API:n Testaaminen ja Suorittaminen
Kun olet kontittanut FastAPI-sovelluksesi ja käynnistänyt Docker-kontin, sinun tulee varmistaa, että API toimii oikein ja palauttaa ennusteet odotetusti. Docker-kontin käynnistämiseen käytetään komentoa kuten:
Korvaa your_image_name rakentamasi kuvan nimellä. Tämä komento yhdistää paikallisen koneen portin 8000 kontin sisäiseen porttiin 8000, jolloin FastAPI-sovellus on käytettävissä osoitteessa:
Päätepisteen /predict testaaminen voidaan tehdä komentorivityökaluilla, kuten curl, tai lähettämällä HTTP-pyyntö Pythonista. Varmista aina, että syötteesi vastaa FastAPI-mallisi määrittelemää odotettua muotoa. Esimerkiksi, jos mallisi odottaa JSON-muotoista dataa tietyillä kentillä, testipyyntöjen tulee sisältää nämä kentät sopivilla esimerkkiarvoilla.
import requests
# Replace with the actual URL if running on a different host or port
url = "http://localhost:8000/predict"
# Example input data matching the expected schema of your FastAPI model
input_data = {
"feature1": 3.5,
"feature2": 1.2,
"feature3": 0.8
}
response = requests.post(url, json=input_data)
if response.status_code == 200:
print("Prediction:", response.json())
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)
Varoitus: validoi aina syöttötiedot ja käsittele virheet hallitusti tuotantoympäristön API-rajapinnoissa. Älä koskaan oleta, että asiakkaat lähettävät aina oikein muotoiltua tai odotettua dataa. Hyödynnä FastAPI:n validointiominaisuuksia ja toteuta selkeät virheilmoitukset auttaaksesi käyttäjiä ja suojataksesi palveluasi odottamattomalta syötteeltä.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 6.67API:n Testaaminen ja Suorittaminen
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Kun olet kontittanut FastAPI-sovelluksesi ja käynnistänyt Docker-kontin, sinun tulee varmistaa, että API toimii oikein ja palauttaa ennusteet odotetusti. Docker-kontin käynnistämiseen käytetään komentoa kuten:
Korvaa your_image_name rakentamasi kuvan nimellä. Tämä komento yhdistää paikallisen koneen portin 8000 kontin sisäiseen porttiin 8000, jolloin FastAPI-sovellus on käytettävissä osoitteessa:
Päätepisteen /predict testaaminen voidaan tehdä komentorivityökaluilla, kuten curl, tai lähettämällä HTTP-pyyntö Pythonista. Varmista aina, että syötteesi vastaa FastAPI-mallisi määrittelemää odotettua muotoa. Esimerkiksi, jos mallisi odottaa JSON-muotoista dataa tietyillä kentillä, testipyyntöjen tulee sisältää nämä kentät sopivilla esimerkkiarvoilla.
import requests
# Replace with the actual URL if running on a different host or port
url = "http://localhost:8000/predict"
# Example input data matching the expected schema of your FastAPI model
input_data = {
"feature1": 3.5,
"feature2": 1.2,
"feature3": 0.8
}
response = requests.post(url, json=input_data)
if response.status_code == 200:
print("Prediction:", response.json())
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)
Varoitus: validoi aina syöttötiedot ja käsittele virheet hallitusti tuotantoympäristön API-rajapinnoissa. Älä koskaan oleta, että asiakkaat lähettävät aina oikein muotoiltua tai odotettua dataa. Hyödynnä FastAPI:n validointiominaisuuksia ja toteuta selkeät virheilmoitukset auttaaksesi käyttäjiä ja suojataksesi palveluasi odottamattomalta syötteeltä.
Kiitos palautteestasi!
