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Imbrication de modèles

On vous a demandé de créer un schéma pour un traitement par lots qui exécute un modèle de prédiction météo sur une liste d’entrées et renvoie tous les résultats dans une liste.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Déployer l’IA en production avec FastAPI</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Importez la classe de typing qui permet de gérer des listes imbriquées.
  • Créez la classe BatchInput en utilisant BaseModel.
  • Dans le modèle BatchInput, complétez le champ inputs afin qu’il contienne une liste de schémas ModelInput.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

from datetime import date
from pydantic import BaseModel
# Import class for nested lists
from typing import ____

class ModelInput(BaseModel):
    latitude: float
    longitude: float
    date: date

# Create batch input model
class ____(BaseModel):
    job_name: str
    # Inputs are list of model inputs
    inputs: ___[___]
Modifier et exécuter le code