与监控共享模型参数
您希望为企鹅分类 API 添加一个健康检查端点，并提供模型参数。
所需包（FastAPI 和 joblib）已导入。
本练习是课程的一部分
使用 FastAPI 在生产环境中部署 AI
练习说明
- 在健康检查的常见路径上添加一个 GET 端点。
- 使用
get_params方法从 sklearn 模型中获取模型参数。 - 在响应中包含模型参数，作为键
params的取值。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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": ____}