Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tạo một mô hình Pydantic cho đầu vào ML

Bạn đang phát triển một ứng dụng FastAPI để triển khai một mô hình machine learning dự đoán điểm chất lượng cà phê dựa trên các thuộc tính như mùi hương, hương vị và độ cao.

Bước đầu tiên là tạo một mô hình Pydantic để xác thực dữ liệu yêu cầu đầu vào cho mô hình ML của bạn, đảm bảo chỉ dữ liệu hợp lệ mới đi qua mô hình để dự đoán thành công.

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

  • Import lớp xác thực cơ sở từ Pydantic để tạo mô hình dữ liệu.
  • Định nghĩa một lớp tên CoffeeQualityInput kế thừa từ lớp cơ sở của Pydantic.
  • Thêm ba thuộc tính vào lớp: aroma (float), flavor (float), và altitude (int).

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import the base class from pydantic
from pydantic import ____ 

class CoffeeQualityInput(____):
    # Use apt data type for each attribute of coffee quality
    aroma: ____  
    flavor: ____  
    altitude: ____
Chỉnh sửa và Chạy Mã