Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Xử lý dữ liệu số trong request

Bạn đang xây dựng hệ thống kiểm duyệt nội dung. Hệ thống cần tính điểm tin cậy cho mỗi bình luận dựa trên các đặc trưng dạng số — length, user_reputation và report_count. Bạn sẽ tạo một endpoint xử lý các đặc trưng này để tương thích với mô hình kiểm duyệt.

Lưu ý: ML model và Pydantic model CommentMetrics với các trường length(int), user_reputation(int) và report_count(int) đã được tạo và nạp sẵn cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Triển khai AI vào môi trường sản xuất với FastAPI

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Trong main.py, chuyển dữ liệu metrics của bình luận nhận vào thành mảng 2D NumPy và trích xuất length, user_reputation, report_count trước khi truyền cho mô hình.

  • Thực hiện dự đoán với model đã nạp sẵn bằng cách truyền mảng features vào.

  • Khởi động server bằng cách chạy main.py với lệnh python3 main.py.

  • Mở một terminal khác từ góc trên bên phải của terminal.

    Terminal with arrow pointing to the "new terminal" button on top right.

  • Kiểm thử endpoint predict_trust bằng lệnh curl: 

curl -X POST "http://localhost:8080/predict_trust" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
           "length": 150,
           "user_reputation": 100,
           "report_count": 0
         }'

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập