or
Den här övningen är en del av kursen
Börja leverera prediktioner från din ML-modell via FastAPI-endpoints. Du lär dig att läsa in förtränade ML-modeller och skapa API-endpoints som returnerar prediktioner som serialiserade svar över HTTP-förfrågningar. Du använder Pydantics datamodeller för att validera förfrågningar och svar.
Lär dig att exponera maskininlärningsmodeller via FastAPI-endpoints. Det här kapitlet behandlar hur du skapar endpoints som returnerar prediktioner, hanterar olika typer av indata och implementerar robust indatavalidering. Du bygger produktionsklara API:er som kan validera olika typer av indata, med ML-modeller inlästa vid serverstart och utan driftstopp.
Det här kapitlet behandlar hur du säkrar API:er med nyckelbaserad autentisering, hanterar förfrågningsfrekvens med anpassad hastighetsbegränsning och förbättrar prestanda genom asynkron bearbetning. Du lär dig att skydda endpoints, förhindra missbruk och hantera tidskrävande uppgifter effektivt – och gör därigenom ditt API redo för produktion.
Det här kapitlet tar upp avancerade ämnen som hjälper dig att underhålla FastAPI-applikationer i produktion på lång sikt. Ämnena inkluderar versionering och dokumentation av API-endpoints, avancerad indatavalidering för mer komplex in- och utdata samt övervakning och loggning för att säkerställa att applikationerna fungerar korrekt och för att felsöka i realtid när de inte gör det.
Aktuell övning