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Ajouter une nouvelle version d’endpoint

Un client de votre API de classification des manchots vous demande un point de terminaison qui prétraite des données à partir d’une chaîne de texte délimitée par des espaces, au lieu d’un dictionnaire JSON. Vous devez ajouter un schéma et un endpoint « v2 » à votre application pour accepter ce nouveau format d’entrée.

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

Cet exercice fait partie du cours

Déployer l’IA en production avec FastAPI

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Instructions

  • Ajoutez un modèle Pydantic PenguinV2 qui accepte un paramètre data de type chaîne de caractères.
  • Ajoutez un endpoint de classification des manchots v2 à l’URL /v2/penguin_classifier.
  • Utilisez le modèle v2 comme entrée du point de terminaison v2.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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
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