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Commencez à servir les prédictions de votre modèle de ML via des points de terminaison FastAPI. Vous apprendrez à charger des modèles de ML préentraînés et à créer des points de terminaison API pour fournir des prédictions comme réponses sérialisées sur des requêtes HTTP. Vous utiliserez des modèles de données Pydantic pour valider les requêtes et les réponses.
Apprenez à servir des modèles de Machine Learning par l'entremise de points de terminaison FastAPI. Ce chapitre couvre la création de points de terminaison qui renvoient des prédictions, la gestion de différents types de données d'entrée et la mise en place d'une validation d'entrée robuste. Vous bâtirez des API prêtes pour la production qui peuvent valider divers types de données d'entrée tout en chargeant les modèles de ML au démarrage du serveur sans temps d'arrêt.
Ce chapitre traite de la sécurisation des API avec une authentification par clé, de la gestion du débit des requêtes avec une limitation personnalisée et de l'amélioration des performances grâce au traitement asynchrone. Vous apprendrez à protéger les points de terminaison, à prévenir les abus et à gérer efficacement les tâches longues, préparant ainsi votre API pour la production.
Ce chapitre aborde des sujets avancés qui vous permettront de soutenir à long terme des applications FastAPI en production. Les sujets incluent la gestion des versions et la documentation des points de terminaison d'API, la validation d'entrée avancée pour prendre en charge des entrées et sorties plus complexes, ainsi que la surveillance et la journalisation pour assurer le bon fonctionnement des applications et résoudre les problèmes en direct lorsqu'ils surviennent.
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