AI के लिए GET और POST रिक्वेस्ट

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

Matt Eckerle

Software and Data Engineering Leader

हमारे इंस्ट्रक्टर

 

मैट एकर्ले

 

 

मैट एकर्ले

  • सॉफ्टवेयर और डेटा इंजीनियरिंग लीडर
  • इनारी में एंटरप्राइज डेटा मैनेजर
  • 2019 से ML के लिए FastAPI का उपयोग
FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

कोर्स ओवरव्यू

 

 

  • FastAPI बेसिक्स
  • रिक्वेस्ट हैंडलिंग और इंटीग्रेशन
  • इनपुट वैलिडेशन और सिक्योरिटी
  • प्रोडक्शन-रेडी API बनाना और मेंटेन करना

 

 

FastAPI का लोगो

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

शुरू करने से पहले

✓ बेसिक Python: functions, classes, modules, data structures

Python लोगो

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

शुरू करने से पहले

✓ बेसिक Python: functions, classes, modules, data structures

✓ HTTP और REST API कॉन्सेप्ट्स

Python और http लोगो

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

शुरू करने से पहले

✓ बेसिक Python: functions, classes, modules, data structures

✓ HTTP और REST API कॉन्सेप्ट्स

✓ FastAPI फ्रेमवर्क का उपयोग

  • GET और POST रिक्वेस्ट हैंडल करना
  • Pydantic मॉडल्स का उपयोग

✓ Machine Learning बेसिक्स

Python, http, और FastAPI लोगो

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

GET रिक्वेस्ट समझाएँ

  • डेटा प्राप्त करने के लिए उपयोग होता है
  • पाथ पैरामीटर - URL में जानकारी
  • सर्वर की स्टेट नहीं बदलता

एक मेनू

GET https://example.com/?item_id=1

GET रिक्वेस्ट समझने का डायग्राम

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

पाथ पैरामीटर्स के साथ GET लागू करना

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/item/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}
  • `@app.get` डेकोरेटर endpoint डिफाइन करता है।
  • {item_id} एक पाथ पैरामीटर है।
  • टाइप हिंट (int) से ऑटो वैलिडेशन।
FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

POST रिक्वेस्ट समझाएँ

  • सर्वर को डेटा भेजने के लिए
  • डेटा रिक्वेस्ट बॉडी में (आमतौर पर JSON)
  • सर्वर की स्टेट बदल सकता है

एक रेस्तरां ऑर्डर

POST https://example.com

POST रिक्वेस्ट समझने का डायग्राम

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

JSON डेटा के साथ POST लागू करना

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()
db = {}

class Item(BaseModel): name: str price: float
@app.post("/items", status_code=201)
def create_item(item: Item): db[item.name] = item.model_dump() return {"message": f"Created {item.name}"}

 

  • Pydantic मॉडल डेटा स्ट्रक्चर डिफाइन करता है
  • @app.post POST endpoint के लिए
  • ऑटो JSON पार्सिंग और वैलिडेशन
FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

HTTP स्टेटस कोड्स

 

  • 200 OK: सफल रिक्वेस्ट का डिफॉल्ट
  • 404 Not Found: रिसोर्स नहीं मिला
  • 201 Success: ऑब्जेक्ट बनाया गया

HTTP 200 स्टेटस कोड जो सफल रिक्वेस्ट दर्शाता है

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

HTTP exceptions उठाना

from fastapi import FastAPI, HTTPException
app = FastAPI()

@app.get("/item/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    if item_id == 4242: #An invalid order number
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
    return {"item_id": item_id}

@app.post("/items") async def create_item(item: Item): # Simulating item creation return {"message": f"Created {item.name}"}, 201
FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

अभ्यास करते हैं!

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

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