Надання параметрів моделі для моніторингу
Ви хочете додати endpoint для перевірки стану, який надає параметри моделі у вашому API для класифікації пінгвінів.
Потрібні пакети (FastAPI і joblib) уже імпортовано.
Ця вправа є частиною курсу
Розгортання AI у продакшні з FastAPI
Інструкції до вправи
- Додайте endpoint GET у типовому місці для перевірок стану.
- Отримайте параметри моделі зі sklearn-моделі за допомогою методу
get_params. - Додайте параметри моделі у відповідь як значення для ключа
params.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
model = joblib.load(
'penguin_classifier.pkl'
)
app = FastAPI()
# Create health check endpoint
@app.get("____")
async def get_health():
# Capture the model params
params = ____.get_params()
return {"status": "OK",
# Include model params in response
"params": ____}