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Endpoint GET pour les informations du modèle

Vous faites partie d’une équipe Machine Learning qui a développé plusieurs modèles, chacun conçu pour des tâches différentes comme l’analyse de sentiments, la catégorisation de produits et la prédiction de l’attrition client. Vous travaillez au déploiement de ces modèles et devez créer un endpoint qui fournisse des informations de base sur chaque modèle.

Votre tâche est d’implémenter un endpoint GET à la route /model-info/{model_id} qui récupère et renvoie ces informations essentielles sur le modèle.

Cet exercice fait partie du cours

Déployer l’IA en production avec FastAPI

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Instructions

  • Créez un endpoint GET à "/model-info/{model_id}" qui renvoie des informations sur un modèle spécifique.
  • L’endpoint doit accepter un model_id comme paramètre de chemin.
  • Levez une HTTPException avec un code d’état 404 indiquant que le modèle est introuvable si le model_id vaut 0.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

from fastapi import FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

# Add model_id as a path parameter in the route
@app.get("/model-info/{____}")
# Pass on the model id as an argument
async def get_model_info(____: int):
    if model_id == 0:
      	# Raise the right status code for not found
        raise HTTPException(status_code=____, detail="Model not found")
    model_info = get_model_details(id)  

    return {"model_id": model_id, "model_name": model_info}
Modifier et exécuter le code