کتاب Building Generative AI Services with FastAPI

توسعه اپلیکیشن‌های AI تولیدمحور با FastAPI: راهنمای عملی برای طراحی و استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی

آشنایی با کتاب

کتاب توسعه اپلیکیشن‌های AI تولیدمحور با FastAPI، نوشته علیرضا پرنده، راهنمایی عملی و جامع برای توسعه‌دهندگان وب، دانشمندان داده و مهندسان DevOps است که می‌خواهند اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی (AI) مقیاس‌پذیر و آماده تولید بسازند. این کتاب با تمرکز بر فریم‌ورک FastAPI، شما را در طراحی و استقرار سرویس‌های AI که با متن، تصویر، صوت و ویدئو کار می‌کنند، هدایت می‌کند. با آموزش‌های گام‌به‌گام و مثال‌های عملی، این کتاب موضوعاتی مانند احراز هویت، همزمانی، کشینگ و بازیابی افزوده‌شده (RAG) با پایگاه‌های داده برداری را پوشش می‌دهد. خرید نسخه چاپی یا کیندل شامل یک نسخه رایگان eBook در فرمت PDF است.

چرا این کتاب را بخوانید؟

ساخت اپلیکیشن‌های AI تولیدمحور نیازمند دانش ادغام مدل‌های پیچیده و مدیریت کارآمد منابع است. این کتاب با آموزش استفاده از FastAPI برای توسعه سرویس‌های AI مقیاس‌پذیر، شما را در ساخت اپلیکیشن‌هایی که با پایگاه‌های داده، فایل‌سیستم‌ها، وب‌سایت‌ها و APIها تعامل دارند، یاری می‌کند. از مدیریت همزمانی و استریم خروجی‌های AI در زمان واقعی تا ایمن‌سازی میکروسرویس‌ها و بهینه‌سازی عملکرد، این کتاب ابزارها و بهترین شیوه‌ها را برای موفقیت در پروژه‌های AI ارائه می‌دهد. مثال‌های عملی و آموزش‌های پروژه‌محور، یادگیری را جذاب و کاربردی می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: توسعه سرویس‌های AI

• مقدمه: آشنایی با مفاهیم AI تولیدمحور و نقش FastAPI.

• شروع با FastAPI: راه‌اندازی و ساخت سرویس‌های وب پایه.

• ادغام AI و سرویس‌دهی مدل‌ها: اتصال مدل‌های AI به FastAPI.

• پیاده‌سازی سرویس‌های AI نوع-ایمن: توسعه کدهای قابل‌اعتماد.

بخش دوم: تعامل با سیستم‌های خارجی

• دستیابی به همزمانی در بارهای کاری AI: مدیریت وظایف طولانی‌مدت.

• ارتباط بلادرنگ با مدل‌های تولیدمحور: استریم با WebSocket و Server-Sent Events.

• ادغام پایگاه‌های داده در سرویس‌های AI: استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای RAG.

بخش سوم: ایمن‌سازی، بهینه‌سازی، تست و استقرار

• احراز هویت و مجوزدهی: ایمن‌سازی دسترسی به سرویس‌ها.

• ایمن‌سازی سرویس‌های AI: فیلتر محتوا، محدودسازی نرخ و کنترل ترافیک.

• بهینه‌سازی سرویس‌های AI: استفاده از کشینگ و پردازش دسته‌ای.

• تست سرویس‌های AI: اطمینان از کیفیت خروجی‌های AI.

• استقرار سرویس‌های AI: کانتینرسازی با Docker و استقرار در ابر.

کاربردهای عملی

این کتاب با پروژه‌های عملی مانند ساخت سرویس‌های AI برای پردازش متن، تصویر و ویدئو، شما را در توسعه اپلیکیشن‌های واقعی هدایت می‌کند. از پیاده‌سازی RAG با پایگاه‌های داده برداری تا استریم خروجی‌های AI در زمان واقعی با WebSocket، این کتاب سناریوهای دنیای واقعی را پوشش می‌دهد. آموزش‌های مربوط به ایمن‌سازی میکروسرویس‌ها، بهینه‌سازی با کشینگ و استقرار با Docker، شما را برای توسعه و مدیریت اپلیکیشن‌های AI حرفه‌ای آماده می‌کنند.

درباره فناوری

این کتاب بر FastAPI، PyTorch، Hugging Face و Docker تمرکز دارد و با فناوری‌های مدرن مانند پایگاه‌های داده برداری، WebSocket و پلتفرم‌های ابری سازگار است. تکنیک‌های ارائه‌شده برای توسعه سرویس‌های AI مقیاس‌پذیر، امن و بلادرنگ مناسب‌اند و با استانداردهای DevOps و توسعه AI هم‌راستا هستند.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای توسعه‌دهندگان وب، دانشمندان داده و مهندسان DevOps با سطح متوسط که می‌خواهند اپلیکیشن‌های AI تولیدمحور بسازند، ایده‌آل است. دانش پایه در Python و مفاهیم وب برای درک بهتر محتوا مفید است، اما آموزش‌های گام‌به‌گام یادگیری را برای افراد با تجربه متوسط نیز آسان می‌کنند.

درباره نویسنده

علیرضا پرنده، با تجربه در توسعه AI و فریم‌ورک‌های وب، مفاهیم پیچیده را با زبانی ساده و رویکردی پروژه‌محور ارائه کرده است. او با دانش عمیق در FastAPI و فناوری‌های AI، راهکارهایی عملی برای حرفه‌ای‌های این حوزه فراهم کرده است.