CommencerCommencer gratuitement

Partage des paramètres du modèle avec la surveillance

Vous souhaitez ajouter un point de contrôle de santé qui fournit les paramètres du modèle à votre API de classification des pingouins.

Les paquets requis (FastAPI et joblib) ont déjà été importés.

Cet exercice fait partie du cours

Déployer l'IA en production avec FastAPI

Afficher le cours

Instructions

  • Ajoutez un point de terminaison d'GET s à l'emplacement habituel pour les contrôles d'intégrité.
  • Capturez les paramètres du modèle à partir du modèle sklearn à l'aide de la méthode get_params.
  • Veuillez inclure les paramètres du modèle dans la réponse en tant que valeur de la clé « params ».

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

model = joblib.load(
    'penguin_classifier.pkl'
)
app = FastAPI()

# Create health check endpoint
@app.get("____")
async def get_health():
    # Capture the model params
    params = ____.get_params()
    return {"status": "OK",
            # Include model params in response
            "params": ____}
Modifier et exécuter le code