เราเริ่มต้นด้วยการสร้างไฟล์ที่เราจะใช้ในการดาวน์โหลดโมเดล เพื่อช่วยเรา เราใช้ กอดไลบรารีหลามที่มีโมเดล NLP คุณภาพสูงต่างๆ
จากนั้นเราสร้างคลาส python ที่เราจะใช้จัดการกับตรรกะจากการแปลงข้อความภาษาอังกฤษเพื่อสร้าง word token ที่เราจะใช้เป็นอินพุตสำหรับโมเดลของเรา
จากนั้นเราก็สร้าง ขวด API ที่มีจุดปลายสองจุด จุดหนึ่งสำหรับตรวจสอบว่าบริการใช้งานได้หรือไม่ และอีกจุดหนึ่งสำหรับการผสานรวมกับแชทบ็อตของเรา
สุดท้าย เราสร้าง Dockerfile ซึ่งเมื่อสร้างแล้วจะดาวน์โหลดโมเดลแชทล่วงหน้า เพื่อที่เมื่อเราส่งคำขอไปยัง API ของเรา มันสามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว แทนที่จะโหลดโมเดลใหม่ทุกครั้ง สิ่งนี้จะปรับปรุงประสิทธิภาพของบอทของเราอย่างมาก ในการโฮสต์ API เราใช้ gunicorn เป็นเซิร์ฟเวอร์ wsgi ของเราโดยไม่มีเฟรมเวิร์กเว็บเซิร์ฟเวอร์เพิ่มเติม
ขั้นตอนจากการเรียกใช้แบบจำลองของคุณบนเครื่องในพื้นที่ของคุณเพื่อให้มันทำงานในการผลิตอาจดูน่ากลัว อย่างไรก็ตาม บริการหลายอย่างได้ทำขั้นตอนนี้ง่ายขึ้นมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
เราจะไปร่วมงานกับ Google คลาวด์รัน สำหรับโครงการนี้ แพลตฟอร์ม "ไร้เซิร์ฟเวอร์" ของ Google ฉันไม่ชอบคำว่า serverless เพราะแน่นอนว่าต้องมีเซิร์ฟเวอร์ที่รันโค้ด แต่มันไม่มีเซิร์ฟเวอร์ในแง่ที่ว่ามันไม่ได้บันทึกข้อมูลลูกค้าจากเซสชันไปยังเซสชันอื่นและนั่น เราได้รับเซิร์ฟเวอร์ใด ๆ ที่พร้อมใช้งานในเวลาใดก็ตาม
1. รายงานแนวโน้มของ Chatbot ปี 2021
2. 4 สิ่งที่ควรทำและ 3 สิ่งที่ไม่ควรทำสำหรับการฝึกอบรม Chatbot NLP Model
3. Concierge Bot: จัดการ Chatbots หลายรายการจากหน้าจอแชทเดียว
- เพิ่มเติม
- AI
- API
- ธ ปท
- สร้าง
- chatbot
- chatbots
- การตรวจสอบ
- เมฆ
- รหัส
- การสร้าง
- ข้อมูล
- ภาษาอังกฤษ
- EV
- กรอบ
- จุดสูง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- hr
- HTTPS
- IP
- IT
- Kx
- ห้องสมุด
- ในประเทศ
- กลาง
- แบบ
- NLP
- การปฏิบัติ
- เวที
- การผลิต
- โครงการ
- หลาม
- คุณภาพ
- รายงาน
- วิ่ง
- ความรู้สึก
- serverless
- บริการ
- So
- เริ่มต้น
- ระบบ
- เวลา
- ราชสกุล
- การฝึกอบรม
- แนวโน้ม
- us
- เว็บ
- เว็บเซิร์ฟเวอร์
- งาน
- ปี