开始通过 FastAPI 端点提供您的 ML 模型预测。您将学习加载预训练 ML 模型，并创建 API 端点，通过 HTTP 请求以序列化响应返回预测结果。您还将利用 Pydantic 数据模型验证请求与响应。

AI 的 GET 与 POST 请求

用于模型信息的 GET 端点

用于模型注册的 POST 端点

使用预训练模型进行 FastAPI 预测

加载预训练模型

创建预测端点

运行 FastAPI 应用

请求与响应模型

为 ML 输入创建一个 Pydantic 模型

为机器学习预测验证请求与响应

使用 FastAPI 部署模型入门

学习如何通过 FastAPI 端点提供机器学习模型服务。本章涵盖创建返回预测结果的端点、处理不同类型的输入数据，以及实现健壮的输入校验。您将构建生产可用的 API：在服务器启动时加载 ML 模型并保持零停机，同时能够验证多种输入数据类型。

在 FastAPI 中处理不同的输入类型

处理文本请求数据

处理数值请求数据

FastAPI 中的输入验证

字段校验

添加自定义校验器

测试自定义验证器

在服务器启动时加载 AI 模型

用于模型加载的健康检查 API

返回结构化预测响应

从 API 返回结构化输出

测试结构化响应的端点

集成 AI 模型

本章介绍使用基于密钥的认证来保护 API、通过自定义限流管理请求速率，并利用异步处理提升性能。您将学会保护端点、防止滥用，并高效处理耗时任务，为 API 进入生产环境做好准备。

API Key 认证

使用密钥认证保护 API

保护 API 端点

速率限制

实现限流器

为端点添加限流

异步处理

创建一个异步情感分析端点

实现后台任务

处理超时错误

API 的安全与优化

本章涵盖支持 FastAPI 应用长期在生产环境稳定运行的高级主题。内容包括 API 端点的版本管理与文档化、支持更复杂输入与输出的高级输入校验，以及监控与日志以确保应用正常运行，并在异常时进行在线排障。

API 版本管理与文档

选项

新增一个版本

不新增版本

为新端点版本分类代码变更

添加一个新的端点版本

为 API 添加描述性头部

高级输入校验与错误处理

嵌套模型

自定义模型验证器

全局异常处理器

监控与日志记录

记录模型加载耗时

添加一个简单的健康检查端点

与监控共享模型参数

总结

API 版本管理、监控与日志

掌握使用 FastAPI 将机器学习模型部署到生产环境的实用方法。本课程将指导您构建稳健、可扩展的 AI 驱动 API，集成预训练模型，并处理复杂数据输入。您将学习如何保护 API、实现认证机制，并通过异步处理优化性能。高级主题包括 API 版本管理、日志记录与监控策略。完成后，您将具备开发面向真实业务需求的高效 AI 模型与应用的能力。本课程适合数据科学家和开发者，帮助您打通从 AI 开发到生产级应用的关键环节。

<h2>用于 AI 模型部署的 FastAPI</h2> 
FastAPI 是一个 Python Web 框架，非常适合构建 API，尤其适用于部署机器学习和 AI 模型。 FastAPI 的速度和模块化使其成为数据科学家和机器学习工程师将 AI 解决方案集成到 Web 应用程序中的强大选择。<br><br> 
<h2>为生产环境中的模型构建 API</h2> 
在本课程中，您将学习如何使用 FastAPI 构建和部署用于模型服务的 API。 最终，您将创建健壮的 API 端点，用于处理数据输入验证、身份验证和错误管理。 动手练习将引导你构建完整的 API，用于处理 AI 模型交互。<br><br> 
<h2>保护并扩展 FastAPI 应用程序</h2> 你还将实现 API 密钥认证，应用自定义速率限制来控制请求流量，并通过异步处理提升性能。 此外，您还将学习如何管理 API 版本、改进复杂数据类型的输入验证，并实施监控和日志记录，以确保您的应用程序在生产环境中稳定运行。

Introduction to FastAPI

Large Language Models (LLMs) Concepts

学习使用FastAPI开发支持AI模型的API，以满足现实世界的需求。

使用 FastAPI 在生产环境中部署 AI

学习如何使用 FastAPI 开发支持 AI 模型的 API，以满足真实世界需求。

API 版本管理与文档

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