BaşlayınÜcretsiz başlayın

Model bilgisi için GET endpoint'i

Duygu analizi, ürün sınıflandırma ve müşteri kaybı tahmini gibi farklı görevler için tasarlanmış birkaç Machine Learning modeli geliştiren bir ekibin parçasısın. Bu modelleri dağıtma üzerinde çalışıyorsun ve her bir model hakkında temel bilgileri sağlayan bir endpoint oluşturman gerekiyor.

Görevin, bu temel model bilgilerini alan ve döndüren /model-info/{model_id} rotasında bir GET endpoint'i uygulamak.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

FastAPI ile Üretime AI Dağıtımı

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Belirli bir model hakkında bilgi döndüren "/model-info/{model_id}" adresinde bir GET endpoint'i oluştur.
  • Endpoint, path parametresi olarak bir model_id kabul etmeli.
  • model_id 0 ise modelin bulunamadığını belirten 404 durum koduyla bir HTTPException fırlat.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

from fastapi import FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

# Add model_id as a path parameter in the route
@app.get("/model-info/{____}")
# Pass on the model id as an argument
async def get_model_info(____: int):
    if model_id == 0:
      	# Raise the right status code for not found
        raise HTTPException(status_code=____, detail="Model not found")
    model_info = get_model_details(id)  

    return {"model_id": model_id, "model_name": model_info}
Kodu Düzenle ve Çalıştır