Implementar un modelo de aprendizaje automático con FastAPI

Offered By
Coursera Project Network
In this Guided Project, you will:

Aprenderás los fundamentos de FastAPI

Desarrollarás una API con un modelo de Machine Learning integrado

Aprenderás de poner en producción tus modelos de ML a través de APIs

Clock2 horas
BeginnerBeginner
CloudNo download needed
VideoSplit-screen video
Comment DotsSpanish
LaptopDesktop only

En este curso te enseñaremos a utilizar FastAPI y sus múltiples capacidades para depurar errores, desarrollo automático de documentación , integración de variables y uso de funciones asíncronas. También veremos en detalle como desarrollar el modelo de ML para que se pueda desplegar mediante APIs. Gracias a este curso podrás desarrollar y desplegar tus propios modelos mediante APIs, para que los usuarios los utilicen fácilmente.

Skills you will develop

  • Machine Learning
  • Cloud API
  • Despliegue de modelos de ML
  • FastAPI

Learn step-by-step

In a video that plays in a split-screen with your work area, your instructor will walk you through these steps:

  1. Fundamentos de las APIs y FastAPI

  2. FastAPI: sintaxis, definición de rutas y parámetros

  3. FastAPI: solicitudes asíncronas y Pydantic

  4. Ejercicio práctico. Desarrollo de una API con FastAPI

  5. FastAPI: validaciones, manejo de errores y generación automática de documentos

  6. Ejercicio practico. Desarrollo de una API avanzada

  7. Entrenamiento del modelo de Machine Learning

  8. Despliegue de un modelo de ML en una API de FastAPI

  9. Testing

  10. Ejercicio aplicado. Despliegue de un modelo de ML con una API

How Guided Projects work

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In a split-screen video, your instructor guides you step-by-step

Frequently asked questions

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