Build Production LLM Apps with Python & FastAPI

A hands-on, 12-part track that builds from modern Python through FastAPI and into production LLM features, with runnable code in every part.

This series builds one skill at a time. You start with a modern Python toolchain, move into FastAPI for production APIs, and finish by wiring real language model features: reliable JSON, retrieval, streaming, and a small agent. Every part ships runnable code, and most include a playground so you can run Python right in the browser.

In dieser Serie

1 Moderne Python-3.14-Einrichtung für LLM-Projekte: uv, Virtualenvs, Typing und Projektstruktur Richten Sie ein schnelles, reproduzierbares Python-3.14-Projekt mit uv, einem src-Layout, Ruff und mypy ein: die Grundlage für die anstehenden FastAPI- und LLM-Arbeiten.
2 Typsichere Datenmodellierung mit Pydantic v2 und Python Type Hints Nutzen Sie Pydantic v2 zur Validierung von Daten an der Systemgrenze: Modelle, Feldbeschränkungen, benutzerdefinierte Validatoren und saubere Serialisierung: das Fundament von FastAPI und zuverlässigen LLM-Ausgaben.
3 Async Python Deep Dive: asyncio, httpx und Nebenläufigkeit für API- und LLM-Aufrufe Verstehen Sie asyncio und die Event Loop, und führen Sie dann API- und LLM-Aufrufe parallel mit httpx, gather und einem Semaphor zur Lastbegrenzung aus.
4 FastAPI-Grundlagen: Routing, Pydantic-Modelle und Dependency Injection Erstellen Sie echte FastAPI-Endpunkte: typisiertes Routing, Pydantic-Request- und -Response-Modelle, Dependency Injection und automatische Dokumentation.
5 FastAPI in Produktion: Einstellungen, Authentifizierung, Middleware und Projektstruktur Härten Sie eine FastAPI-App für den Produktiveinsatz: typisierte Einstellungen mit pydantic-settings, Bearer-Authentifizierung, Logging- und CORS-Middleware sowie eine skalierbare Projektstruktur.
6 Streaming und Hintergrundarbeit in FastAPI: SSE und BackgroundTasks Streamen Sie Antworten aus FastAPI mit Server-Sent Events, führen Sie Nebenläufigkeiten mit BackgroundTasks aus und erkennen Sie, wann der Umstieg auf eine echte Task-Queue sinnvoll ist.
7 FastAPI richtig testen: pytest, der Test-Client und Validierung Testen Sie FastAPI mit pytest und dem Test-Client: Validierung prüfen, Abhängigkeiten überschreiben, um von echten Diensten zu isolieren, und asynchronen sowie Streaming-Code abdecken.
8 LLMs aus Python aufrufen: Request-Schleife, Tokens, Kosten und Wiederholungen Rufen Sie Sprachmodelle aus Python mit dem Claude SDK auf: die Nachrichtenschleife, Tokens und Kosten sowie einen Client mit Timeouts und Wiederholungen, den Sie injizieren und testen können.
9 Structured Outputs und Function Calling: Zuverlässiges JSON von LLMs erhalten Erhalten Sie verlässliches JSON von Sprachmodellen mit Structured Outputs und Function Calling und validieren Sie es mit Pydantic, damit Ihr Code mit typisierten Objekten arbeitet.
10 RAG-Dienst mit FastAPI aufbauen: Chunking, Embeddings und Vektorsuche Bauen Sie einen RAG-Dienst von Grund auf: Dokumente zerlegen, Embeddings erzeugen, per Ähnlichkeit suchen und Antworten liefern, die sich nur auf den abgerufenen Kontext stützen: alles über einen FastAPI-Endpunkt.
11 LLM-Antworten mit FastAPI und SSE an den Browser streamen Eine echte Modellantwort an den Browser streamen: den Modell-Stream in Python konsumieren, über einen FastAPI-SSE-Endpunkt weiterleiten und live darstellen.
12 Eine KI-Agent-API entwickeln: Tool-Aufrufe, Gedächtnis und Leitplanken Entwickeln Sie eine kleine KI-Agent-API: die Tool-Aufrufschleife, das Gesprächsgedächtnis und die Leitplanken, die einen handelnden Agenten sicher und begrenzt halten.