Ładowanie modelu AI podczas uruchamiania serwera

Twoim zadaniem jest wdrożenie wytrenowanego modelu analizy wydźwięku, który wspomaga moderowanie komentarzy użytkowników. Aby zapewnić zerowy czas przestoju, API musi być gotowe do analizowania komentarzy natychmiast po uruchomieniu.

W tym ćwiczeniu zaimplementujesz zdarzenia cyklu życia FastAPI, aby efektywnie załadować model i zbudować system moderacji komentarzy. Klasa modelu SentimentAnalyzer jest już zdefiniowana i zaimportowana.

Zaimportuj dekorator menedżera kontekstu z modułu contextlib, aby utworzyć zdarzenie cyklu życia.
Użyj dekoratora menedżera kontekstu FastAPI, aby zdefiniować funkcję zdarzenia lifespan i zapewnić załadowanie modelu podczas uruchamiania.
Wywołaj funkcję ładującą model podczas uruchamiania serwera w zdarzeniu lifespan.
Wywołaj yield, aby umożliwić kontynuowanie procesu uruchamiania serwera.

ćwiczenie

Ładowanie modelu AI podczas uruchamiania serwera

Instrukcje

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje

ćwiczenie