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基于AI分词模型,构建一个简陋的Web应用

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前言

内容纯属个人经验,若有不当或错误之处,还请见谅,欢迎指出。

文中大致介绍了,如何快捷地使用PaddleHub服务化部署一个简单的AI模型,并简单包装成一个Web应用的过程。

主要工具:

  • Flask(python的Web框架)
  • PaddleHub(飞桨的预训练模型库)

1. 效果展示

在这里插入图片描述

2. 应用设计

总体思路如下:

  • 使用PaddleHub部署对分词模型lac进行服务化部署
  • 用Flask框架构建app - app从前端获取请求,将请求转发给lac服务,将得到的响应再显示到前端- 使用了jinja2模板引擎(没有做前后端全分离,一是简陋的应用没必要,二是我还不会,哈哈)

3. 实现

3.1. lac分词模型的服务化部署

1、什么是服务化部署?

“部署”这个词我见到过很多次了,但总对它的意思有些模糊。有时,将一个AI模型训练好后,保存为本地文件,然后我们就可以在python脚本中加载模型以及使用模型进行预测,这样的过程也称为“部署”。

服务化部署,就是将模型部署为一个“Web服务”。这样部署的效果就是,你只需要对相应的端口发送合适的请求,就可以得到模型的预测结果,即响应。而使用该模型不再需要各种各样的环境依赖(部署的模型本身仍然是运行在其依赖的环境中的)。

感觉说得还是有点迷糊,先就这样叭。

2、lac分词模型的部署方法

lac是PaddleHub模型仓库中的一个“预训练模型”,即已经训练好的模型,部署非常简单(在此之前你需要在python环境中安装好PaddleHub的库,具体安装方法不再赘述,可自行去github上查看相应的文档:PaddleHub),只需要两步:

  • 下载lac模型
  • 一行命令部署

运行下面两行代码时,就会自动下载lac模型(通常会下载到C盘用户目录的

.paddlehub

文件夹中,通常还有一个

README.md

文件,里面是模型的介绍以及使用教程)

import paddlehub as hub
lac = hub.Module(name="lac")

用下面的代码对模型进行测试:

import paddlehub as hub
lac = hub.Module(name="lac")

test_text =["今天是个好天气。"]
results = lac.cut(text=test_text, use_gpu=False, batch_size=1, return_tag=True)print(results)#{'word': ['今天', '是', '个', '好天气', '。'], 'tag': ['TIME', 'v', 'q', 'n', 'w']}

然后命令行启动服务完成部署(不执行上面的代码,直接运行命令,也可以自动下载模型),

hub serving start -m lac

启动成功时的终端输出:

* Running on all addresses (0.0.0.0)* Running on http://127.0.0.1:8866* Running on http://192.168.43.166:8866
INFO 2023-03-1700:12:29,487 _internal.py:224] Press CTRL+C to quit

3.2 使用Flask构建app

1、目录结构

- templates
    - index.html
- app.py
- forms.py

注:templates这个文件夹是固定的,与flask框架的

render_template

搭配使用,

html

文件都放里面,不然找不到。

2、forms.py

定义了一个表单类

TextForm

,之后就从网页的表单中输入待分析的文本,将数据传到后端。

from flask_wtf import FlaskForm
from wtforms import StringField
from wtforms.validators import DataRequired

classTextForm(FlaskForm):
    text = StringField('待分析的文本', validators=[DataRequired(message="不能为空")])

3、app.py

该脚本也会启动一个Web服务,直接在浏览器输入链接

http://127.0.0.1:5000

即可访问,其中

5000

app.run()

中的

port

参数指定。

from flask import Flask, jsonify, render_template, request
import requests
from forms import TextForm

app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY']='your_secret_key_here'

@app.route('/', methods=['GET','POST'])defpredict():# 实例化一个表单对象
    form = TextForm()if form.validate_on_submit():# 1. 将表单的文本数据转换为字典 --> lac服务的输入要求是字典
        data ={"text": form.text.data}# 2. 向paddlehub的lac服务发送请求 --> 链接是使用paddlehub部署时内部默认指定的
        response = requests.post("http://127.0.0.1:8866/predict/lac", json=data)
        result = response.json()
        results = result['results']return render_template('index.html', form=form, results=results)return render_template('index.html', form=form)if __name__ =='__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)# port指定运行的端口

3、index.html

主页内容。

html

文件中,使用了一些属于flask的jinja2(模板引擎,渲染html文件)的语法,即带

{% %}

{{ }}

的内容。其中

{% %}

实现控制结构,

{{ }}

引用从

render_template

传过来的参数。
由于我前端了解较少,下面的页面显示起来是比较简陋的,但核心功能已经完成(能run就行)。

<h1>体验分词功能</h1><formaction=""method="post"class="mt-4"><!-- csrf这一句好像可以删掉 -->
    {{ form.csrf_token }}
    {{ form.text(class='input', style='width:500px', placeholder='请输入待分析的文本') }}
    <inputtype="submit"value="Submit"></form>

{% if results %}
    <p>分词结果如下:</p>
{% endif %}

<p>
{% for word in results %}
    {{ word }} 
{% endfor %}
</p>

4. 小结

  • 本次实现了一个简陋的网页应用,应用的核心功能——分词,是由另一个独立运行的服务lac提供的。将AI模型独立部署有一个好处,即它可以同时为多个网页应用提供服务。
  • 也是我自己是对之前学习的Flask知识的一次小的实践尝试。


本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_63238256/article/details/129617969
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