MLOps Academy · درس

إضافة فحص الجاهزية /health

أبلغ المنسّقات عندما تصبح خدمتك جاهزة لتقديم الخدمة.

الدرس 4 من 413 خطوة

إضافة فحص الجاهزية /health درس مجاني في MLOps Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 4 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في MLOps Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.

كيف تعرف المجموعة؟

تحتاج أدوات orchestration مثل Kubernetes إلى طريقة لسؤال خدمتك: هل أنت حي؟ وهل أنت جاهز لاستقبال حركة المرور؟ تجيب نقطة نهاية health عن ذلك. 🩺

حيوية الخدمة مقابل جاهزيتها

يسأل فحص Liveness عما إذا كانت العملية قيد التشغيل. أما فحص الجاهزية فيسأل عما إذا كانت قادرة على تقديم الطلبات فعليًا بعد. إنهما سؤالان مختلفان.

مسار صحة بسيط

أبسط فحص هو GET /health يعيد القيمة ok. فإذا كانت العملية قادرة على الرد بأي شكل، فهي على الأقل قيد التشغيل.

@app.get("/health")
def health():
    return {"status": "ok"}

الجاهزية تحتاج إلى النموذج

في تعلّم الآلة، لا يكفي أن تكون الخدمة قيد التشغيل. يؤكد فحص readiness الفعلي اكتمال تحميل النموذج قبل قبول حركة مرور التنبؤ.

تحقق من النموذج المحمّل

تفحص app.state لمعرفة ما إذا كان النموذج موجودًا. وإذا ظلّت قيمته None، فستكون الخدمة غير جاهزة بعد.

ready = app.state.model is not None

أشر إلى عدم الجاهزية باستخدام 503

عندما لا يكون النموذج محمّلًا، أعد حالة 503 حتى يمنع orchestrator حركة المرور إلى أن تصبح الخدمة جاهزة.

from fastapi import HTTPException

raise HTTPException(status_code=503)

اجمع العناصر معًا

يفحص مسار /ready النموذج ويعيد ready أو يرفع 503. ويظل الفحص سريعًا وخاليًا من الأعمال الثقيلة.

@app.get("/ready")
def ready(req: Request):
    if req.app.state.model is None:
        raise HTTPException(503)
    return {"ready": True}

اربط اختبارات المراقبة

في Kubernetes، وجّه readinessProbe إلى /ready وlivenessProbe إلى /health. تستطلع المنصة هذه المسارات وفق جدول زمني.

اجعل الفحوصات خفيفة

تُشغَّل اختبارات المراقبة كثيرًا، لذلك يجب أن يكون فحص الصحة منخفض التكلفة. لا تُجرِ استدلالًا فعليًا للنموذج أو تتصل بقاعدة بيانات بطيئة داخله.

عمليات نشر سلسة من دون توقف

تتيح فحوصات الجاهزية إجراء تحديثات متدرجة: فلا تستقبل الوحدات الجديدة حركة المرور إلا بعد أن تصبح جاهزة، ولذلك لا يصل المستخدمون إلى نسخة بدأت تشغيلها جزئيًا. 🚦

لماذا يهم ذلك

تجعل نقاط نهايتي الصحة والجاهزية خدمة النموذج عضوًا مسؤولًا في أي مجموعة، مما يتيح التوسّع وإعادة التشغيل والنشر بأمان. ✅

تحقّق سريعًا

لا يزال نموذجك قيد التحميل، ووصل اختبار الجاهزية إلى /ready. ماذا ينبغي أن تعيد نقطة النهاية؟

أجب عليها في الدرس التفاعلي

مراجعة

فصلت بين liveness والجاهزية، وأعدت 503 إلى أن يكتمل تحميل النموذج، وربطت اختبارات المراقبة لإجراء عمليات نشر آمنة. أصبحت خدمتك جاهزة للمجموعة! 🙌

البدء مجانًا

تعلم Python مع معلم ذكاء اصطناعي — مجانًا

اكتب وقم بتشغيل أكوادك الفعلية في المتصفح، واحصل على مساعدة فورية من معلم ذكاء اصطناعي متاح 24/7، واستمر من حيث توقفت على الويب أو في التطبيق.

الدورات: 30
الدروس: 120

ابدأ التعلم مجانًا عرض الدورة الكاملة

الأسئلة الشائعة

هل درس «إضافة فحص الجاهزية /health» مجاني؟

نعم — نص درس «إضافة فحص الجاهزية /health» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة MLOps Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «إضافة فحص الجاهزية /health»؟

أبلغ المنسّقات عندما تصبح خدمتك جاهزة لتقديم الخدمة. تتمرن على MLOps Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ MLOps Academy؟

لا تُشترط خبرة سابقة. MLOps Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 4 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «إضافة فحص الجاهزية /health»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس MLOps Academy هذا؟

نعم. كل درس في MLOps Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

← العودة إلى MLOps Academy