网站首页 > 厂商资讯 > AI工具 >

使用FastAPI部署人工智能对话系统的完整教程

在人工智能技术飞速发展的今天，对话系统作为一种重要的应用，已经深入到我们的日常生活中。FastAPI作为一款高性能、可扩展的Web框架，在人工智能对话系统的部署过程中发挥着重要作用。本文将为您详细介绍使用FastAPI部署人工智能对话系统的完整教程，帮助您快速上手。

一、项目背景

某公司计划开发一款智能客服机器人，用于为客户提供24小时在线服务。经过调研，公司决定采用FastAPI框架搭建对话系统，并集成人工智能技术实现智能问答。

二、技术选型

FastAPI：高性能、可扩展的Web框架
PyTorch：深度学习框架
Redis：高性能的内存数据库
Docker：容器化技术

三、环境搭建

安装FastAPI

pip install fastapi uvicorn

安装PyTorch

pip install torch torchvision

安装Redis

pip install redis

安装Docker

# 官方安装脚本

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y docker-ce

四、代码实现

mkdir my_dialogue_system

cd my_dialogue_system

创建项目文件

main.py：FastAPI入口文件
model.py：PyTorch模型定义
database.py：Redis数据库操作

编写代码

main.py：

from fastapi import FastAPI

from pydantic import BaseModel

from model import load_model

from database import redis_client



app = FastAPI()



class Query(BaseModel):

    question: str



@app.post("/ask/")

async def ask(query: Query):

    answer = load_model(query.question)

    redis_client.set(query.question, answer)

    return {"question": query.question, "answer": answer}

model.py：

import torch

import torch.nn as nn

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification



class DialogueDataset(Dataset):

    def __init__(self, questions, answers):

        self.questions = questions

        self.answers = answers



    def __len__(self):

        return len(self.questions)



    def __getitem__(self, idx):

        return self.questions[idx], self.answers[idx]



def load_model(question):

    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

    model.eval()



    inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512)

    with torch.no_grad():

        logits = model(inputs).logits

        answer = torch.argmax(logits, dim=1).item()



    return tokenizer.decode(answer)

database.py：

import redis



redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

编译模型

# 假设您的模型文件为my_model.pth

python model.py

运行FastAPI

uvicorn main:app --reload

五、容器化部署

编写Dockerfile

FROM python:3.7-slim



RUN pip install fastapi uvicorn pydantic torch torchvision redis



COPY my_dialogue_system /app

WORKDIR /app



CMD ["uvicorn", "main:app", "--reload"]

构建镜像

docker build -t my_dialogue_system .

运行容器

docker run -p 5000:5000 my_dialogue_system

六、总结

本文详细介绍了使用FastAPI部署人工智能对话系统的完整教程。通过FastAPI、PyTorch、Redis和Docker等技术的结合，实现了高性能、可扩展的智能客服机器人。在实际应用中，您可以根据需求对模型、数据库和容器化等进行调整，以满足不同的业务场景。