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Modèles imbriqués

On vous a demandé de créer un schéma pour un travail par lots qui exécute un modèle de prévision météorologique sur une liste d'entrées et renvoie tous les résultats dans une liste.

Cet exercice fait partie du cours

Déployer l'IA en production avec FastAPI

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Instructions

  • Importez la classe depuis typing qui peut être utilisée pour les listes imbriquées.
  • Veuillez créer l'BatchInput de classe à l'aide de l'BaseModel.
  • Dans le modèle d'BatchInput, complétez le champ « inputs » afin qu'il contienne une liste des schémas d'ModelInput.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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