Курс
Развёртывание ИИ в производственной среде с помощью FastAPI
Продвинутый уровеньУровень навыков
Обновлено 11.2025
FastAPIArtificial Intelligence4 ч14 видео46 Упражнений3,900 XP4,784Справка об успешном завершении
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.
Любимая обучающимися из тысяч компаний
Обучаете команду?
Попробуйте для бизнесаОписание курса
FastAPI для развертывания AI-моделей
FastAPI — это веб-фреймворк на Python, идеально подходящий для создания API, особенно для развертывания моделей машинного обучения и ИИ. Скорость и модульность FastAPI делают его мощным выбором для специалистов по данным и инженеров машинного обучения, стремящихся интегрировать решения ИИ в веб-приложения.Создание API для моделей в промышленной эксплуатации
В этом курсе вы узнаете, как создавать и развертывать API для обслуживания моделей с помощью FastAPI. К концу курса вы научитесь создавать надежные API-эндпоинты, которые обрабатывают проверку входных данных, аутентификацию и управление ошибками. Практические упражнения помогут вам шаг за шагом создать полноценные API, предназначенные для обработки взаимодействий с моделями ИИ.Обеспечение безопасности и масштабирование приложений FastAPI
Вы также реализуете аутентификацию по API-ключу, примените настраиваемое ограничение скорости для контроля потока запросов и повысите производительность за счёт асинхронной обработки. Кроме того, вы научитесь управлять версиями API, улучшать валидацию входных данных для сложных типов данных и внедрять мониторинг и ведение журналов, чтобы ваше приложение стабильно работало в производственных средах.Необходимые условия
Introduction to FastAPILarge Language Models (LLMs) Concepts1
Введение в FastAPI для развёртывания моделей
Начните обслуживать предсказания вашей модели машинного обучения через эндпоинты FastAPI. Вы научитесь загружать предобученные модели и создавать API-эндпоинты для передачи предсказаний в виде сериализованных ответов по HTTP-запросам. Для валидации запросов и ответов вы будете использовать модели данных Pydantic.
2
Интеграция ИИ-моделей
Узнайте, как обслуживать модели машинного обучения через эндпоинты FastAPI. В этой главе рассматривается создание эндпоинтов, возвращающих предсказания, обработка различных типов входных данных и реализация надёжной валидации входных данных. Вы создадите API, готовые к работе в производственной среде: с поддержкой разных типов входных данных и загрузкой моделей машинного обучения при запуске сервера без простоев.
3
Защита и оптимизация API
В этой главе рассматривается защита API с помощью аутентификации на основе ключей, управление частотой запросов с использованием пользовательского ограничения нагрузки, а также повышение производительности за счёт асинхронной обработки. Вы научитесь защищать эндпоинты, предотвращать злоупотребления и эффективно обрабатывать ресурсоёмкие задачи — всё это подготовит ваш API к работе в производственной среде.
4
Версионирование, мониторинг и ведение журналов API
В этой главе рассматриваются продвинутые темы, которые помогут поддерживать приложения FastAPI в производственной среде на долгосрочной основе. Темы включают версионирование и документирование API-эндпоинтов, расширенную валидацию входных и выходных данных для работы со сложными структурами, а также мониторинг и ведение журналов для контроля работы приложений и оперативного устранения неполадок.
Развёртывание ИИ в производственной среде с помощью FastAPI
Курс завершён
Получить сертификат об окончании
Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CVПоделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас
Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Развёртывание ИИ в производственной среде с помощью FastAPI уже сегодня!
Создать бесплатный аккаунт
Продолжить через GoogleПоказать больше вариантовили
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, Политику конфиденциальности и соглашаетесь с хранением ваших данных в США.
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.