After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
AI Modeli Dağıtımı için FastAPI
FastAPI, API’ler oluşturmak için ideal olan, özellikle makine öğrenmesi ve yapay zeka modellerini dağıtmak için uygun bir Python web çerçevesidir. FastAPI’nin hızı ve modüler yapısı, yapay zeka çözümlerini web uygulamalarına entegre etmek isteyen Veri Bilimci ve makine öğrenmesi mühendisleri için onu güçlü bir seçenek haline getirir.Üretimde Modeller için API’ler Oluşturma
Bu kursta, FastAPI kullanarak model sunumu için API’ler oluşturmayı ve dağıtmayı öğreneceksiniz. Sonunda, veri girişi doğrulama, kimlik doğrulama ve hata yönetimini ele alan sağlam API uç noktaları oluşturacaksınız. Uygulamalı egzersizler, yapay zeka modeli etkileşimlerini yönetmek üzere tasarlanmış eksiksiz API’ler oluşturma sürecinde size rehberlik edecek.FastAPI Uygulamalarını Güvence Altına Alma ve Ölçeklendirme
Ayrıca API anahtarı kimlik doğrulamasını uygulayacak, istek akışını kontrol etmek için özel hız sınırlaması kullanacak ve eşzamansız işleme ile performansı artıracaksınız. Ayrıca, API sürümlerini yönetmeyi, karmaşık veri türleri için giriş doğrulamasını geliştirmeyi ve uygulamanızın üretim ortamlarında sağlam bir şekilde çalışmasını sağlamak için izleme ve günlük kaydı uygulamayı öğreneceksiniz.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Model Dağıtımı için FastAPI'ye Giriş
ML modelinin tahminlerini FastAPI uç noktaları üzerinden sunmaya başla. Önceden eğitilmiş ML modellerini yüklemeyi ve HTTP istekleri üzerinden serileştirilmiş yanıtlar olarak tahmin döndüren API uç noktaları oluşturmayı öğreneceksin. İstek ve yanıtları doğrulamak için Pydantic veri modellerinden yararlanacaksın.
- AI için GET ve POST istekleri50 XP
- Model bilgisi için GET endpoint'i100 XP
- Model kaydı için POST endpoint100 XP
- Önceden eğitilmiş bir modelle FastAPI tahmini50 XP
- Önceden eğitilmiş modeli yükle100 XP
- Tahmin uç noktasını oluştur100 XP
- FastAPI uygulamasını çalıştırma100 XP
- İstek ve yanıt modelleri50 XP
- ML girişi için bir Pydantic modeli oluştur100 XP
- ML tahmini için istek ve yanıtı doğrula100 XP
2
AI Modellerini Entegre Etme
Machine Learning modellerini FastAPI uç noktaları üzerinden nasıl sunacağını öğren. Bu bölüm, tahmin döndüren uç noktalar oluşturmayı, farklı türde girdi verilerini işlemeyi ve sağlam girdi doğrulaması uygulamayı kapsar. Sunucu başlatılırken ML modelleri sıfır kesintiyle yüklüyken, farklı girdi türlerini doğrulayabilen üretime hazır API'ler kuracaksın.
3
API'yi Güvenceye Alma ve Optimize Etme
Bu bölüm, anahtar tabanlı kimlik doğrulamayla API'leri güvene almayı, özel hız sınırlandırma ile istek oranlarını yönetmeyi ve eşzamansız işlemeyle performansı iyileştirmeyi kapsar. Uç noktaları korumayı, kötüye kullanımı önlemeyi ve zaman alan görevleri verimli şekilde ele almayı öğrenecek, API'ni üretime hazırlayacaksın.
4
API Sürümleme, İzleme ve Günlükleme
Bu bölüm, FastAPI uygulamalarını üretimde uzun vadede desteklemeni sağlayacak ileri konuları kapsar. Konular arasında API uç noktalarının sürümlenmesi ve belgelenmesi, daha karmaşık girdi ve çıktıları desteklemek için gelişmiş girdi doğrulama, ayrıca uygulamaların doğru çalıştığını sağlamak ve sorun çıktığında canlıda teşhis etmek için izleme ve günlükleme bulunur.
FastAPI ile Üretime AI Dağıtımı
Kurs
Tamamlandı
