- سال انتشار: 2024
- صفحات: 421
- اندازه فایل: 26 MB
- زبان: English
- انتشارات: Packt Publishing
- تعداد مشاهده: 17
- امتیاز کاربران: 4.5
- شابک/ISBN: 9781837632749
کلمات کلیدی:
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreBuilding Data Science Applications with FastAPI: Develop, manage, and deploy efficient machine learning apps, 2nd Edition
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کتاب
کتاب Building Data Science Applications with FastAPI: Develop, manage, and deploy efficient machine learning apps, 2nd Edition یکی از منابع برجسته و مدرن در حوزه توسعه برنامه‌های علم داده و هوش مصنوعی با استفاده از فریمورک قدرتمند FastAPI است. این اثر نه‌تنها به پیاده‌سازی و مدیریت برنامه‌های کاربردی متمرکز می‌شود، بلکه بر یکپارچه‌سازی موثر مدل‌های Machine Learning نیز تأکید دارد. نسخه دوم این کتاب با مطالب به‌روزتر و تمرکز بیشتر بر روش‌های مدیریت پایدار و بهینه‌ی اپلیکیشن‌ها، برای توسعه‌دهندگان با هر سطحی از تجربه مناسب است.
خلاصه‌ای از کتاب
این کتاب، گام‌به‌گام، روند ساخت و توسعه برنامه‌های علم داده را با استفاده از FastAPI، یکی از سریع‌ترین و مدرن‌ترین فریمورک‌های Python، توضیح می‌دهد. از اصول اولیه شروع می‌شود و به تدریج مباحث پیشرفته‌ای همچون ادغام مدل‌های یادگیری ماشینی، طراحی رابط‌های پیشرفته API، مدیریت داده‌ها، و استقرار اپلیکیشن‌ها در محیط‌های واقعی پرداخته می‌شود. این کتاب همچنین به مفاهیم معماری نرم‌افزار، مدیریت خطاها، و بهترین روش‌های بهینه‌سازی برای طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر می‌پردازد.
نویسنده تلاش کرده است تا با ترکیب مفاهیم تئوری و کدهای عملی، مسیری روشن برای توسعه‌دهندگان، دانشجویان و علاقه‌مندان به علم داده فراهم کند. از ویژگی‌های منحصربه‌فرد این کتاب می‌توان به توضیحات دقیق، مثال‌های کاربردی، و تمرکز بر عملکردهای بهینه اشاره کرد.
نکات کلیدی کتاب
- آشنایی جامع با FastAPI و مزایای آن در توسعه اپلیکیشن‌ها
- بهترین روش‌ها برای طراحی RESTful APIs با امنیت و عملکرد بالا
- ادغام و استقرار مدل‌های Machine Learning در برنامه‌های واقعی
- مدیریت پایگاه‌های داده و بهینه‌سازی پرس‌وجوها
- راهنمای عملی استقرار اپلیکیشن‌ها در محیط‌های مختلف مانند Docker و ابر
- تمرکز بر تست، اشکال‌زدایی، و تضمین کیفیت کدها
نقل‌قول‌های مشهور از کتاب
"FastAPI isn't just another framework; it's a paradigm shift in how we think about building APIs."
"Automating the integration and deployment of Machine Learning models can save both time and frustration."
"Good software management isn't just about writing code; it's about writing sustainable and scalable code."
چرا این کتاب مهم است؟
در دنیای توسعه نرم‌افزار و علم داده، نیاز به ابزارها و فریمورک‌هایی که توسعه سریع، آسان و مقیاس‌پذیر را ممکن سازند، همواره احساس می‌شود. FastAPI به عنوان یکی از جدیدترین و کارآمدترین فریمورک‌های Python، جای خود را در بین توسعه‌دهندگان پیدا کرده است. کتاب Building Data Science Applications with FastAPI راهنمای جامع و عملی برای کسانی است که به دنبال استفاده از این فریمورک در پروژه‌های real-world خود هستند.
این کتاب مسائل پیچیده را به‌سادگی و با مثال‌های کاربردی بیان می‌کند و به خواننده اعتمادبه‌نفس می‌دهد که بتواند با استفاده از این دانش، پروژه‌های حرفه‌ای خود را پیاده‌سازی کند. علاوه بر این، تمرکز کتاب بر ادغام Machine Learning باعث شده تا این منبع برای متخصصان هوش مصنوعی نیز بسیار ارزشمند باشد.
