Kurs
Wdrażanie AI na produkcję z FastAPI
ZaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 11.2025
FastAPIArtificial Intelligence4 godz.14 filmów46 Ćwiczeń3,900 XP4,517Zaświadczenie o ukończeniu
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm
Szkolisz zespół?
Wypróbuj dla firmOpis kursu
FastAPI do wdrażania modeli AI
FastAPI to framework webowy w Pythonie idealny do tworzenia API, szczególnie do wdrażania modeli machine learning i AI. Szybkość i modułowość FastAPI sprawiają, że to potężny wybór dla data scientistów i inżynierów machine learning, którzy chcą integrować rozwiązania AI z aplikacjami webowymi.Tworzenie API dla modeli w środowisku produkcyjnym
W tym kursie nauczysz się, jak tworzyć i wdrażać API do udostępniania modeli za pomocą FastAPI. Pod koniec nauczysz się tworzyć solidne punkty końcowe API, które obsługują walidację danych wejściowych, uwierzytelnianie i zarządzanie błędami. Praktyczne ćwiczenia poprowadzą Cię przez tworzenie kompletnych interfejsów API zaprojektowanych do obsługi interakcji z modelami AI.Zabezpieczanie i skalowanie aplikacji FastAPI
Nauczysz się także wdrażać uwierzytelnianie za pomocą klucza API, stosować niestandardowe ograniczanie liczby żądań, aby kontrolować ich przepływ, oraz zwiększać wydajność dzięki przetwarzaniu asynchronicznemu. Dodatkowo nauczysz się zarządzać wersjami API, usprawniać walidację danych wejściowych dla złożonych typów danych oraz wdrażać monitorowanie i logowanie, aby zapewnić niezawodne działanie aplikacji w środowiskach produkcyjnych.Wymagania wstępne
Introduction to FastAPILarge Language Models (LLMs) Concepts1
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.
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.
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.
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.
Wdrażanie AI na produkcję z FastAPI
Kurs ukończony
Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu
Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysuUdostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz
Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wdrażanie AI na produkcję z FastAPI już dziś!
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.