Build your ultimate AI agent
कोर्स विवरण
AI मॉडल परिनियोजन के लिए FastAPI
FastAPI एक Python वेब फ्रेमवर्क है, जो APIs बनाने के लिए आदर्श है, खासकर मशीन लर्निंग और AI मॉडल्स को डिप्लॉय करने के लिए। FastAPI की गति और मॉड्यूलरिटी इसे डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए एक शक्तिशाली विकल्प बनाती है, जो वेब अनुप्रयोगों में AI समाधान एकीकृत करना चाहते हैं।प्रोडक्शन में मॉडलों के लिए API बनाना
इस पाठ्यक्रम में, आप FastAPI का उपयोग करके मॉडल सर्विंग के लिए API बनाना और तैनात करना सीखेंगे। अंत तक, आप मजबूत API एंडपॉइंट्स बनाएंगे जो डेटा इनपुट वैलिडेशन, ऑथेंटिकेशन और एरर मैनेजमेंट को संभालते हैं। व्यावहारिक अभ्यास आपको AI मॉडल इंटरैक्शन को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए पूर्ण API बनाने की प्रक्रिया में मार्गदर्शन करेंगे।FastAPI अनुप्रयोगों को सुरक्षित और स्केल करना
आप API key प्रमाणीकरण भी लागू करेंगे, अनुरोध प्रवाह को नियंत्रित करने के लिए कस्टम rate limiting लागू करेंगे, और asynchronous processing के माध्यम से प्रदर्शन को बेहतर बनाएंगे। इसके अतिरिक्त, आप API संस्करणों को प्रबंधित करना, जटिल डेटा प्रकारों के लिए इनपुट सत्यापन में सुधार करना, और मॉनिटरिंग तथा लॉगिंग लागू करना सीखेंगे ताकि आपका एप्लिकेशन प्रोडक्शन परिवेशों में मज़बूती से चले।पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
मॉडल डिप्लॉयमेंट के लिए FastAPI परिचय
FastAPI एंडपॉइंट्स के ज़रिए अपने ML मॉडल की प्रेडिक्शंस सर्व करना शुरू करें। आप प्री-ट्रेन ML मॉडलों को लोड करना और ऐसे API एंडपॉइंट्स बनाना सीखेंगे जो HTTP रिक्वेस्ट्स पर सीरियलाइज़्ड रिस्पॉन्स के रूप में प्रेडिक्शंस लौटाएँ। आप रिक्वेस्ट्स और रिस्पॉन्सेज़ को वैलिडेट करने के लिए Pydantic डेटा मॉडल्स का लाभ उठाएँगे।
- AI के लिए GET और POST रिक्वेस्ट्स50 XP
- मॉडल जानकारी के लिए GET endpoint100 XP
- मॉडल रजिस्ट्रेशन के लिए POST endpoint100 XP
- प्री-ट्रेंड मॉडल के साथ FastAPI प्रेडिक्शन50 XP
- प्री-ट्रेंड मॉडल लोड करें100 XP
- Prediction endpoint बनाएँ100 XP
- FastAPI ऐप चलाना100 XP
- रिक्वेस्ट और रिस्पॉन्स मॉडल्स50 XP
- ML इनपुट के लिए Pydantic मॉडल बनाएँ100 XP
- ML प्रेडिक्शन के लिए रिक्वेस्ट और रिस्पॉन्स वैलिडेट करें100 XP
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AI मॉडलों का इंटीग्रेशन
सीखें कि FastAPI एंडपॉइंट्स के माध्यम से मशीन लर्निंग मॉडल्स को कैसे सर्व किया जाता है। इस चैप्टर में ऐसे एंडपॉइंट्स बनाना शामिल है जो प्रेडिक्शंस लौटाएँ, अलग-अलग प्रकार के इनपुट डेटा को हैंडल करें, और मज़बूत इनपुट वैलिडेशन लागू करें। आप प्रोडक्शन-रेडी APIs बनाएँगे जो अलग-अलग इनपुट डेटा टाइप्स को वैलिडेट कर सकें, जबकि ML मॉडल्स को सर्वर स्टार्टअप पर ज़ीरो डाउनटाइम के साथ लोड किया गया हो।
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API की सुरक्षा और ऑप्टिमाइज़ेशन
यह चैप्टर की-बेस्ड ऑथेंटिकेशन से APIs को सुरक्षित करना, कस्टम रेट लिमिटिंग से रिक्वेस्ट रेट्स को मैनेज करना, और असिंक्रोनस प्रोसेसिंग के ज़रिए परफॉर्मेंस बेहतर करना कवर करता है। आप एंडपॉइंट्स को प्रोटेक्ट करना, दुरुपयोग रोकना, और समय लेने वाले टास्क्स को प्रभावी रूप से संभालना सीखेंगे, ताकि आपकी API प्रोडक्शन के लिए तैयार हो।
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API वर्ज़निंग, मॉनिटरिंग और लॉगिंग
यह चैप्टर एडवांस्ड टॉपिक्स कवर करता है जो आपको प्रोडक्शन में FastAPI ऐप्स को लंबे समय तक सपोर्ट करने में सक्षम बनाते हैं। टॉपिक्स में API एंडपॉइंट्स का वर्ज़निंग और डॉक्युमेंटेशन, अधिक जटिल इनपुट और आउटपुट के लिए एडवांस्ड इनपुट वैलिडेशन, और यह सुनिश्चित करने के लिए मॉनिटरिंग व लॉगिंग शामिल हैं कि ऐप्स सही चल रहे हों और लाइव ट्रबलशूटिंग की जा सके जब वे न चलें।
FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना
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