ÎncepețiÎncepe gratuit

Returnarea unui răspuns structurat din API

Construiești un sistem de moderare a conținutului și trebuie să definești un endpoint POST pentru a testa un model pre-antrenat de analiză a sentimentelor pe comentariile utilizatorilor.

Vei crea un endpoint care folosește modele pydantic pentru a returna predicții într-un format structurat.

Notă: Modelele Pydantic — CommentRequest și CommentResponse — sunt deja create și pot fi utilizate împreună cu sentiment_model pre-antrenat din clasa predefinită SentimentAnalyzer.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deployment AI în producție cu FastAPI

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Implementează un endpoint POST la ruta /analyze.
  • Validează request în funcția analyze_comment() conform modelului CommentRequest.
  • Generează predicții folosind sentiment_model, transmițând text-ul din request.
  • Returnează atributele predicției (text din request, "label" și "score" din result[0]) pentru a formata răspunsul de ieșire în CommentResponse.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create a POST request endpoint
@app.____("/analyze")
# Capture the request text for validation as per CommentRequest model
def analyze_comment(____: CommentRequest):
    try:
        # Specify pass the request text to the model
        result = sentiment_model(____.____)
        # Specify the result attributes to complete the comment response
        return CommentResponse(text=____, 
                               sentiment=____, 
                               confidence=____)
    except Exception:
        raise HTTPException(status_code=500,
            detail="Prediction failed"
        )
Editează și rulează codul