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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
FastAPI एंडपॉइंट्स के ज़रिए अपने ML मॉडल की प्रेडिक्शंस सर्व करना शुरू करें। आप प्री-ट्रेन ML मॉडलों को लोड करना और ऐसे API एंडपॉइंट्स बनाना सीखेंगे जो HTTP रिक्वेस्ट्स पर सीरियलाइज़्ड रिस्पॉन्स के रूप में प्रेडिक्शंस लौटाएँ। आप रिक्वेस्ट्स और रिस्पॉन्सेज़ को वैलिडेट करने के लिए Pydantic डेटा मॉडल्स का लाभ उठाएँगे।
सीखें कि FastAPI एंडपॉइंट्स के माध्यम से मशीन लर्निंग मॉडल्स को कैसे सर्व किया जाता है। इस चैप्टर में ऐसे एंडपॉइंट्स बनाना शामिल है जो प्रेडिक्शंस लौटाएँ, अलग-अलग प्रकार के इनपुट डेटा को हैंडल करें, और मज़बूत इनपुट वैलिडेशन लागू करें। आप प्रोडक्शन-रेडी APIs बनाएँगे जो अलग-अलग इनपुट डेटा टाइप्स को वैलिडेट कर सकें, जबकि ML मॉडल्स को सर्वर स्टार्टअप पर ज़ीरो डाउनटाइम के साथ लोड किया गया हो।
यह चैप्टर की-बेस्ड ऑथेंटिकेशन से APIs को सुरक्षित करना, कस्टम रेट लिमिटिंग से रिक्वेस्ट रेट्स को मैनेज करना, और असिंक्रोनस प्रोसेसिंग के ज़रिए परफॉर्मेंस बेहतर करना कवर करता है। आप एंडपॉइंट्स को प्रोटेक्ट करना, दुरुपयोग रोकना, और समय लेने वाले टास्क्स को प्रभावी रूप से संभालना सीखेंगे, ताकि आपकी API प्रोडक्शन के लिए तैयार हो।
यह चैप्टर एडवांस्ड टॉपिक्स कवर करता है जो आपको प्रोडक्शन में FastAPI ऐप्स को लंबे समय तक सपोर्ट करने में सक्षम बनाते हैं। टॉपिक्स में API एंडपॉइंट्स का वर्ज़निंग और डॉक्युमेंटेशन, अधिक जटिल इनपुट और आउटपुट के लिए एडवांस्ड इनपुट वैलिडेशन, और यह सुनिश्चित करने के लिए मॉनिटरिंग व लॉगिंग शामिल हैं कि ऐप्स सही चल रहे हों और लाइव ट्रबलशूटिंग की जा सके जब वे न चलें।
वर्तमान अभ्यास