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सर्वर स्टार्टअप पर AI मॉडल लोड करना

आपको एक प्रशिक्षित sentiment analysis मॉडल डिप्लॉय करना है जो यूज़र की comments को मॉडरेट करने में मदद करता है. Zero downtime सुनिश्चित करने के लिए, API को स्टार्ट होते ही यूज़र comments का विश्लेषण करने के लिए तैयार होना चाहिए.

इस अभ्यास में, आप FastAPI के lifespan इवेंट्स को इम्प्लीमेंट करेंगे ताकि मॉडल को कुशलता से लोड करके comment moderation सिस्टम बनाया जा सके. SentimentAnalyzer मॉडल क्लास पहले से परिभाषित है और आपके लिए इम्पोर्ट की गई है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Lifespan इवेंट बनाने के लिए contextlib मॉड्यूल से context manager डेकोरेटर इम्पोर्ट करें.
  • स्टार्टअप पर मॉडल लोड सुनिश्चित करने के लिए FastAPI का context manager डेकोरेटर उपयोग करके lifespan इवेंट फंक्शन परिभाषित करें.
  • lifespan इवेंट में स्टार्टअप पर मॉडल लोड करने वाले फंक्शन को कॉल करें.
  • सर्वर की लोडिंग प्रक्रिया जारी रखने की अनुमति देने के लिए yield करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import the context manager decorator from contextlib module
from contextlib import ____

sentiment_model = None

def load_model():
    global sentiment_model
    sentiment_model = SentmentAnalyzer("sentiment_model.joblib")

# Use FastAPI's context manager to define lifespan event
@____
def lifespan(app: FastAPI):
    # Call the function to load the model
    ____
    ____
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