Wdrożenie aplikacji Python i modelu ML na VPS

Zbudowałeś aplikację Pythona, model uczenia maszynowego lub bota Telegramu, ale przechowywanie go na komputerze lokalnym ogranicza jego potencjał.Aby udostępnić swoją pracę światu, musisz zrozumieć, jak przejść z lokalnego rozwoju do żywego, bezpiecznego środowiska produkcyjnego. Ten kurs tylko tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje wdrażania stron internetowych, administracji systemem i hostingu serwera.Dowiesz się, jak skonfigurować wirtualny serwer prywatny (VPS), połączyć domeny, zabezpieczyć ruch i utrzymać ciągłe działanie usług Pythona. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z kluczową terminologią wdrażania sieci Web, routingiem DNS i podstawami architektury serwera. - Skonfiguruj wirtualny serwer prywatny (VPS) od podstaw i bezpiecznie połącz niestandardową domenę. - Skonfiguruj Nginx jako odwrotny serwer proxy do zarządzania przychodzącym ruchem internetowym dla aplikacji FastAPI, Flask lub Django. - Zarządzaj procesami w tle i demonami systemu, aby zapewnić ciągłe działanie skryptów Pythona i botów Telegram. - Zabezpiecz swoje aplikacje, uzyskując i instalując certyfikaty SSL / HTTPS. - Wdrażaj modele uczenia maszynowego i interfejsy API sieci Web przy użyciu nowoczesnych praktyk po stronie serwera i podstaw konteneryzacji. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji serwerów, domen i DNS, zanim przejdziesz do szczegółowych przewodników dotyczących konfiguracji serwera.Będziesz postępować poprzez konfigurowanie Nginx, konfigurowania usług systemowych i zabezpieczania aplikacji za pomocą SSL. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów Pythona, aspirujących naukowców zajmujących się danymi i inżynierów ML, którzy chcą nauczyć się hostować własne projekty bez potrzeby wcześniejszego doświadczenia w DevOps.Zacznij czytać już dziś, aby przenieść aplikacje Python z komputera lokalnego do sieci publicznej.