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Ajouter une nouvelle version de point de terminaison

Un client de votre API de classification des manchots a demandé un point de terminaison qui prétraite les données à partir d'une chaîne de texte délimitée par des espaces, plutôt qu'à partir d'un dictionnaire JSON. Vous devez ajouter un schéma et un point de terminaison « v2 » à votre application pour accepter ce nouveau format d'entrée.

L'instance FastAPI nommée app et la classe PenguinV1 ont été préchargées.

Cette activité fait partie du cours

Déployer l'IA en production avec FastAPI

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Instructions de l’exercice

  • Ajoutez un modèle Pydantic PenguinV2 qui accepte un paramètre data de type chaîne de caractères.
  • Ajoutez un point de terminaison v2 du classificateur de manchots à l'adresse /v2/penguin_classifier.
  • Utilisez le modèle v2 comme entrée pour le point de terminaison v2.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Add v2 model
class ____(BaseModel):
    data: str

@app.post("/v1/penguin_classifier")
def classify_penguin_v1(penguin: PenguinV1):
    values = list(penguin.model_dump().values())
    result = classifier.predict([values])[0]
    return result

# Add v2 endpoint
@app.post("____")
# Use v2 model
def classify_penguin_v2(penguin: ____):
    values = penguin.data.split()
    result = classifier.predict([values])[0]
    return result
Modifier et exécuter le code