אנו מתחילים ביצירת קובץ בו נשתמש להורדת המודל. כדי לעזור לנו, אנו משתמשים חיבוק פנים, ספריית פיתון המספקת דגמי NLP שונים באיכות גבוהה.
לאחר מכן אנו יוצרים כיתת פיתון בה נשתמש בכדי לטפל בהיגיון מהמרת הטקסט האנגלי שלנו ליצירת אסימוני מילים שלנו בהם נשתמש כקלטים עבור המודל שלנו.
לאחר מכן אנו בונים א בקבוק ממשק API עם שתי נקודות קצה, אחת לבדיקת השירות פועלת ואחת לשילוב עם הצ'אט-בוט שלנו.
לבסוף אנו מייצרים קובץ Docker שכאשר הוא נבנה יוריד מראש את מודל הצ'אט כך שכאשר אנו שולחים בקשה ל- API שלנו הוא יכול לתת תגובות מהירות, במקום לטעון מחדש את המודל בכל פעם. זה ישפר באופן דרסטי את ביצועי הבוט שלנו. כדי לארח את ה- API אנו משתמשים ב gunicorn כשרת ה- wsgi שלנו ללא מסגרת שרת אינטרנט נוספת.
הצעדים מהפעלת המודל שלך במכונה המקומית שלך עד להפעלתו בייצור עלולים לראות מרתיעים. עם זאת כמה שירותים עשו את הצעד הזה הרבה יותר קל בשנים האחרונות.
אנחנו הולכים לעבוד עם ענן של גוגל לפרויקט זה. Googles פלטפורמה "ללא שרתים", אני לא אוהב את המילה ללא שרת מכיוון שכמובן שצריך להיות שרת שמריץ את הקוד, אך הוא חסר שרת במובן זה שהוא לא שומר נתוני לקוח מהפעלה לסשן אחר וזה אנו מקבלים כל שרת זמין בכל זמן נתון.
2. 4 DO ו- 3 DON'T להכשרת מודל NLP של Chatbot