使用 FastAPI 建構生成式AI服務|開發理解豐富脈絡的生成式 AI 應用 (Building Generative AI Services with Fastapi: A Practical Approach to Developing Context-Rich Generative AI Applications)
Alireza Parandeh 著 agility studio 譯
- 出版商: 歐萊禮
- 出版日期: 2025-12-23
- 定價: $880
- 售價: 7.9 折 $695
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 528
- ISBN: 626425231X
- ISBN-13: 9786264252317
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- 此書翻譯自: Building Generative AI Services with Fastapi: A Practical Approach to Developing Context-Rich Generative AI Applications (Paperback)
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商品描述
「軟體開發者與資料科學家必備的實戰資源!Ali以深厚技術與清晰教學,手把手帶你用FastAPI打造可上線的生成式AI服務,從實作中保持領先地位。」
—Joe Rowe,Applied Data Science Partners技術保證與合規主管
「這是一本極實用的生成式AI入門書籍,詳盡說明如何打造真正能運作的服務,非常適合當成邁入 AI 開發領域的首選書籍。」
—Julian Brendel,Vitol資深Python開發者
準備好要用生成式AI打造真正可上線的應用程式了嗎?
本書以實作為核心,教你如何運用FastAPI網頁框架來設計與部署AI服務。你將學到如何整合模型,處理文字、圖像、音訊與影片,並讓服務與資料庫、檔案系統、網站與API自然串接。無論你是網頁開發者、資料科學家,還是DevOps工程師,本書提供的範例、工具與策略,都能幫你打造高效、可隨需擴展、能即時提供服務的AI應用程式。
作者Alireza Parandeh透過清楚的解說與實際範例來介紹身分驗證、並行、快取,同時結合向量庫的檢索增強生成(RAG)技術。你將學會如何檢驗AI輸出品質、提升效能,以及保護微服務的最佳做法,並利用Docker來部署容器,在雲端自信啟動你的AI應用程式。
• 建立可與資料庫、檔案系統、網站及API互動的AI服務。
• 管理並行的AI工作與長時間運行的任務。
• 透過WebSockets與伺服器傳送事件(SSE),以串流形式傳送AI生成的結果。
• 使用身分驗證、內容過濾、限流與速率限制機制來保護服務。
• 透過快取、批次處理與微調技術強化AI效能。
Alireza Parandeh 是獲得英國工程委員會(UK Engineering Council)認證的特許工程師(Chartered Engineer),也是微軟與Google認證的開發者、資料工程師與資料科學家。
#FastAPI #生成式AI #AI服務/應用開發 #RAG #Docker部署AI #Context-rich AI
作者簡介
Alireza Parandeh 是獲得英國工程委員會(UK Engineering Council)認證的特許工程師(Chartered Engineer),也是微軟與Google認證的開發者、資料工程師與資料科學家。
目錄大綱
推薦序
前言
【第一部分 開發AI服務】
第一章 導論
什麼是生成式AI?
為什麼生成式AI服務將推動未來的應用程式
如何建立生成式AI服務
為什麼要使用FastAPI來建立生成式AI服務?
阻礙眾人採用生成式AI服務的因素
專題計畫概要
總結
第二章 開始使用FastAPI
FastAPI介紹
設置你的開發環境
FastAPI的功能與優勢
FastAPI專案結構
洋蔥式/分層式應用設計模式
比較FastAPI與其他Python web框架
FastAPI的限制
設定託管式Python環境與工具
總結
第三章 AI整合與模型運維
部署生成式模型
部署生成式AI模型的策略
middleware在監視服務時的功能
總結
參考文獻
第四章 實作型態安全的AI服務
型態安全簡介
實作型態安全
Pydantic模型
總結
【第二部分 與外部系統通訊】
第五章 並行處理AI運算作業
為多位使用者優化GenAI服務
以非同步設計來優化I/O任務
為記憶體密集型與計算密集型AI推論任務優化模型部署
管理長時間執行的AI推論任務
總結
參考文獻
第六章 使用生成式模型來即時通訊
web通訊機制
實作SSE端點
實作WS端點
總結
第七章 將資料庫整合至AI服務
資料庫的作用
資料庫系統
專案:在關聯式資料庫中儲存使用者與LLM的對話
管理資料庫schema的變更
在處理即時串流時儲存資料
總結
【第三部分 安全措施、優化、測試,與部署AI服務】
第八章 身分驗證與授權
身分驗證與授權
身分驗證方法
實作OAuth驗證
授權
總結
第九章 保護AI服務
使用管理與濫用防護
護欄
API速率限制與限流機制
總結
第十章 優化AI服務
優化技術
總結
第十一章 測試AI服務
測試的重要性
軟體測試
測試GenAI服務時的挑戰
專案:為RAG系統實作測試程式
總結
第十二章 部署AI服務
部署選項
使用Docker來容器化
總結
後記
索引








