Modeli indirmek için kullanacağımız bir dosya oluşturarak başlıyoruz. Bize yardımcı olmak için kullanıyoruz sarılmakyüzÇeşitli yüksek kaliteli NLP modelleri sağlayan bir python kütüphanesi.
Daha sonra, modelimiz için girdi olarak kullanacağımız kelime belirteçlerimizi oluşturmak üzere İngilizce metnimizi dönüştürmenin mantığını ele almak için kullanacağımız bir python sınıfı yaratıyoruz.
Daha sonra bir inşa ediyoruz Cep şişesi İki uç noktaya sahip API; biri hizmetin çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için, diğeri ise sohbet robotumuzla entegrasyon için.
Son olarak, oluşturulurken sohbet modelini önceden indirecek bir Docker dosyası oluşturuyoruz, böylece API'mize istek gönderdiğimizde modeli her seferinde yeniden yüklemek yerine hızlı yanıtlar verebilir. Bu, botumuzun performansını büyük ölçüde artıracaktır. API'yi barındırmak için, ek bir web sunucusu çerçevesi olmadan wsgi sunucumuz olarak gunicorn'u kullanıyoruz.
Modelinizin yerel makinenizde çalıştırılmasından üretimde çalıştırılmasına kadar geçen adımlar göz korkutucu görünebilir. Ancak son yıllarda birçok hizmet bu adımı çok daha kolay hale getirdi.
ile çalışacağız Google bulut çalıştırması bu proje için. Google'ın "sunucusuz" platformu, sunucusuz kelimesini sevmiyorum çünkü elbette kodu çalıştıran bir sunucu olması gerekiyor, ancak herhangi bir istemci verisini oturumdan başka bir oturuma kaydetmemesi ve bu nedenle sunucusuz olması anlamında Herhangi bir zamanda mevcut olan sunucuyu alıyoruz.
1. Chatbot Trendleri Raporu 2021
2. Bir Chatbot NLP Modeli Eğitimi için 4 YAPILMASI ve 3 YAPILMAMASI GEREKENLER
3. Konsiyerj Botu: Tek Bir Sohbet Ekranından Birden Fazla Sohbet Robotunu Yönetin
4. Uzman bir sistem: Konuşmalı Yapay Zeka ve Sohbet Robotları