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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

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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 status 404 indicando que o modelo não foi encontrado se o model_id for 0.

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}
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