Развертывание Python приложения и ML модели на VPS

Вы создали приложение на Python, модель машинного обучения или бот Telegram, но хранение их на локальной машине ограничивает их потенциал. Чтобы сделать свою работу доступной всему миру, вы должны понять, как перейти от локальной разработки к живой, безопасной производственной среде. Этот курс, состоящий только из текста, поможет вам освоить основные понятия веб-развертывания, системного администрирования и хостинга серверов. Вы узнаете, как настроить виртуальный частный сервер (VPS), связать домены, защитить трафик и обеспечить непрерывную работу служб Python. Что вы узнаете: - Понимание ключевой терминологии веб-развертывания, маршрутизации DNS и основ архитектуры сервера. - Настройте виртуальный частный сервер (VPS) с нуля и безопасно подключите пользовательский домен. - Настройте Nginx в качестве обратного прокси для управления входящим веб-трафиком для приложений FastAPI, Flask или Django. - Управление фоновыми процессами и системными демонами, чтобы ваши скрипты Python и бот Телеграммы работали непрерывно. - Защитите свои приложения, получив и установив сертификаты SSL / HTTPS. - Разверните модели машинного обучения и веб-API с использованием современных методов на стороне сервера и основ контейнеризации. Курс начинается с основных определений серверов, доменов и DNS, а затем переходит к поэтапным письменным руководствам по настройке сервера. Вы пройдете настройку Nginx, настройки системных служб и защиты приложений с помощью SSL. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков Python, начинающих ученых данных и инженеров ML, которые хотят узнать, как размещать свои собственные проекты, не нуждаясь в предыдущем опыте DevOps. Начните читать сегодня, чтобы взять ваши приложения Python с локального компьютера в открытый веб.