メインコンテンツへスキップ

コース

FastAPI を使った AI のプロダクション環境へのデプロイ

上級スキルレベル

更新日 2025/11

FastAPIを使って、AIモデルを支えるAPIを実装し、実務要件に対応する方法を学ぶ。

コースを無料で開始

FastAPIArtificial Intelligence

4時間

14 ビデオ

46 演習

3,900 XP

4,517

修了証明書

何千もの企業の従業員が支持

チームのトレーニングを担当していますか？

Businessをお試しください

コース説明

AIモデルデプロイのためのFastAPI

FastAPIは、APIの構築に最適なPythonのWebフレームワークで、特に機械学習やAIモデルのデプロイに適しています。 FastAPIの高速性とモジュール性は、データサイエンティストや機械学習エンジニアがAIソリューションをWebアプリケーションに統合するための強力な選択肢です。

本番環境でモデル向けAPIを構築する

このコースでは、FastAPIを使用してモデル提供のためのAPIを構築し、デプロイする方法を学びます。最終的には、データ入力の検証、認証、エラー管理を処理する堅牢なAPIエンドポイントを作成できるようになります。実践的な演習を通して、AIモデルとのやり取りを処理するように設計された完全なAPIの構築を学べます。

FastAPIアプリケーションの保護とスケーリング

また、APIキー認証を実装し、カスタムのレート制限を適用してリクエストの流れを制御し、非同期処理によってパフォーマンスを向上させます。さらに、APIバージョンの管理、複雑なデータ型に対する入力検証の改善、そして本番環境でアプリケーションを堅牢に稼働させるための監視とログ記録の実装について学びます。

前提条件

Introduction to FastAPI Large Language Models (LLMs) Concepts

1

Introduction to FastAPI for Model Deployment

Start serving your ML model's predictions via FastAPI endpoints. You'll learn to load pre-trained ML models and create API endpoints to serve predictions as serialized responses over HTTP requests. You'll leverage Pydantic data models to validate requests and responses.

GET and POST requests for AI

GET endpoint for model information

POST endpoint for model registration

FastAPI prediction with a pre-trained model

Load the pre-trained model

Create the prediction endpoint

Running the FastAPI app

Request and response models

Create a Pydantic model for ML input

Validate request and response for ML prediction

チャプターを開始

2

Integrating AI Models

Learn how to serve machine learning models through FastAPI endpoints. This chapter covers creating endpoints that return predictions, handling different types of input data, and implementing robust input validation. You'll build production-ready APIs that can validate different types of input data while having ML models loaded at server startup with zero downtime.

Handling different input types in FastAPI

Handle textual request data

Handle numerical request data

Input validation in FastAPI

Field validation

Adding custom validators

Testing custom validators

Loading a pre-trained model

Loading AI model at server startup

Health-check API for model loading

Returning structured prediction response

Returning structured output from API

Testing the endpoint for structured response

チャプターを開始

3

Securing and Optimizing the API

This chapter covers securing APIs with key-based authentication, managing request rates with custom rate limiting, and improving performance through asynchronous processing. You'll learn to protect endpoints, prevent abuse, and handle time-consuming tasks efficiently, preparing your API for production.

API Key Authentication

Securing APIs with key authentication

Secure the API endpoint

Rate Limiting

Implementing rate limiter

Add rate limiting to endpoint

Asynchronous processing

Create an async sentiment analysis endpoint

Implementing background tasks

Handling timeout errors

チャプターを開始

4

API Versioning, Monitoring and Logging

This chapter covers advanced topics that will enable you to support FastAPI apps long term in production. Topics include versioning and documenting API endpoints, advanced input validation to support more complex input and output, and monitoring and logging to ensure apps are running correctly and troubleshoot live when they are not.

API versioning and documentation

Classify code changes for new endpoint versions

Adding a new endpoint version

Adding an API description header

Advanced input validation and error handling

Nesting models

Custom model validator

Global exception handler

Monitoring and logging

Logging time to load a model

Adding a simple health check endpoint

Sharing model parameters with monitoring

チャプターを開始

FastAPI を使った AI のプロダクション環境へのデプロイ

コース完了

修了証明書を取得

この修了書をLinkedInや履歴書、CVに追加しましょう
ソーシャルメディアや人事評価で共有しましょう今すぐ登録

19百万人を超える学習者と共にFastAPI を使った AI のプロダクション環境へのデプロイを始めましょう！

DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう

モバイルコースと毎日の 5 分間のコーディングチャレンジで、外出先でも進歩できます。