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Otorga nivel a: Model Deployment · FastAPI
Usa: Python · api endpoints · restful apis · Model Deployment · static typing · FastAPI · Pydantic · Dependency Injection
Sebastián Ramírez (creador de FastAPI, Typer y SQLModel) muestra cómo servir un modelo de ML como web API usando FastAPI, un framework Python de alto desempeño basado en anotaciones de tipo. La tesis: el código ML es solo Python —cargar el modelo, llamarlo y devolver un dict que FastAPI convierte a JSON— con validación, serialización y documentación automáticas.
Hallazgos clave
- Todo el poder viene de las anotaciones de tipo: de un solo ‘content: str’ se derivan validación, serialización, docs, autocompletado y errores en línea.
- Ejemplo real de ML con spaCy (NER): importar el modelo al arrancar, procesar el texto en la función y devolver un dict que FastAPI serializa a JSON.
- La documentación interactiva en /docs se genera en vivo del código; ‘Try it out’ permite enviar requests reales desde el navegador.
- Con datos inválidos rechaza con errores que señalan el índice exacto (articles[3].comments[1] debía ser string), sin ejecutar código corrupto.
- El rendimiento viene de Pydantic (Cython) + Starlette/ASGI + Uvicorn/uvloop; en TechEmpower supera a Go (>15,000 req/s).
- Para AWS Lambda se usa el wrapper Mangum; rate limiting por inyección de dependencias + store en memoria, no un decorador global.
Módulos
- Qué es FastAPI — framework de web APIs Python, OpenAPI, JSON Schema.
- Aplicación mínima — app, @app.get, devolver dicts.
- Parámetros de path/query — extracción por anotación de tipo.
- Cuerpo con Pydantic — BaseModel para JSON validado.
- ML con FastAPI — spaCy/NER en un endpoint.
- Desempeño y despliegue — TechEmpower, Lambda/Mangum, rate limiting.
Fuente: https://www.youtube.com/watch?v=xK3yH7-PZ7Y · Transcript local: data/cursos/datapub-fastapi-ml/fastapi-ml.srt
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