🌎 Building Generative AI Services with FastAPI: A Practical Approach to Developing Context-Rich Generative AI Applications (2025)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 собирать асинхронный сервис на FastAPI с валидацией через Pydantic;
🔵 отдавать ответы модели потоком — через SSE и WebSocket;
🔵 подключать векторное хранилище и выстраивать RAG-конвейер;
🔵 управлять контекстом, историей диалога и состоянием между запросами;
🔵 ставить длительную генерацию в фоновые задачи и очереди;
🔵 контейнеризовать сервис, следить за латентностью и стоимостью вызовов.
"Building Generative AI Services with FastAPI" — акцент на инженерной обвязке вокруг модели, а не на промптах: как довести прототип из ноутбука до работающего API. Рассчитана на Python-разработчиков, знакомых с веб-фреймворками и async; глубокого знания ML не требуется. Практический результат — сервис, который выдерживает нагрузку, стримит ответы и не разваливается на долгих запросах.
🗄 Скачать курс
Backender
❔ Чему вы научитесь:
🔵 собирать асинхронный сервис на FastAPI с валидацией через Pydantic;
🔵 отдавать ответы модели потоком — через SSE и WebSocket;
🔵 подключать векторное хранилище и выстраивать RAG-конвейер;
🔵 управлять контекстом, историей диалога и состоянием между запросами;
🔵 ставить длительную генерацию в фоновые задачи и очереди;
🔵 контейнеризовать сервис, следить за латентностью и стоимостью вызовов.
"Building Generative AI Services with FastAPI" — акцент на инженерной обвязке вокруг модели, а не на промптах: как довести прототип из ноутбука до работающего API. Рассчитана на Python-разработчиков, знакомых с веб-фреймворками и async; глубокого знания ML не требуется. Практический результат — сервис, который выдерживает нагрузку, стримит ответы и не разваливается на долгих запросах.
🗄 Скачать курс
Backender