After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
FastAPI để triển khai mô hình AI
FastAPI là một framework web Python lý tưởng để xây dựng API, đặc biệt phù hợp để triển khai các mô hình học máy và AI. Tốc độ và tính mô-đun của FastAPI khiến nó trở thành lựa chọn mạnh mẽ cho các Nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy đang tìm cách tích hợp các giải pháp AI vào ứng dụng web.Xây dựng API cho mô hình trong môi trường sản xuất
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách xây dựng và triển khai API để phục vụ mô hình bằng FastAPI. Đến cuối khóa, bạn sẽ tạo ra các endpoint API mạnh mẽ, xử lý xác thực dữ liệu đầu vào, xác thực người dùng và quản lý lỗi. Các bài tập thực hành sẽ hướng dẫn bạn xây dựng các API hoàn chỉnh được thiết kế để xử lý các tương tác với mô hình AI.Bảo mật và mở rộng quy mô ứng dụng FastAPI
Bạn cũng sẽ triển khai xác thực bằng API key, áp dụng giới hạn tốc độ tùy chỉnh để kiểm soát luồng yêu cầu, và nâng cao hiệu năng thông qua xử lý bất đồng bộ. Ngoài ra, bạn sẽ học cách quản lý các phiên bản API, cải thiện xác thực đầu vào cho các kiểu dữ liệu phức tạp và triển khai giám sát cùng ghi log để đảm bảo ứng dụng của bạn vận hành ổn định trong môi trường sản xuất.Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu FastAPI cho triển khai mô hình
Bắt đầu phục vụ dự đoán của mô hình ML qua các endpoint FastAPI. Bạn sẽ học cách nạp các mô hình ML đã huấn luyện sẵn và tạo endpoint API để trả về dự đoán dưới dạng phản hồi được tuần tự hóa qua các yêu cầu HTTP. Bạn sẽ tận dụng các mô hình dữ liệu Pydantic để xác thực yêu cầu và phản hồi.
- Yêu cầu GET và POST cho AI50 XP
- GET endpoint cho thông tin model100 XP
- Endpoint POST để đăng ký model100 XP
- Dự đoán với mô hình đã huấn luyện sẵn trong FastAPI50 XP
- Tải mô hình đã huấn luyện sẵn100 XP
- Tạo endpoint dự đoán100 XP
- Chạy ứng dụng FastAPI100 XP
- Mô hình request và response50 XP
- Tạo một mô hình Pydantic cho đầu vào ML100 XP
- Xác thực request và response cho dự đoán ML100 XP
2
Tích hợp mô hình AI
Tìm hiểu cách phục vụ mô hình Machine Learning qua các endpoint FastAPI. Chương này bao quát việc tạo endpoint trả về dự đoán, xử lý nhiều loại dữ liệu đầu vào khác nhau và triển khai xác thực đầu vào mạnh mẽ. Bạn sẽ xây dựng API sẵn sàng sản xuất có thể xác thực nhiều kiểu dữ liệu đầu vào, đồng thời nạp mô hình ML khi máy chủ khởi động mà không gây gián đoạn.
3
Bảo mật và tối ưu hóa API
Chương này đề cập đến bảo mật API bằng xác thực dựa trên khóa, quản lý tần suất yêu cầu với giới hạn tốc độ tùy chỉnh và cải thiện hiệu năng thông qua xử lý bất đồng bộ. Bạn sẽ học cách bảo vệ endpoint, ngăn lạm dụng và xử lý hiệu quả các tác vụ tốn thời gian, chuẩn bị cho API bước vào môi trường sản xuất.
4
Phân phiên bản API, giám sát và ghi log
Chương này trình bày các chủ đề nâng cao giúp bạn vận hành ứng dụng FastAPI lâu dài trong môi trường sản xuất. Chủ đề bao gồm phân phiên bản và tạo tài liệu cho endpoint API, xác thực đầu vào nâng cao để hỗ trợ dữ liệu vào/ra phức tạp hơn, cùng giám sát và ghi log để đảm bảo ứng dụng chạy đúng và khắc phục sự cố trực tiếp khi cần.
Triển khai AI vào môi trường sản xuất với FastAPI
Hoàn
thành khóa học
