Async bir duygu analizi endpoint'i oluştur
Bir sosyal medya analitik platformu geliştiriyorsun ve yorumların duygusunu analiz etmen gerekiyor. Yüksek trafiği verimli bir şekilde yönetmek için async bir endpoint uygulamalısın. Duygu analizi modeli zaten yüklü ve sentiment_model olarak kullanılabilir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
FastAPI ile Üretime AI Dağıtımı
Egzersiz talimatları
- FastAPI uygulamasında asenkron bir POST endpoint
/analyzeoluştur. - Diğer işlemleri engellemeden
sentiment_model'i asenkron olarak çağırmak için gerekli anahtar sözcüğü ekle. - Olay döngüsünü bloklamaması için
sentiment_model'i incelemenin metniyle ayrı bir iş parçacığında çalıştır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Review(BaseModel):
text: str
# Create async endpoint at /analyze route
@app.post("____")
# Write an asynchronous function to process review's text
____ def analyze_review(review: Review):
# Run the model in a separate thread to avoid any event loop blockage
result = ____ asyncio.____(sentiment_model, ____)
return {"sentiment": result[0]["label"]}