نسخه دوم این کتاب با بهبودهای ملموس در محتوا و ساختار، پاسخ‌گوی نیازهای جامعه رو به رشد علم داده است. اگر به دنبال یادگیری عملی، عمیق و دقیق هستید، این کتاب یکی از بهترین گزینه‌ها برای شماست.
Introduction to "Building Data Science Applications with FastAPI, 2nd Edition"
As organizations increasingly turn to data science and machine learning to enhance decision-making and operational efficiency, the demand for robust and scalable applications to deploy these cutting-edge models has never been greater. "Building Data Science Applications with FastAPI, 2nd Edition" serves as a comprehensive resource for developers, machine learning engineers, and data scientists who want to bridge the gap between prototypes and production-ready solutions. This book offers a hands-on approach to creating, managing, and deploying efficient applications using FastAPI, a modern and high-performance Python web framework.
The second edition expands upon the foundational concepts of the first edition while incorporating advancements in FastAPI’s ecosystem, insights from real-world projects, and new features designed to help you build scalable, secure, and maintainable applications. Whether you’re an experienced developer or a data scientist just beginning your journey into application development, this book provides the guidance you need to confidently design and deploy machine learning-powered applications.
Detailed Summary of the Book
The book starts with an approachable introduction to FastAPI, a Python framework specifically built for creating APIs efficiently. You’ll learn how its simplicity, speed, and asynchronous capabilities make it an optimal choice for data science applications. Early chapters cover FastAPI fundamentals, installation, and using its declarative schema modeling with Pydantic and OpenAPI integration.
Moving beyond the basics, you’ll dive into the process of integrating machine learning models seamlessly. Detailed examples explore how to structure projects, load trained models, and expose them via RESTful APIs—all while emphasizing best practices for maintainability and performance. You'll also learn how to process user inputs, validate data, and return predictions effectively.
The later sections of the book introduce advanced concepts such as handling asynchronous tasks with Celery, implementing WebSocket communications, and scaling applications in production environments using Docker and Kubernetes. Leveraging these tools enables developers to scale applications to handle high traffic while ensuring containerization and deployment are simple yet reliable. Cloud functions, CI/CD pipelines, and monitoring tools like Prometheus are also explored, enabling you to deliver robust and dependable services.
The book combines theory with practice, offering real-world examples of deploying machine learning models for use cases like recommendation systems, NLP pipelines, and image classification. To keep pace with the ever-changing tech landscape, this edition also includes discussions on security essentials such as OAuth2 authentication and rate limiting, as well as optimizing application performance.
Key Takeaways
- Master the core concepts of FastAPI and its high-performance features.
- Learn how to integrate machine learning models into web applications and expose them via APIs.
- Understand data validation techniques to ensure reliable and secure input handling.
- Explore asynchronous programming and its benefits for scalable API development.
- Learn production-grade deployment techniques using Docker, Kubernetes, and cloud solutions.
- Implement CI/CD practices and monitor deployed applications effectively.
Famous Quotes from the Book
“FastAPI isn’t just a tool; it’s a developer’s ally in building performant, maintainable, and delightful APIs for modern data-driven applications.”
“Deploying a machine learning model is just the beginning; maintaining its performance, scalability, and reliability is what sets apart a successful project.”
“Data science is incomplete until actionable insights are delivered. FastAPI bridges the gap between analytical models and real-world solutions.”
Why This Book Matters
In today’s data-centric world, turning machine learning models into deployable solutions has become a critical skill. This book matters because it empowers developers and data scientists to bring their models into production efficiently, using state-of-the-art tools. FastAPI’s popularity has grown due to its exceptional design and developer-friendly features, and this book provides the guidance needed to harness its full potential.
Unlike many frameworks, FastAPI elegantly combines simplicity and performance, making it an unmatched choice for developers aiming to deliver seamless and responsive applications. Whether you're building a prototype for a startup or a critical application for an enterprise, mastering FastAPI gives you a competitive edge.
Moreover, this book delves into the nuances of scaling, securing, and maintaining applications in production environments. It provides practical tools and frameworks for addressing real-world challenges, creating a solid foundation for building not only applications but also sustainable careers in data science and machine learning engineering.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
