ÎncepețiÎncepe gratuit

Gestionarea datelor numerice din cereri

Construiești un sistem de moderare a conținutului. Sistemul trebuie să calculeze un scor de încredere pentru fiecare comentariu al utilizatorului, pe baza unor caracteristici numerice: length, user_reputation și report_count. Vei crea un endpoint care procesează aceste caracteristici pentru a le face compatibile cu modelul de moderare.

Modelul de ML și modelul Pydantic CommentMetrics — cu câmpurile length(int), user_reputation(int) și report_count(int) — sunt deja create și încărcate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deployment AI în producție cu FastAPI

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • În main.py, convertește datele metrics primite din comentariu într-un array 2D NumPy și extrage length, user_reputation, report_count înainte de a le transmite modelului.

  • Realizează predicția folosind modelul pre-încărcat model, transmițându-i array-ul features.

  • Pornește serverul rulând main.py cu comanda python3 main.py.

  • Deschide un terminal nou din colțul din dreapta sus al terminalului.

    Terminal with arrow pointing to the "new terminal" button on top right.

  • Testează endpoint-ul predict_trust folosind comanda curl: 

curl -X POST "http://localhost:8080/predict_trust" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
           "length": 150,
           "user_reputation": 100,
           "report_count": 0
         }'

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul