Partajarea parametrilor modelului cu sistemul de monitorizare
Dorești să adaugi un endpoint de verificare a stării (health check) care să furnizeze parametrii modelului în cadrul API-ului tău de clasificare a pinguinilor.
Pachetele necesare (FastAPI și joblib) au fost deja importate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Deployment AI în producție cu FastAPI
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Adaugă un endpoint GET la locația tipică pentru verificările de stare (health checks).
- Obține parametrii modelului din modelul sklearn folosind metoda
get_params. - Include parametrii modelului în răspuns ca valoare a cheii
params.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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": ____}