ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

การ Deploy AI สู่ Production ด้วย FastAPI

ขั้นสูง4 ชม.

เรียนรู้การใช้ FastAPI เพื่อพัฒนา API ที่รองรับโมเดล AI สร้างขึ้นเพื่อตอบโจทย์ความต้องการจริงในโลกจริง

Python4 ชม.14 วิดีโอ46 แบบฝึกหัด3,900 XP5,236หนังสือรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
เมื่อดำเนินการต่อ ถือว่าคุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งานและ นโยบายความเป็นส่วนตัว และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีมอยู่ใช่ไหม?

ทดลองใช้สำหรับองค์กร

รายละเอียดคอร์ส

FastAPI สำหรับการนำโมเดล AI ไปใช้งานจริง

FastAPI คือเว็บเฟรมเวิร์กภาษา Python ที่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้าง API โดยเฉพาะสำหรับการนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ไปใช้งานจริง ความเร็วและความเป็นโมดูลาร์ของ FastAPI ทำให้เป็นตัวเลือกที่ทรงพลังสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องการผสานโซลูชัน AI เข้ากับเว็บแอปพลิเคชัน

การสร้าง API สำหรับโมเดลในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง

ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างและนำ API ไปใช้งานจริงสำหรับการให้บริการโมเดลด้วย FastAPI เมื่อจบคอร์ส คุณจะสามารถสร้าง API endpoints ที่แข็งแกร่ง ซึ่งรองรับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่รับเข้า การยืนยันตัวตน และการจัดการข้อผิดพลาด แบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติจะนำคุณไปทีละขั้นตอนในการสร้าง API แบบครบวงจรที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการโต้ตอบกับโมเดล AI

การรักษาความปลอดภัยและการปรับขนาดแอปพลิเคชัน FastAPI

คุณจะได้เรียนรู้การใช้งานการยืนยันตัวตนด้วย API key, การกำหนดอัตราจำกัดแบบกำหนดเองเพื่อควบคุมการไหลของคำขอ และการเพิ่มประสิทธิภาพผ่านการประมวลผลแบบอะซิงโครนัส นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้การจัดการเวอร์ชันของ API ปรับปรุงการตรวจสอบความถูกต้องของอินพุตสำหรับชนิดข้อมูลที่ซับซ้อน และนำการมอนิเตอร์และการบันทึกข้อมูลไปใช้เพื่อให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชันของคุณทำงานได้อย่างมีเสถียรภาพในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง

ข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

1

แนะนำ FastAPI สำหรับการ Deploy โมเดล

เริ่มต้นให้บริการผลลัพธ์จากโมเดล ML ผ่าน endpoint ของ FastAPI เรียนรู้วิธีโหลดโมเดล ML ที่ผ่านการฝึกแล้ว และสร้าง API endpoint เพื่อส่งคำทำนายในรูปแบบ serialized response ผ่าน HTTP request พร้อมใช้ Pydantic data model ในการตรวจสอบความถูกต้องของ request และ response
เริ่มบท
2

การผสาน AI Model เข้ากับ FastAPI

เรียนรู้วิธีให้บริการโมเดล machine learning ผ่าน endpoint ของ FastAPI บทนี้ครอบคลุมการสร้าง endpoint ที่ส่งคืนคำทำนาย การจัดการข้อมูล input หลายรูปแบบ และการตรวจสอบความถูกต้องของ input อย่างรอบคอบ รวมถึงการสร้าง API ระดับ production ที่โหลดโมเดล ML ตั้งแต่เริ่มต้น server โดยไม่มี downtime
เริ่มบท
3

การรักษาความปลอดภัยและการปรับประสิทธิภาพ API

บทนี้ครอบคลุมการรักษาความปลอดภัย API ด้วย key-based authentication การจัดการอัตราคำขอด้วย rate limiting แบบกำหนดเอง และการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย asynchronous processing เรียนรู้วิธีปกป้อง endpoint ป้องกันการใช้งานในทางที่ผิด และจัดการงานที่ใช้เวลานาน เพื่อเตรียม API ให้พร้อมสำหรับ production
เริ่มบท
4

API Versioning การ Monitoring และการบันทึก Log

บทนี้ครอบคลุมหัวข้อขั้นสูงที่ช่วยให้รองรับแอป FastAPI ใน production ได้ในระยะยาว ได้แก่ การทำ versioning และการจัดทำเอกสาร API endpoint การตรวจสอบ input ขั้นสูงสำหรับข้อมูล input และ output ที่ซับซ้อน รวมถึงการ monitoring และการบันทึก log เพื่อให้แน่ใจว่าแอปทำงานได้ถูกต้องและแก้ไขปัญหาได้แบบ real-time
เริ่มบท

การ Deploy AI สู่ Production ด้วย FastAPI

เรียนคอร์สจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน