پروژه بک اند پایتون

هدف این پروژه، توسعه یک بک‌اند حرفه‌ای است که مدل هوش مصنوعی توسعه داده شده توسط تیم ما را روی سرور اجرا کرده و از طریق API امن و مقیاس‌پذیر در اختیار اپلیکیشن‌ها و سیستم‌های دیگر قرار دهد. این پروژه امکان پردازش سریع داده‌ها، پاسخ‌دهی به درخواست‌های کاربران و مدیریت مدل‌های سنگین با استفاده از منابع GPU را فراهم می‌کند. اهداف پروژه بارگذاری و مدیریت مدل هوش مصنوعی سفارشی روی سرور ارائه API استاندارد برای دریافت داده و بازگرداندن پاسخ مدل تضمین مقیاس‌پذیری و امنیت API پیاده‌سازی سیستم مدیریت درخواست‌ها و صف‌بندی برای پردازش‌های سنگین مستندسازی و آماده‌سازی برای توسعه در محیط تولید (Production) معماری پیشنهادی بک‌اند: Python + FastAPI مدیریت مدل: PyTorch / TensorFlow وب سرور: Uvicorn/Gunicorn + Nginx صف و کش: Redis (در صورت نیاز) پایگاه داده: PostgreSQL یا MongoDB (در صورت نیاز به ذخیره اطلاعات کاربر یا پردازش‌ها) مقیاس‌پذیری: Docker + Kubernetes (در صورت افزایش حجم درخواست‌ها) مانیتورینگ و لاگینگ: Prometheus + Grafana جریان کاری سیستم مدل هوش مصنوعی یک‌بار هنگام راه‌اندازی سرور بارگذاری می‌شود. کاربران یا سیستم‌ها از طریق API درخواست‌های خود را ارسال می‌کنند. مدل پردازش داده‌ها را انجام می‌دهد و نتیجه را برمی‌گرداند. درخواست‌های سنگین در صف قرار می‌گیرند و به صورت Async پردازش می‌شوند. نتایج به کاربر بازگردانده می‌شوند و همه فعالیت‌ها در سیستم مانیتور می‌شوند. نکات فنی مهم استفاده از GPU برای افزایش سرعت پردازش مدل امنیت API با JWT یا API Key لاگینگ کامل برای اشکال‌زدایی و رصد عملکرد مدل پیاده‌سازی Dockerfile برای اجرای مستقل و قابل استقرار در هر محیط خروجی پروژه API آماده برای استفاده در فرانت‌اند و اپلیکیشن‌ها مستندات کامل نحوه استفاده و توسعه مدل ساختار بک‌اند حرفه‌ای، امن و قابل توسعه