Тестування та запуск API
Після контейнеризації FastAPI-додатку та запуску Docker-контейнера необхідно перевірити, чи API працює коректно та повертає очікувані передбачення. Для запуску Docker-контейнера використовуйте команду на кшталт:
Замініть your_image_name на ім'я створеного вами образу. Ця команда відображає порт 8000 на вашому локальному комп'ютері на порт 8000 всередині контейнера, що робить FastAPI-додаток доступним за адресою:
Тестування ендпоінту /predict можна виконати за допомогою інструментів командного рядка, таких як curl, або шляхом надсилання HTTP-запиту з Python. Завжди переконайтеся, що вхідні дані відповідають очікуваному формату, визначеному у вашій FastAPI-моделі. Наприклад, якщо ваша модель очікує JSON-повідомлення з певними полями, тестові запити повинні містити ці поля з відповідними зразковими значеннями.
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)
Попередження: завжди перевіряйте вхідні дані та коректно обробляйте помилки у продукційних API. Ніколи не припускайте, що клієнти завжди надсилатимуть коректні або очікувані дані. Використовуйте можливості валідації FastAPI та впроваджуйте зрозумілі повідомлення про помилки, щоб допомогти користувачам і захистити ваш сервіс від неочікуваного вводу.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 6.67Тестування та запуск API
Свайпніть щоб показати меню
Після контейнеризації FastAPI-додатку та запуску Docker-контейнера необхідно перевірити, чи API працює коректно та повертає очікувані передбачення. Для запуску Docker-контейнера використовуйте команду на кшталт:
Замініть your_image_name на ім'я створеного вами образу. Ця команда відображає порт 8000 на вашому локальному комп'ютері на порт 8000 всередині контейнера, що робить FastAPI-додаток доступним за адресою:
Тестування ендпоінту /predict можна виконати за допомогою інструментів командного рядка, таких як curl, або шляхом надсилання HTTP-запиту з Python. Завжди переконайтеся, що вхідні дані відповідають очікуваному формату, визначеному у вашій FastAPI-моделі. Наприклад, якщо ваша модель очікує JSON-повідомлення з певними полями, тестові запити повинні містити ці поля з відповідними зразковими значеннями.
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)
Попередження: завжди перевіряйте вхідні дані та коректно обробляйте помилки у продукційних API. Ніколи не припускайте, що клієнти завжди надсилатимуть коректні або очікувані дані. Використовуйте можливості валідації FastAPI та впроваджуйте зрозумілі повідомлення про помилки, щоб допомогти користувачам і захистити ваш сервіс від неочікуваного вводу.
Дякуємо за ваш відгук!
