모니터링에 모델 파라미터 공유하기
펭귄 분류 API에 모델 파라미터를 제공하는 헬스 체크 엔드포인트를 추가하려고 합니다.
필요한 패키지(FastAPI와 joblib)는 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
FastAPI로 AI 프로덕션 배포하기
연습 안내
- 헬스 체크의 일반적인 경로에 GET 엔드포인트를 추가하세요.
get_params메서드를 사용해 sklearn 모델에서 모델 파라미터를 가져오세요.- 응답에
params키의 값으로 모델 파라미터를 포함하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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": ____}