or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
ML modelinin tahminlerini FastAPI uç noktaları üzerinden sunmaya başla. Önceden eğitilmiş ML modellerini yüklemeyi ve HTTP istekleri üzerinden serileştirilmiş yanıtlar olarak tahmin döndüren API uç noktaları oluşturmayı öğreneceksin. İstek ve yanıtları doğrulamak için Pydantic veri modellerinden yararlanacaksın.
Machine Learning modellerini FastAPI uç noktaları üzerinden nasıl sunacağını öğren. Bu bölüm, tahmin döndüren uç noktalar oluşturmayı, farklı türde girdi verilerini işlemeyi ve sağlam girdi doğrulaması uygulamayı kapsar. Sunucu başlatılırken ML modelleri sıfır kesintiyle yüklüyken, farklı girdi türlerini doğrulayabilen üretime hazır API'ler kuracaksın.
Bu bölüm, anahtar tabanlı kimlik doğrulamayla API'leri güvene almayı, özel hız sınırlandırma ile istek oranlarını yönetmeyi ve eşzamansız işlemeyle performansı iyileştirmeyi kapsar. Uç noktaları korumayı, kötüye kullanımı önlemeyi ve zaman alan görevleri verimli şekilde ele almayı öğrenecek, API'ni üretime hazırlayacaksın.
Bu bölüm, FastAPI uygulamalarını üretimde uzun vadede desteklemeni sağlayacak ileri konuları kapsar. Konular arasında API uç noktalarının sürümlenmesi ve belgelenmesi, daha karmaşık girdi ve çıktıları desteklemek için gelişmiş girdi doğrulama, ayrıca uygulamaların doğru çalıştığını sağlamak ve sorun çıktığında canlıda teşhis etmek için izleme ve günlükleme bulunur.
Geçerli egzersiz