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Inizia a servire le predizioni del tuo modello di ML tramite endpoint FastAPI. Imparerai a caricare modelli di ML pre-addestrati e a creare endpoint API per fornire predizioni come risposte serializzate su richieste HTTP. Sfrutterai i modelli di dati Pydantic per validare richieste e risposte.
Impara a servire modelli di Machine Learning tramite endpoint FastAPI. Questo capitolo copre la creazione di endpoint che restituiscono predizioni, la gestione di diversi tipi di dati in input e l'implementazione di una validazione dell'input solida. Costruirai API pronte per la produzione in grado di validare tipi di input differenti, con i modelli di ML caricati all'avvio del server senza tempi di inattività.
Questo capitolo tratta la messa in sicurezza delle API con autenticazione basata su chiave, la gestione del volume di richieste con rate limiting personalizzato e il miglioramento delle prestazioni tramite elaborazione asincrona. Imparerai a proteggere gli endpoint, prevenire abusi e gestire in modo efficiente le operazioni dispendiose in tempo, preparando la tua API per la produzione.
Questo capitolo affronta argomenti avanzati che ti permetteranno di supportare a lungo termine app FastAPI in produzione. Gli argomenti includono versioning e documentazione degli endpoint API, validazione avanzata dell'input per supportare input e output più complessi, e monitoraggio e logging per garantire il corretto funzionamento delle app e risolvere i problemi in tempo reale quando non lo è.
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