Описание
Книга рассказывает о проектировании API для обработки данных и взаимодействия с большими языковыми моделями. Рассматривается работа с языком Python и его фреймворками FastAPI, Streamlit и LangChain. Рассматривается интеграция API в имеющиеся рабочие процессы, типичные для обработки данных, вывод приложения в облако, подбор интерфейсов для обслуживания различных задач, применение больших языковых моделей класса GPT для оптимизации и ускорения проектирования API.
Для специалистов по проектированию API, науке о данных и машинному обучению
Навыки создания API незаменимы при работе с искусственным интеллектом и в науке о данных (Data Science). Умение проектировать и поддерживать API для искусственного интеллекта понадобится как новичкам, так и опытным профессионалам. Эта практическая книга поможет вам на собственном опыте освоить разработку и поддержку API на Python с применением популярных фреймворков этого языка — FastAPI, LangChain и Streamlit .
Книга делится на три части и рассказывает, как разрабатывать API с нуля, интегрировать их в рабочие процессы, типичные для обработки данных, научиться использовать такие инструменты как ChatGPT и LangChain, чтобы взаимодействовать с API при помощи больших языковых моделей (LLM). Проработав книгу, вы приобретете портфолио готовых проектов с качественными API, которые в самом выгодном свете продемонстрируют ваше мастерство в работе с ИИ, машинным обучением и наукой о данных.
- Научитесь проектировать API для различных приложений из области data science
- Откройте для себя, как собирать и развертывать API при помощи Python и FastAPI
- Изучите, как интегрировать API в рабочие процессы, связанные с обработкой данных, применять API для доступа к данным и их визуализации
- Тренируйте модели машинного обучения, а затем развертывайте их в виде API
- Освойте эффективное взаимодействие с API при помощи искусственного интеллекта и больших языковых моделей
Эта книга — потрясающая новинка для всего сообщества исследователей данных. Порадуйте себя — добавьте эту книгу в свою профессиональную библиотеку, чтобы расти, совершенствоваться и становиться всё более эффективным специалистом по data science!
Алекс Гутман, автор книги «Becoming a Data Head: How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning»
Интерфейсы API становятся всё более важной составляющей в области искусственного интеллекта и исследования данных, и эта книга — ценнейший ресурс, позволяющий рассмотреть их с практической точки зрения.
Джеймс Гоф, заслуженный инженер в компании Morgan Stanley, автор книги «Проектирование архитектуры API»
Райан Дэй — высокопрофессиональный исследователь данных, работающий в компании CSBS и участвующий в разработке свободного ПО. Один из разработчиков фреймворка FastAPI, обладает опытом облачных вычислений и разработки API в государственном секторе.
Отзывы
Отзывов пока нет.