Deployment mit FastAPI
In der heutigen digitalen Welt ist das Deployment von Anwendungen entscheidend für den Projekterfolg. FastAPI hat sich als leistungsstarkes Framework für die Entwicklung von APIs etabliert. In diesem Artikel erläutere ich die Vorteile und Schritte für das Deployment einer Anwendung mit FastAPI. Außerdem zeige ich, warum sich FastAPI besonders gut für das Deployment von Machine-Learning-(ML)-Modellen eignet. Vorteile von FastAPI Die Nutzung von FastAPI bietet zahlreiche Vorteile: Maximale Flexibilität: FastAPI ermöglicht eine einfache Anpassung und Erweiterung der API. Bessere Performance: Im Vergleich zu Lambda-Funktionen entfällt der Cold Start, was die Reaktionszeit verbessert. Swagger-Dokumentation: FastAPI generiert automatisch eine Swagger-Dokumentation für die Endpunkte (z. B. /health, /predict1, /predict2 usw.). Geringere Kosten: Es wird kein Sagemaker-Endpunkt benötigt, was die Kosten reduziert. Besseres Monitoring: Alle Endpunkte können im ECS-Cluster überwacht werden. Sicherheitsniveau: HTTPS und x-api-key bieten ein vergleichbares Sicherheitsniveau. Eigene Domain: Die Anwendung kann unter einer eigenen, informationsreichen Domain betrieben werden. Warum FastAPI für ML-Modelle? FastAPI eignet sich besonders gut für das Deployment von Machine-Learning-Modellen aus mehreren Gründen: ...