Fast API for Machine Learning

Este repositorio busca ser un punto de partida a mi camino como Ingeniero en Machine Learning y como consulta para futuros trabajos en el área.

Considero fundamental entender Fast API y MLOps para el despliegue de modelos.

Este repositorio esta fundamentado sobre los siguientes cursos en Platzi:

• FastAPI: Fundamentos, Path Operations y Validaciones
• FastAPI: Modularización, Datos Avanzados y Errores
• Introduccion al despliegue de modelos de Machine Learning

Apuntes:

• FastAPI: Fundamentos, Path Operations y Validaciones

  • Crear un entorno de desarrollo para programar API.
  • Validar todos los datos entrantes a una API.
  • Trabajar con Path Operations y sus componentes.
  • Utilizar Request Body, Path y Query Parameters.

• FastAPI: Modularización, Datos Avanzados y Errores

  • Establecer modelos específicos de respuesta para cada path operation.
  • Aprender a refactorizar y modularizar el código de una API.
  • Recibir datos de formularios, cookies y headers en una API.
  • Organizar de forma avanzada la documentación interactiva.

• Introducción al Despliegue de Modelos de Machine Learning

  • Crear un servicio en la nube para desplegar tu modelo.
  • Cómo crear un endpoint con FastAPI.
  • Desarrollar un pipeline de reentrenamiento.
  • Implementa DVC a tu proyecto.