ai-128Đọc toàn bộ đề miễn phí

Validation Schema Cho Model Serving API – Input/Output Contract

Một model serving API phải validate input trước khi inference.

AITrung bình30 phút

Tiến độ của tôi ở bài này

Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.

Đang tải điểm của bạn…

Kiến thức và chủ đề

mlopsapivalidationservingpydantic

Kiến thức tiên quyết: ml-pipeline-feature-store-transform.

Nội dung đề bài

Mục tiêu kiến thức

Một model serving API phải validate input trước khi inference.

Yêu cầu

def validate_inference_request(request: dict) -> tuple[bool, str]:
    # request phải có: 'inputs' (list of float), 'model_version' (str), 'max_tokens' (int, 1-4096)
    # Trả về (True, "") nếu hợp lệ, (False, error_message) nếu không hợp lệ
    pass

def format_inference_response(
    predictions: list,
    model_version: str,
    latency_ms: float
) -> dict:
    # Returns standardized response dict
    pass

Input

  • Hàm validate_inference_request(request): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng.
  • Hàm format_inference_response(predictions, model_version, latency_ms): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng.

Output

  • Hàm validate_inference_request: Trả về kết quả kiểu tuple theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.
  • Hàm format_inference_response: Trả về kết quả kiểu dict theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.

Ràng buộc

  • Thời gian chạy tối đa: 2000ms.
  • Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
  • Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.

Ví dụ 1

Input

req = {'inputs': [1.0, 2.0, 3.0], 'model_version': 'v1.0', 'max_tokens': 100}
ok, msg = validate_inference_request(req)

Output

(True, '')

Giải thích

Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.

Ví dụ 2

Input

req = {'inputs': [1.0], 'model_version': 'v1'}
ok, msg = validate_inference_request(req)

Output

(False, "Missing required field: 'max_tokens'")

Giải thích

Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.