हम एक फ़ाइल बनाकर शुरुआत करते हैं जिसका उपयोग हम मॉडल डाउनलोड करने के लिए करेंगे। हमारी मदद करने के लिए, हम उपयोग करते हैं हग करने की क्रिया, एक पायथन लाइब्रेरी जो विभिन्न उच्च गुणवत्ता वाले एनएलपी मॉडल प्रदान करती है।
फिर हम एक पायथन क्लास बनाते हैं जिसका उपयोग हम अपने अंग्रेजी पाठ को परिवर्तित करने से लेकर अपने शब्द टोकन बनाने तक के तर्क को संभालने के लिए करेंगे, जिसे हम अपने मॉडल के लिए इनपुट के रूप में उपयोग करेंगे।
फिर हम एक निर्माण करते हैं कुप्पी एपीआई दो समापन बिंदुओं के साथ, एक यह जांचने के लिए कि सेवा काम कर रही है या नहीं और एक हमारे चैटबॉट के साथ एकीकृत करने के लिए।
अंत में हम एक डॉकरफाइल तैयार करते हैं, जिसे बनाते समय चैट मॉडल पहले से डाउनलोड हो जाएगा ताकि जब हम अपने एपीआई को अनुरोध भेजें तो यह हर बार मॉडल को फिर से लोड करने के बजाय त्वरित प्रतिक्रिया दे सके। इससे हमारे बॉट के प्रदर्शन में काफी सुधार होगा। एपीआई को होस्ट करने के लिए हम बिना किसी अतिरिक्त वेब सर्वर फ्रेमवर्क के अपने डब्लूएसजीआई सर्वर के रूप में गनिकोर्न का उपयोग करते हैं।
अपने मॉडल को अपनी स्थानीय मशीन पर चलाने से लेकर इसे उत्पादन में चलाने तक के कदम चुनौतीपूर्ण लग सकते हैं। हालाँकि हाल के वर्षों में कई सेवाओं ने इस कदम को बहुत आसान बना दिया है।
हम साथ काम करने जा रहे हैं गूगल क्लाउड रन इस प्रोजेक्ट के लिए. Google का "सर्वर रहित" प्लेटफ़ॉर्म, मुझे सर्वर रहित शब्द पसंद नहीं है क्योंकि निश्चित रूप से कोड को चलाने वाला एक सर्वर होना चाहिए, लेकिन यह इस अर्थ में सर्वर रहित है कि यह किसी भी क्लाइंट डेटा को सत्र से दूसरे सत्र में सहेजता नहीं है और वह हमें किसी भी समय जो भी सर्वर उपलब्ध होता है, वह मिल जाता है।
1. चैटबोट ट्रेंड्स रिपोर्ट 2021
2. एक चैटबोट एनएलपी मॉडल के प्रशिक्षण के लिए 4 डीओ और 3 डीओएनटी नहीं