Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
FastAPI pentru implementarea modelelor AI
FastAPI este un framework web Python ideal pentru construirea de API-uri, în special pentru implementarea modelelor de machine learning și AI. Viteza și modularitatea FastAPI îl fac o alegere puternică pentru oamenii de știință ai datelor și inginerii de machine learning care doresc să integreze soluții AI în aplicații web.Construirea de API-uri pentru modele în producție
În acest curs, vei învăța cum să construiești și să implementezi API-uri pentru servirea modelelor folosind FastAPI. Până la final, vei crea endpointuri API robuste care gestionează validarea datelor de intrare, autentificarea și gestionarea erorilor. Exercițiile practice vă vor ghida în construirea unor API-uri complete, concepute pentru a gestiona interacțiunile cu modelele AI.Asigurarea și scalarea aplicațiilor FastAPI
Vei implementa și autentificarea cu cheie API, vei aplica limitarea personalizată a ratei pentru a controla fluxul de solicitări și vei îmbunătăți performanța prin procesare asincronă. În plus, vei învăța să gestionezi versiunile API, să îmbunătățești validarea inputului pentru tipuri de date complexe și să implementezi monitorizarea și jurnalizarea pentru a te asigura că aplicația ta rulează robust în mediile de producție.Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în FastAPI pentru deployment de modele
Începe să servești predicțiile modelului tău ML prin endpoint-uri FastAPI. Vei învăța să încarci modele ML pre-antrenate și să creezi endpoint-uri API care returnează predicții ca răspunsuri serializate prin cereri HTTP. Vei folosi modelele de date Pydantic pentru a valida cererile și răspunsurile.
- Cereri GET și POST pentru inteligența artificială50 XP
- Endpoint GET pentru informații despre model100 XP
- Endpoint POST pentru înregistrarea modelelor100 XP
- Predicții FastAPI cu un model pre-antrenat50 XP
- Încarcă modelul pre-antrenat100 XP
- Creează endpointul de predicție100 XP
- Rularea aplicației FastAPI100 XP
- Modele de cerere și răspuns50 XP
- Creează un model Pydantic pentru datele de intrare în ML100 XP
- Validează cererea și răspunsul pentru predicția ML100 XP
2
Integrarea modelelor AI
Învață să servești modele de învățare automată prin endpoint-uri FastAPI. Acest capitol acoperă crearea de endpoint-uri care returnează predicții, gestionarea diferitelor tipuri de date de intrare și implementarea validării robuste a datelor de intrare. Vei construi API-uri pregătite pentru producție, capabile să valideze tipuri variate de date, cu modele ML încărcate la pornirea serverului și fără timp de nefuncționare.
3
Securizarea și optimizarea API-ului
Acest capitol acoperă securizarea API-urilor prin autentificare bazată pe chei, gestionarea ratei cererilor cu limitare personalizată și îmbunătățirea performanței prin procesare asincronă. Vei învăța să protejezi endpoint-urile, să previi utilizarea abuzivă și să gestionezi eficient sarcinile consumatoare de timp, pregătind API-ul pentru producție.
4
Versionarea, monitorizarea și logging-ul API-ului
Acest capitol acoperă teme avansate care îți vor permite să susții aplicațiile FastAPI pe termen lung în producție. Temele includ versionarea și documentarea endpoint-urilor API, validarea avansată a datelor de intrare pentru a suporta date de intrare și de ieșire mai complexe, precum și monitorizarea și logging-ul pentru a verifica funcționarea corectă a aplicațiilor și pentru a depana problemele în timp real.
Deployment AI în producție cu FastAPI
Curs
finalizat
