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モデルパラメータのモニタリングへの活用

ペンギン分類 API に、モデルのパラメータを返すヘルスチェックエンドポイントを追加しましょう。

必要なパッケージ（FastAPI と joblib）はすでにインポート済みです。

この演習はコースの一部です

FastAPI を使った AI のプロダクション環境へのデプロイ

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演習の手順

  • ヘルスチェックの一般的なパスに GET エンドポイントを追加してください。
  • get_params メソッドを使って、sklearn モデルのパラメータを取得してください。
  • レスポンスに、キー params の値としてモデルのパラメータを含めてください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

model = joblib.load(
    'penguin_classifier.pkl'
)
app = FastAPI()

# Create health check endpoint
@app.get("____")
async def get_health():
    # Capture the model params
    params = ____.get_params()
    return {"status": "OK",
            # Include model params in response
            "params": ____}
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