使用 Django 建構人工智慧應用程式

由於其內建的安全性、可靠性和廣泛的社群支持，Django 長期以來一直是 Web 開發的熱門選擇。最近，越來越多的開發人員轉向使用 Django 來託管 AI 和機器學習 (ML) 模型，利用其強大的架構來建立強大的 Web 應用程式。在這篇文章中，我們將介紹將 AI 整合到 Django 的基礎知識，並提供一些在現代網路生態系統中部署高階分析和預測模型的最佳實踐。

為什麼 Django 適用於 AI？

• 可擴充性： Django 的模組化架構使得 AI 模型、資料庫、前端介面等元件可以獨立擴展。
• 安全： 在大型社群和基本安全模組的支持下，Django 可以安全地處理來自使用者的資料並確保敏感的 AI 管道的安全環境。
• 可擴充性： Django 與 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的 AI 框架順利集成，更容易將深度學習或傳統 ML 模型嵌入到生產應用程式中。
• RESTful API： 借助 Django REST Framework (DRF)，開發人員可以透過 REST API 提供 AI 推理，從而使跨平台用戶端能夠無縫地使用預測。

設定項目

讓我們先建立一個新的 Django 專案並為 AI 實驗建立一個環境。我們將使用一個簡單的範例，使用 TensorFlow 載入預先訓練的模型並透過 Django 視圖提供預測。

# 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

載入和整合模型

假設我們有一個以.h5 格式儲存的預先訓練的 TensorFlow 模型。我們將在 ai_app 中載入該模型並設定視圖來處理使用者輸入以進行預測。

# 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

接下來，我們將建立一個利用該 TensorFlow 模型進行預測的視圖。如果您使用 Django REST Framework，則可以建立一個接受使用者資料並傳回預測結果的 API 端點。

# 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.')

URL 設定

若要將 infer_view 對應到 URL，請在 ai_app/urls.py 中新增路由（記得將這些 URL 包含在 ai_project/urls.py 中）。

# ai_app/urls.py

from django.urls import path
from .views import infer_view

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

運行由 AI 驅動的 Django 應用

一切就緒後，您現在可以運行伺服器並在本地測試您的 AI 端點：

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

伺服器執行後，您可以向 /infer/ 發出 POST 請求並使用資料來接收預測。如果您使用 REST 用戶端（如 Postman 或 cURL），請傳送一個名為 user_input 的表單資料字段，其中包含逗號分隔的值。伺服器將以包含預測的 JSON 物件回應。

Django 中的 AI 最佳實踐

1. 模型緩存： 如果您的模型很大或您要重複載入同一個模型，請考慮在伺服器啟動時載入一次。這種方法減少了每個請求的模型載入開銷。
2. 批次： 對於高流量場景，可以考慮將請求分組，然後將其批次輸入到 ML 模型中，以利用 TensorFlow 等框架的平行處理能力。
3. 模型更新： 如果您的 AI 系統需要重新訓練或更新，請採用可靠的管道或持續整合機制來重建和重新載入模型，且無需停機或減少中斷。
4. 監控和日誌記錄： 基於人工智慧的應用程式需要大量數據。追蹤傳入的請求、預測、效能指標（所花費的時間、資源使用）和錯誤率，以確保您的模型繼續如預期運作。

結論

在您的 Django 應用程式中添加 AI 功能可以為創新功能和互動式使用者體驗打開大門。由於該框架的靈活性和豐富的生態系統，您可以整合機器學習模型，預處理傳入資料並迅速向使用者提供結果。無論您是創建數據驅動的新創公司還是增強現有產品，Django 都能為建立和擴展 AI 驅動的 Web 應用程式提供堅實的基礎。

我們希望這篇部落格文章能幫助您開始在 Django 中整合 AI。請隨意探索更複雜的方法，例如串流、容器化或高級 GPU 輔助後端，將您的應用程式提升到新的水平！

Django 用於 AI。