ÎncepețiÎncepe gratuit

Adăugarea unei noi versiuni de endpoint

Un client al API-ului tău de clasificare a pinguinilor a solicitat un endpoint care să preproceseze date dintr-un șir de text delimitat prin spații, în loc de un dicționar JSON. Trebuie să adaugi o schemă și un endpoint „v2" în aplicația ta pentru a accepta noul format de intrare.

Instanța FastAPI numită app și clasa PenguinV1 au fost preîncărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deployment AI în producție cu FastAPI

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Adaugă un model Pydantic PenguinV2 care acceptă un parametru data de tip string.
  • Adaugă un endpoint v2 pentru clasificatorul de pinguini la /v2/penguin_classifier.
  • Folosește modelul v2 ca intrare pentru endpoint-ul v2.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Add v2 model
class ____(BaseModel):
    data: str

@app.post("/v1/penguin_classifier")
def classify_penguin_v1(penguin: PenguinV1):
    values = list(penguin.model_dump().values())
    result = classifier.predict([values])[0]
    return result

# Add v2 endpoint
@app.post("____")
# Use v2 model
def classify_penguin_v2(penguin: ____):
    values = penguin.data.split()
    result = classifier.predict([values])[0]
    return result
Editează și rulează codul