ÎncepețiÎncepe gratuit

Încărcarea modelului AI la pornirea serverului

Trebuie să implementezi un model antrenat de analiză a sentimentelor, care te ajută să moderezi comentariile utilizatorilor. Pentru a asigura zero timp de inactivitate, API-ul trebuie să fie pregătit să analizeze comentariile imediat după pornire.

În acest exercițiu, vei implementa evenimentele de tip lifespan din FastAPI pentru a încărca modelul în mod eficient și a construi sistemul de moderare a comentariilor. Clasa modelului SentimentAnalyzer este deja definită și importată pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deployment AI în producție cu FastAPI

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă decoratorul de tip manager de context din modulul contextlib pentru a crea evenimentul de tip lifespan.
  • Folosește decoratorul de tip manager de context din FastAPI pentru a defini funcția evenimentului lifespan, astfel încât modelul să se încarce la pornire.
  • Apelează funcția de încărcare a modelului la pornire, în cadrul evenimentului lifespan.
  • Folosește yield pentru a permite procesului de pornire a serverului să continue.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the context manager decorator from contextlib module
from contextlib import ____

sentiment_model = None

def load_model():
    global sentiment_model
    sentiment_model = SentmentAnalyzer("sentiment_model.joblib")

# Use FastAPI's context manager to define lifespan event
@____
def lifespan(app: FastAPI):
    # Call the function to load the model
    ____
    ____
Editează și rulează codul