Bereitstellung von Python-Anwendungen und ML-Modellen auf VPS — WalkSelf
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Bereitstellung von Python-Anwendungen und ML-Modellen auf VPS

Beherrschen Sie die Grundlagen der Bereitstellung von FastAPI-, Flask- und Django-Apps, konfigurieren Sie Nginx und SSL und starten Sie Ihre Python-Projekte und Telegram-Bots auf einem virtuellen Live-Server.

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Über diesen Kurs

Sie haben Ihre Python-Anwendung, Ihr Machine-Learning-Modell oder Ihren Telegram-Bot entwickelt, aber wenn Sie sie auf Ihrem lokalen Computer belassen, wird ihr Potenzial eingeschränkt.Um Ihre Arbeit der Welt zugänglich zu machen, müssen Sie verstehen, wie Sie von der lokalen Entwicklung zu einer sicheren Produktionsumgebung übergehen. Dieser reine Textkurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte der Webbereitstellung, Systemadministration und des Serverhostings.Sie lernen, wie Sie einen Virtual Private Server (VPS) konfigurieren, Domains verknüpfen, Ihren Datenverkehr sichern und Ihre Python-Dienste kontinuierlich ausführen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die wichtigsten Begriffe der Webbereitstellung, des DNS-Routings und der Serverarchitektur. - Konfigurieren Sie einen Virtual Private Server (VPS) von Grund auf neu und verbinden Sie sicher eine benutzerdefinierte Domain. - Richten Sie Nginx als Reverse Proxy ein, um den eingehenden Webdatenverkehr für FastAPI-, Flask- oder Django-Anwendungen zu verwalten. - Verwalten Sie Hintergrundprozesse und Systemdaemons, um sicherzustellen, dass Ihre Python-Skripte und Telegramm-Bots kontinuierlich ausgeführt werden. - Sichern Sie Ihre Anwendungen durch den Erwerb und die Installation von SSL / HTTPS-Zertifikaten. - Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen und Web-APIs mit modernen serverseitigen Praktiken und Grundlagen der Containerisierung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von Servern, Domänen und DNS, bevor Sie Schritt für Schritt schriftliche Anleitungen zur Serverkonfiguration erhalten.Sie werden Nginx konfigurieren, Systemdienste einrichten und Ihre Anwendungen mit SSL sichern. Dieser Kurs richtet sich an Python-Anfänger, angehenden Data Scientists und ML-Ingenieure, die lernen möchten, wie sie ihre eigenen Projekte hosten können, ohne vorherige DevOps-Erfahrung zu benötigen.Lesen Sie noch heute, um Ihre Python-Applikationen von Ihrem lokalen Computer ins öffentliche Web zu bringen.

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Häufige Fragen

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