1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Deployment AI în producție cu FastAPI
Connected

exercițiu

Creează un model Pydantic pentru datele de intrare în ML

Dezvolți o aplicație FastAPI pentru a implementa un model de învățare automată care prezice scorul de calitate al cafelei pe baza unor atribute precum aroma, gustul și altitudinea.

Primul pas este să creezi un model Pydantic care să valideze datele de intrare din cerere pentru modelul tău ML și să te asiguri că doar datele valide ajung la model pentru o predicție reușită.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă clasa de bază pentru validare din Pydantic, pentru a crea un model de date.
  • Definește o clasă numită CoffeeQualityInput care moștenește clasa de bază din Pydantic.
  • Adaugă trei atribute clasei: aroma (float), flavor (float) și altitude (int).