בניית יישומים מופעלים על ידי AI עם Django

Django כבר זמן רב בחירה פופולרית לפיתוח אתרים, הודות לאבטחה המובנית, האמינות והתמיכה הקהילתית הנרחבת שלו. לאחרונה, מפתחים נוספים פנו ל-Django לאירוח מודלים של AI ולמידת מכונה (ML), תוך ניצול הארכיטקטורה החזקה שלה לבניית יישומי אינטרנט רבי עוצמה. בפוסט זה בבלוג, נעבור על היסודות של שילוב AI ב-Django ונספק כמה שיטות עבודה מומלצות לפריסת מודלים אנליטיים וחיזויים מתקדמים כחלק מאקוסיסטם אינטרנטי מודרני.

למה Django עבור AI?

• מדרגיות: הארכיטקטורה המודולרית של ג'נגו מאפשרת לרכיבים כגון מודלים של AI, מסדי נתונים וממשקי קצה להרחיב באופן עצמאי.
• בִּטָחוֹן: מגובה בקהילה גדולה ובמודולי אבטחה בסיסיים, Django מטפל בבטחה בנתונים ממשתמשים ומבטיח סביבה מאובטחת לצינורות AI רגישים.
• פְּרִישׁוּת: Django משתלב בצורה חלקה עם מסגרות AI פופולריות כמו TensorFlow ו- PyTorch, מה שמקל על הטמעת למידה עמוקה או מודלים מסורתיים של ML ביישומי ייצור.
• ממשקי API של RESTful: עם Django REST Framework (DRF), מפתחים יכולים להגיש מסקנות AI באמצעות ממשקי API של REST, מה שמאפשר ללקוחות חוצי פלטפורמות לצרוך תחזיות בצורה חלקה.

הקמת הפרויקט

בואו נתחיל ביצירת פרויקט Django חדש והקמת סביבה לניסוי בינה מלאכותית. נשתמש בדוגמה פשוטה באמצעות TensorFlow כדי לטעון מודל מיומן מראש ולהגיש תחזיות דרך תצוגות Django.

# 1. Create and activate a virtual environment
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # or myenv\Scripts\activate on Windows

# 2. Install Django, TensorFlow, and Django REST Framework (optional, for APIs)
pip install django tensorflow djangorestframework

# 3. Initialize a new Django project
django-admin startproject ai_project
cd ai_project

# 4. Create a new Django app
python manage.py startapp ai_app

טעינה ושילוב של הדגם

נניח שיש לנו דגם TensorFlow מאומן מראש שנשמר בפורמט .h5. נטען את המודל הזה ב-ai_app שלנו ונגדיר תצוגה שתטפל בקלט משתמש לצורך חיזוי.

# ai_app/models.py
# Not to be confused with Django's built-in "models" for databases;
# this file can hold your AI model code.

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('path/to/your_model.h5')

def predict(input_data):
    # input_data should be preprocessed to match the model's input shape
    prediction = model.predict(input_data)
    return prediction

לאחר מכן, ניצור תצוגה המשתמשת במודל TensorFlow זה כדי לייצר תחזיות. אם אתה משתמש ב-Django REST Framework, אתה יכול ליצור נקודת קצה API שמקבלת נתוני משתמש ומחזירה את התוצאות החזויות.

# ai_app/views.py

from django.http import JsonResponse, HttpResponseBadRequest
from .models import predict
import numpy as np

def infer_view(request):
    if request.method == 'POST':
        user_input = request.POST.get('user_input')
        if not user_input:
            return HttpResponseBadRequest('No input data provided.')

        # Example: converting user_input into a 2D numpy array
        # In a real scenario, handle input parsing and preprocessing carefully
        input_array = np.array([[float(x) for x in user_input.split(",")]])

        prediction_result = predict(input_array)

        # Convert numpy array to list for JSON serialization
        prediction_list = prediction_result.tolist()

        return JsonResponse({'prediction': prediction_list})
    else:
        return HttpResponseBadRequest('Invalid request method.')

תצורת כתובת URL

כדי למפות את infer_view לכתובת אתר, הוסף מסלול ב-ai_app/urls.py (זכור לכלול את כתובות האתרים האלה ב-ai_project/urls.py שלך).

# ai_app/urls.py

from django.urls import path
from .views import infer_view

urlpatterns = [
    path('infer/', infer_view, name='infer_view'),
]

הפעלת אפליקציית Django המופעלת על ידי AI

עם הכל במקום, אתה יכול כעת להפעיל את השרת ולבדוק את נקודת הקצה של AI שלך באופן מקומי:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
python manage.py runserver

ברגע שהשרת פועל, אתה יכול לבצע בקשת POST כדי /להסיק/ עם נתונים כדי לקבל תחזיות. אם אתה משתמש בלקוח REST (כמו Postman או cURL), שלח שדה נתוני טופס בשם user_input המכיל ערכים מופרדים בפסיקים. השרת יגיב עם אובייקט JSON המכיל את החיזוי.

שיטות עבודה מומלצות עבור AI ב-Django

1. מטמון דגם: אם הדגם שלך גדול או אם אתה טוען שוב ושוב את אותו דגם, שקול לטעון אותו פעם אחת בעת הפעלת השרת. גישה זו מצמצמת את טעינת המודל עבור כל בקשה.
2. עיבוד אצווה: עבור תרחישים עם תעבורה גבוהה, שקול לקבץ בקשות לאצוות, להזין אותן למודלים של ML בכמות גדולה כדי למנף את יכולות העיבוד המקביל של מסגרות כמו TensorFlow.
3. עדכוני דגם: אם יש צורך להכשיר או לעדכן את מערכת הבינה המלאכותית שלך, שלבו צינור אמין או מנגנון אינטגרציה מתמשך כדי לבנות מחדש ולטעון מחדש מודלים ללא זמן השבתה או הפרעה מינימלית.
4. ניטור ורישום: יישומים מבוססי בינה מלאכותית הם רעבים לנתונים. עקוב אחר בקשות נכנסות, תחזיות, מדדי ביצועים (זמן שלקח, שימוש במשאבים) ושיעורי שגיאות כדי להבטיח שהמודל שלך ימשיך להתנהג כמצופה.

מַסְקָנָה

הוספת יכולות AI לאפליקציית Django שלך יכולה לפתוח דלתות לתכונות חדשניות ולחוויות משתמש אינטראקטיביות. הודות לגמישות ולמערכת האקולוגית העשירה של המסגרת, אתה יכול לשלב מודלים של למידת מכונה, לעבד נתונים נכנסים מראש ולספק תוצאות למשתמשים במהירות. בין אם אתה יוצר סטארט-אפ מונע נתונים או משפר מוצר קיים, Django מספק בסיס איתן לבנייה והרחבה של יישומי אינטרנט המונעים בינה מלאכותית.

אנו מקווים שפוסט זה בבלוג יעזור לך להתחיל בשילוב AI ב-Django. אל תהסס לחקור גישות מתוחכמות יותר כמו סטרימינג, קונטיינריזציה או גיבויים מתקדמים בעזרת GPU כדי לקחת את האפליקציה שלך לשלב הבא!

ג'נגו משמש עבור AI.