创建一个异步情感分析端点
您正在构建一个社交媒体分析平台，需要对评论进行情感分析。为高效应对高并发流量，您需要实现一个 async 端点。情感分析模型已加载，可通过 sentiment_model 使用。
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
- 使用 FastAPI 应用创建一个异步 POST 端点
/analyze。 - 添加关键字，以异步方式调用
sentiment_model，避免阻塞其他操作。 - 在单独的线程中运行
sentiment_model并传入评论文本，确保不会阻塞事件循环。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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"]}