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नए endpoint संस्करण को जोड़ना

आपकी penguin classification API के एक कस्टमर ने ऐसा endpoint माँगा है जो JSON dictionary के बजाय space-delimited टेक्स्ट स्ट्रिंग से डेटा को pre-process करे. आपको अपने ऐप में नए इनपुट फ़ॉर्मैट को स्वीकार करने के लिए एक "v2" schema और endpoint जोड़ना है.

app नाम की FastAPI instance और PenguinV1 क्लास पहले से लोड हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक PenguinV2 Pydantic मॉडल जोड़ें जो data नाम का एक string पैरामीटर स्वीकार करता है.
  • /v2/penguin_classifier पर एक v2 penguin classifier endpoint जोड़ें.
  • v2 endpoint के इनपुट के रूप में v2 मॉडल का उपयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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