Déploiement d'applications Python et de modèles ML sur VPS

Vous avez créé votre application Python, votre modèle d'apprentissage automatique ou votre bot Telegram, mais le garder sur votre machine locale limite son potentiel. Pour rendre votre travail accessible au monde entier, vous devez comprendre comment passer du développement local à un environnement de production réel et sécurisé. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux du déploiement web, de l'administration système et de l'hébergement de serveurs. Vous apprendrez à configurer un serveur privé virtuel (VPS), à lier des domaines, à sécuriser votre trafic et à maintenir vos services Python en fonctionnement continu. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie clé du déploiement web, le routage DNS et les bases de l'architecture serveur. - Configurer un serveur privé virtuel (VPS) à partir de zéro et connecter en toute sécurité un domaine personnalisé. - Configurer Nginx comme proxy inverse pour gérer le trafic web entrant pour les applications FastAPI, Flask ou Django. - Gérer les processus d'arrière-plan et les démons système pour garantir que vos scripts Python et vos bots Telegram s'exécutent en continu. - Sécuriser vos applications en obtenant et en installant des certificats SSL/HTTPS. - Déployer des modèles d'apprentissage automatique et des API web en utilisant des pratiques modernes côté serveur et les fondamentaux de la conteneurisation. Le cours commence par des définitions fondamentales des serveurs, des domaines et du DNS, avant de passer à des guides écrits étape par étape sur la configuration du serveur. Vous progresserez dans la configuration de Nginx, la mise en place de services système et la sécurisation de vos applications avec SSL. Ce cours est conçu pour les développeurs Python débutants, les scientifiques de données aspirants et les ingénieurs ML qui souhaitent apprendre à héberger leurs propres projets sans avoir besoin d'une expérience préalable en DevOps. Commencez à lire dès aujourd'hui pour faire passer vos applications Python de votre ordinateur local au web public.