趋近智
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
机器学习部署的优势
这部分内容有帮助吗？
- FastAPI Documentation, Sebastián Ramírez, 2024 - FastAPI的官方文档，全面介绍了其核心功能、性能优势、Pydantic集成及开发者体验。
- Pydantic Documentation, Samuel Colvin and Pydantic Contributors, 2024 - Pydantic的官方文档，详细说明了其在数据验证、解析和序列化方面的用途，Pydantic是FastAPI的核心组成部分。
- ASGI Specification, The ASGI Project, 2024 - 异步服务器网关接口（ASGI）的官方规范，为使用Starlette和FastAPI构建的高性能异步Web应用程序奠定了基础。
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready AI Applications, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 提供了构建稳健、可扩展机器学习系统的原则和最佳实践，解决了FastAPI在部署中帮助缓解的延迟、数据完整性和可靠性等挑战。