Interfejsy API w AI i Data Science. Programowanie w Pythonie z użyciem FastAPI

Jeśli chcesz projektować aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, tworzyć dobry kod czy analizować dane, musisz opanować zasady pracy z interfejsami API. To już nie tylko kwestia wysłania prostego zapytania do REST API - niezawodność, bezpieczeństwo i skalowalność wymagają znacznie więcej. Łatwo dojść do wniosku, że zakres potrzebnej wiedzy jest przytłaczający.

To nieocenione źr&oacute,dło praktycznej wiedzy o API w data science i sztucznej inteligencji - dziedzinach, w kt&oacute,rym interfejsy API odgrywają coraz większą rolę!

James Gough, wybitny inżynier w Morgan Stanley

Ten przystępny podręcznik jest skierowany do analityk&oacute,w danych i programist&oacute,w chcących zdobyć doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu interfejs&oacute,w API z wykorzystaniem Pythona, a także framework&oacute,w takich jak FastAPI i Streamlit. Dzięki tej książce nauczysz się budować API od podstaw, integrować je z przepływami danych i używać dużych modeli językowych (LLM) do efektywnej interakcji z interfejsami. W efekcie zyskasz niezbędne przygotowanie, by projektować solidne, nowoczesne rozwiązania API dla branży AI i data science.

To lektura obowiązkowa dla każdego, kto chce poszerzyć kompetencje w zakresie danologii!

Eric Eager, wiceprezes do spraw analiz piłkarskich, Carolina Panthers

W książce:

• zasady projektowania API na potrzeby aplikacji analitycznych
• wdrażanie API z użyciem Pythona i FastAPI
• integracja API z przepływami danych
• wdrażanie modeli uczenia maszynowego jako API
• użycie dużych modeli językowych (LLM) w architekturach API

Zr&oacute,b sobie przysługę - dodaj tę książkę do swojej biblioteczki!

Alex Gutman, autor książek technicznych