Mulai sekarangMulai gratis

Buat model Pydantic untuk input ML

Anda sedang mengembangkan aplikasi FastAPI untuk menerapkan model Machine Learning yang memprediksi skor kualitas kopi berdasarkan atribut seperti aroma, rasa, dan ketinggian.

Langkah pertama adalah membuat model Pydantic untuk memvalidasi data permintaan (request) input bagi model ML Anda dan memastikan hanya data yang valid yang mengalir melalui model agar prediksi berjalan sukses.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Menerapkan AI ke Produksi dengan FastAPI

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Impor kelas validasi dasar dari Pydantic untuk membuat model data.
  • Definisikan kelas bernama CoffeeQualityInput yang mewarisi dari kelas dasar Pydantic.
  • Tambahkan tiga atribut ke kelas: aroma (float), flavor (float), dan altitude (int).

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Import the base class from pydantic
from pydantic import ____ 

class CoffeeQualityInput(____):
    # Use apt data type for each attribute of coffee quality
    aroma: ____  
    flavor: ____  
    altitude: ____
Edit dan Jalankan Kode