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
管理依赖项
这部分内容有帮助吗？
- pip documentation, The pip developers, 2024 - pip使用的权威来源，包括需求文件和版本说明符。
- Poetry Documentation, The Poetry developers, 2024 - Poetry功能的官方指南，涵盖依赖管理、锁定文件和项目设置。
- Managing application dependencies, The Python Packaging Authority (PyPA), 2025 (The Python Packaging Authority (PyPA)) - 提供处理Python项目依赖的最佳实践和工具概述。
- Introducing MLOps: How to Go from Experimentation to On-Demand Delivery in ML, Mark Treveil, Nicolas Omont, Olivier Grisel, Aurélien Géron, Clément Stenac, Erwan Le Cudennec, Loïc Simon, Louis Bertin, Michael Lehning, Michel Lutz, Nicolas Metais, Olivier Philippe, and Paul Bertrand, 2020 (O'Reilly Media) - 在MLOps工作流中，探讨了可复现环境和依赖管理对模型行为一致性的重要性。