Implementar un modelo de aprendizaje automático con FastAPI

ofrecido por
Coursera Project Network
En este proyecto guiado, tú:

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
BeginnerPrincipiante
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsEspañol (Spanish)
LaptopSolo escritorio

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.

Habilidades que desarrollarás

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

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  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

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

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