Gestire dati numerici nella richiesta

Stai creando un sistema di moderazione dei contenuti. Il sistema deve calcolare un trust score per ogni commento dell'utente basandosi su funzionalità numeriche: length, user_reputation e report_count. Creerai un endpoint che elabora queste feature per renderle compatibili con il modello di moderazione.

Nota che il modello di ML e il modello Pydantic CommentMetrics con length(int), user_reputation(int) e report_count(int) sono già stati creati e caricati per te.

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Istruzioni dell'esercizio

In main.py, converti i dati metrics del commento in ingresso in un array 2D NumPy ed estrai length, user_reputation, report_count prima di passarli al modello.
Effettua la previsione usando il model pre-caricato passandogli l'array features.
Avvia il server eseguendo main.py con il comando python3 main.py.
Apri un altro terminale dall'angolo in alto a destra del terminale.
Testa l'endpoint predict_trust usando il comando curl:

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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Inizia a servire le predizioni del tuo modello di ML tramite endpoint FastAPI. Imparerai a caricare modelli di ML pre-addestrati e a creare endpoint API per fornire predizioni come risposte serializzate su richieste HTTP. Sfrutterai i modelli di dati Pydantic per validare richieste e risposte.

Exercise 1: Richieste GET e POST per l'AI Exercise 2: Endpoint GET per le informazioni sul modello Exercise 3: Endpoint POST per la registrazione del modello Exercise 4: Predizione FastAPI con un modello pre-addestrato Exercise 5: Carica il modello pre-addestrato Exercise 6: Crea l'endpoint di previsione Exercise 7: Esecuzione dell'app FastAPI Exercise 8: Modelli di richiesta e risposta Exercise 9: Crea un modello Pydantic per l'input ML Exercise 10: Convalida richiesta e risposta per la previsione ML

Impara a servire modelli di Machine Learning tramite endpoint FastAPI. Questo capitolo copre la creazione di endpoint che restituiscono predizioni, la gestione di diversi tipi di dati in input e l'implementazione di una validazione dell'input solida. Costruirai API pronte per la produzione in grado di validare tipi di input differenti, con i modelli di ML caricati all'avvio del server senza tempi di inattività.

Exercise 1: Gestire diversi tipi di input in FastAPI Exercise 2: Gestisci dati testuali nella richiesta Exercise 3: Gestire dati numerici nella richiesta

Esercizio attuale

Exercise 4: Validazione dell'input in FastAPI Exercise 5: Validazione dei campi Exercise 6: Aggiungere validator personalizzati Exercise 7: Test dei validator personalizzati Exercise 8: Caricare un modello pre-addestrato Exercise 9: Caricare il modello di AI all'avvio del server Exercise 10: API di health-check per il caricamento del modello Exercise 11: Restituire una risposta di previsione strutturata Exercise 12: Restituire output strutturati dall'API Exercise 13: Testare l'endpoint con una risposta strutturata

Questo capitolo tratta la messa in sicurezza delle API con autenticazione basata su chiave, la gestione del volume di richieste con rate limiting personalizzato e il miglioramento delle prestazioni tramite elaborazione asincrona. Imparerai a proteggere gli endpoint, prevenire abusi e gestire in modo efficiente le operazioni dispendiose in tempo, preparando la tua API per la produzione.

Exercise 1: Autenticazione con API key Exercise 2: Mettere in sicurezza le API con l'autenticazione a chiave Exercise 3: Proteggi l'endpoint dell'API Exercise 4: Limitazione della frequenza Exercise 5: Implementare un rate limiter Exercise 6: Aggiungi il rate limiting all'endpoint Exercise 7: Elaborazione asincrona Exercise 8: Crea un endpoint async per l'analisi del sentiment Exercise 9: Implementare task in background Exercise 10: Gestire gli errori di timeout

Questo capitolo affronta argomenti avanzati che ti permetteranno di supportare a lungo termine app FastAPI in produzione. Gli argomenti includono versioning e documentazione degli endpoint API, validazione avanzata dell'input per supportare input e output più complessi, e monitoraggio e logging per garantire il corretto funzionamento delle app e risolvere i problemi in tempo reale quando non lo è.

Exercise 1: Versioning e documentazione delle API Exercise 2: Classifica le modifiche al codice per le nuove versioni degli endpoint Exercise 3: Aggiungere una nuova versione dell'endpoint Exercise 4: Aggiungere un'intestazione di descrizione all'API Exercise 5: Convalida avanzata degli input e gestione degli errori Exercise 6: Nidificare i modelli Exercise 7: Validator personalizzato del modello Exercise 8: Gestore globale delle eccezioni Exercise 9: Monitoraggio e logging Exercise 10: Registrare il tempo di caricamento di un modello Exercise 11: Aggiungere un semplice endpoint di health check Exercise 12: Condividere i parametri del modello con il monitoring Exercise 13: Riepilogo