI mit FastAPI in die Produktion bringen

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Erstell einen Endpunkt „ GET ” unter „ "/model-info/{model_id}" ”, der Infos zu einem bestimmten Modell zurückgibt.
  • Der Endpunkt sollte einen „ model_id “ als Pfadparameter akzeptieren.
  • Wenn die „ model_id “ „ 0 “ ist, gib einen Fehler „ HTTPException “ mit dem Statuscode „ 404 “ aus, der sagt, dass das Modell nicht gefunden wurde.

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