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Endpoint GET para información del modelo

Formas parte de un equipo de Machine Learning que ha desarrollado varios modelos de Machine Learning, cada uno diseñado para tareas distintas como análisis de sentimiento, categorización de productos y predicción de churn de clientes. Estás trabajando en el despliegue de estos modelos y necesitas crear un endpoint que proporcione información básica sobre cada modelo.

Tu tarea es implementar un endpoint GET en la ruta /model-info/{model_id} que recupere y devuelva esta información esencial del modelo.

Este ejercicio forma parte del curso

Implementación de IA en producción con FastAPI

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea un endpoint GET en "/model-info/{model_id}" que devuelva información sobre un modelo concreto.
  • El endpoint debe aceptar un model_id como parámetro de ruta.
  • Lanza una HTTPException con código de estado 404 indicando que no se encontró el modelo si el model_id es 0.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

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}
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