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使用FastAPI部署机器学习模型

章节 1: FastAPI 和 API 基础知识简介

什么是FastAPI？

机器学习部署的优势

理解 API 和 HTTP 方法

Python中的异步编程思路

设置开发环境

你的第一个FastAPI应用

FastAPI 请求/响应周期的构成

实践：构建简单端点

章节 2: Pydantic 数据处理与校验

Pydantic 简介

定义数据模型

请求体数据校验

响应模型定义

处理路径参数和查询参数

数据转换与约束

构建复杂数据模型

动手实践：验证机器学习输入数据

章节 3: 整合机器学习模型

机器学习模型的序列化与反序列化

将模型载入FastAPI应用

创建预测端点

处理不同输入格式

返回预测结果和概率

模型工件管理

模型加载的依赖注入

实践：构建模型预测服务

章节 4: 组织和测试 FastAPI 应用

使用路由组织项目

关注点分离

管理依赖项

API 测试简介

使用 TestClient 进行单元测试

预测端点测试

FastAPI 应用中的日志记录

管理配置和敏感信息

动手实践：重构与测试预测服务

章节 5: 异步操作与性能

理解 FastAPI 路由中的 async 和 await

机器学习推理何时适用异步

运行阻塞型机器学习操作

使用后台任务

ML I/O 异步请求的优势

API 端点性能考量

实践：实现异步操作

章节 6: 容器化和部署准备

Docker 应用打包介绍

编写 FastAPI 应用的 Dockerfile

在 Docker 镜像中打包机器学习模型

构建和运行 Docker 容器

在 Docker 中管理 Python 依赖

使用环境变量配置应用程序

生产部署准备 (Gunicorn/Uvicorn)

动手实践：机器学习API的容器化

章节 1: FastAPI 和 API 基础知识简介

课程章节

1.1 什么是FastAPI？
1.2 机器学习部署的优势
1.3 理解 API 和 HTTP 方法
1.4 Python中的异步编程思路
1.5 设置开发环境
1.6 你的第一个FastAPI应用
1.7 FastAPI 请求/响应周期的构成
1.8 实践：构建简单端点

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