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Compartilhando parâmetros do modelo com o monitoramento

Você quer adicionar um endpoint de health check que forneça os parâmetros do modelo para a sua API de classificação de pinguins.

Os pacotes necessários (FastAPI e joblib) já foram importados.

Este exercício faz parte do curso

Colocando IA em Produção com FastAPI

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Instruções do exercício

  • Adicione um endpoint GET no local típico para health checks.
  • Capture os parâmetros do modelo do sklearn usando o método get_params.
  • Inclua os parâmetros do modelo na resposta como o valor da chave params.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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": ____}
Editar e executar o código