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संख्यात्मक रिक्वेस्ट डेटा संभालें

आप एक कंटेंट मॉडरेशन सिस्टम बना रहे हैं। सिस्टम को हर यूज़र कमेंट के लिए संख्यात्मक फीचर्स — length, user_reputation, और report_count — के आधार पर एक trust score निकालना है। आप एक endpoint बनाएँगे जो इन फीचर्स को प्रोसेस करके मॉडरेशन मॉडल के अनुरूप बनाएगा।

ध्यान दें कि ML मॉडल और CommentMetrics Pydantic मॉडल, जिसमें length(int), user_reputation(int) और report_count(int) फील्ड हैं, आपके लिए पहले से बनाए और लोड किए गए हैं.

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FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

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अभ्यास निर्देश

  • main.py में आने वाले comment के metrics डेटा को NumPy 2D array में कन्वर्ट करें और मॉडल को पास करने से पहले length, user_reputation, report_count निकालें.

  • प्री-लोडेड model का उपयोग करके भविष्यवाणी करें और उसे features array पास करें.

  • कमांड python3 main.py से main.py चलाकर सर्वर शुरू करें.

  • टर्मिनल के दाईं ऊपर कोने से एक और टर्मिनल खोलें.

    Terminal with arrow pointing to the "new terminal" button on top right.

  • predict_trust endpoint को नीचे दिए curl कमांड से टेस्ट करें: 

curl -X POST "http://localhost:8080/predict_trust" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
           "length": 150,
           "user_reputation": 100,
           "report_count": 0
         }'

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