GET ponto final para informações do modelo
Você faz parte de uma equipe de machine learning que desenvolveu vários modelos de machine learning, cada um projetado para tarefas diferentes, como análise de sentimentos, categorização de produtos e previsão de rotatividade de clientes. Você está trabalhando na implantação desses modelos e precisa criar um endpoint que forneça informações básicas sobre cada modelo.
A sua tarefa é implementar um endpoint GET
na rota /model-info/{model_id}
que pega e devolve essas informações essenciais do modelo.
Este exercício faz parte do curso
Implementando IA na produção com FastAPI
Instruções do exercício
- Crie um endpoint
GET
em"/model-info/{model_id}"
que retorne informações sobre um modelo específico. - O endpoint deve aceitar um
model_id
como parâmetro de caminho. - Levante uma exceção
HTTPException
com um código de status404
indicando que o modelo não foi encontrado se omodel_id
for0
.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
from fastapi import FastAPI, HTTPException
app = FastAPI()
# Add model_id as a path parameter in the route
@app.get("/model-info/{____}")
# Pass on the model id as an argument
async def get_model_info(____: int):
if model_id == 0:
# Raise the right status code for not found
raise HTTPException(status_code=____, detail="Model not found")
model_info = get_model_details(id)
return {"model_id": model_id, "model_name": model_info}