Building Data Science Applications with FastAPI - Second Edition : Develop, manage, and deploy efficient machine learning applications with Python
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Learn all the features and best practices of FastAPI to build, deploy, and monitor powerful data science and AI apps, like object detection or image generation.Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchKey Features:Uncover the secrets of FastAPI, including async I/O, type hinting, and dependency injectionLearn to add authentication, authorization, and interaction with databases in a FastAPI backendDevelop real-world projects using pre-trained AI modelsBook Description:Building Data Science Applications with FastAPI is the go-to resource for creating efficient and dependable data science API backends. This second edition incorporates the latest Python and FastAPI advancements, along with two new AI projects - a real-time object detection system and a text-to-image generation platform using Stable Diffusion.The book starts with the basics of FastAPI and modern Python programming. You'll grasp FastAPI's robust dependency injection system, which facilitates seamless database communication, authentication implementation, and ML model integration. As you progress, you'll learn testing and deployment best practices, guaranteeing high-quality, resilient applications.Throughout the book, you'll build data science applications using FastAPI with the help of projects covering common AI use cases, such as object detection and text-to-image generation. These hands-on experiences will deepen your understanding of using FastAPI in real-world scenarios.By the end of this book, you'll be well equipped to maintain, design, and monitor applications to meet the highest programming standards using FastAPI, empowering you to create fast and reliable data science API backends with ease while keeping up with the latest advancements.What You Will Learn:Explore the basics of modern Python and async I/O programmingGet to grips with basic and advanced concepts of the FastAPI frameworkDeploy a performant and reliable web backend for a data science applicationIntegrate common Python data science libraries into a web backendIntegrate an object detection algorithm into a FastAPI backendBuild a distributed text-to-image AI system with Stable DiffusionAdd metrics and logging and learn how to monitor themWho this book is for:This book is for data scientists and software developers interested in gaining knowledge of FastAPI and its ecosystem to build data science applications. Basic knowledge of data science and machine learning concepts and how to apply them in Python is recommended.…
Codice articolo 9781837632749
- Titolo
- Building Data Science Applications with FastAPI - Second Edition : Develop, manage, and deploy efficient machine learning applications with Python
- Autore
- François Voron
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 183763274X
- ISBN 13
- 9781837632749
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 784 grammi
- Dimensioni
- 235x191x23 mm
Learn all the features and best practices of FastAPI to build, deploy, and monitor powerful data science and AI apps, like object detection or image generation.
Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Key Features
- Uncover the secrets of FastAPI, including async I/O, type hinting, and dependency injection
- Learn to add authentication, authorization, and interaction with databases in a FastAPI backend
- Develop real-world projects using pre-trained AI models
Book Description
Building Data Science Applications with FastAPI is the go-to resource for creating efficient and dependable data science API backends. This second edition incorporates the latest Python and FastAPI advancements, along with two new AI projects – a real-time object detection system and a text-to-image generation platform using Stable Diffusion.
The book starts with the basics of FastAPI and modern Python programming. You'll grasp FastAPI's robust dependency injection system, which facilitates seamless database communication, authentication implementation, and ML model integration. As you progress, you'll learn testing and deployment best practices, guaranteeing high-quality, resilient applications.
Throughout the book, you'll build data science applications using FastAPI with the help of projects covering common AI use cases, such as object detection and text-to-image generation. These hands-on experiences will deepen your understanding of using FastAPI in real-world scenarios.
By the end of this book, you'll be well equipped to maintain, design, and monitor applications to meet the highest programming standards using FastAPI, empowering you to create fast and reliable data science API backends with ease while keeping up with the latest advancements.
What you will learn
- Explore the basics of modern Python and async I/O programming
- Get to grips with basic and advanced concepts of the FastAPI framework
- Deploy a performant and reliable web backend for a data science application
- Integrate common Python data science libraries into a web backend
- Integrate an object detection algorithm into a FastAPI backend
- Build a distributed text-to-image AI system with Stable Diffusion
- Add metrics and logging and learn how to monitor them
Who This Book Is For
This book is for data scientists and software developers interested in gaining knowledge of FastAPI and its ecosystem to build data science applications. Basic knowledge of data science and machine learning concepts and how to apply them in Python is recommended.
Table of Contents
- Python Development Environment Setup
- Python Programming Specificities
- Developing a RESTful API with FastAPI
- Managing Pydantic Data Models in FastAPI
- Dependency Injections in FastAPI
- Databases and Asynchronous ORMs
- Managing Authentication and Security in FastAPI
- Defining WebSockets for Two-Way Interactive Communication in FastAPI
- Testing an API Asynchronously with pytest and HTTPX
- Deploying a FastAPI Project
- Introduction to Data Science in Python
- Creating an Efficient Prediction API Endpoint with FastAPI
- Implementing a Real-Time Object Detection System Using WebSockets with FastAPI
- Creating a Distributed Text-To-Image AI System Using the Stable Diffusion Model
- Monitoring the Health and Performance of a Data Science System
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