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  5. 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

API から構造化された出力を返す

ここでは、コンテンツモデレーションシステムを構築します。ユーザーコメントに対して事前学習済みの感情分析モデルをテストするために、POST エンドポイントを定義する必要があります。

pydantic モデルを活用して、予測結果を構造化された形式で返すエンドポイントを作成しましょう。

注意:Pydantic モデルである CommentRequest と CommentResponse は、事前定義済みの SentimentAnalyzer クラスの sentiment_model とともに、すでに用意されています。

指示

100 XP
  • /analyze ルートに POST エンドポイントを実装しましょう。
  • analyze_comment() 関数内で、CommentRequest に基づいて request を検証しましょう。
  • request の text を渡して、sentiment_model で予測を行いましょう。
  • request の text、result[0] の "label" と "score" を予測結果として返し、CommentResponse の形式でレスポンスを整形しましょう。