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
在 Docker 镜像中打包机器学习模型
这部分内容有帮助吗？
- Best practices for writing Dockerfiles, Docker Documentation, 2024 (Docker) - 介绍了 Dockerfile 的通用原则、镜像优化、缓存策略和多阶段构建，这对于高效地容器化机器学习模型至关重要。
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready ML Applications, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 提供了部署和管理机器学习模型的架构考量，包括在生产环境中进行版本控制和工件处理的策略。
- Docker BuildKit features: Build secrets, Docker Documentation, 2024 (Docker) - 解释了如何在 Docker 镜像构建过程中安全地传递敏感信息（如凭据），而无需将其嵌入到镜像层中，解决了从受保护源下载模型时的安全问题。