在当今快速发展的人工智能时代，机器学习工程师是一些公司中最抢手的职位之一。然而，许多人在学习过程中遇到了困难，要么只停留在理论层面，要么只专注于前端或后端的开发，而忽视了如何将机器学习模型部署到生产环境中。

这个课程将详细介绍如何构建一个完整的AI文档搜索Web应用，并将其部署到生产环境中。我们将使用Flask作为后端框架，训练BERT模型，并将其部署为高性能API，同时结合PostgreSQL和Redis进行数据处理，最后通过Railway进行部署。

MP4 | 视频：h264、1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 声道
语言：英语 | 时长：3 小时 4 分钟 | 大小：2.35 GB

什么你将学习到？

在本文结束时，你将能够：

  1. 构建复杂的Flask Web应用：包括前端和后端的开发。
  2. 从零开始训练BERT模型：使用PyTorch和Hugging Face库，训练一个BERT类的模型，并将其部署为高性能API。
  3. 设计分布式计算工作负载：使用Celery和Redis处理后台任务。
  4. 使用PostgreSQL进行数据库交互：通过SQLAlchemy ORM与数据库进行高效操作。
  5. 部署应用到生产环境：通过Railway进行从零到hero的部署。

课程结构

这篇博客分为以下几个部分：

  1. 项目介绍：了解我们要构建什么样的应用。
  2. Flask后端开发：从零开始构建Flask应用。
  3. BERT模型训练：使用PyTorch训练BERT模型。
  4. API构建：将模型封装为高性能API。
  5. 数据库交互：集成PostgreSQL数据库。
  6. 任务队列与分布式计算：使用Celery和Redis。
  7. 部署到生产环境：使用Railway进行部署。

详细步骤

第一部分：项目介绍

我们将构建一个AI文档搜索Web应用，能够允许用户上传文档并通过自然语言查询其内容。用户将能够：

  • 上传PDF、Word和文本文件。
  • 通过自然语言查询关键词或短语。
  • 获取相关文档片段。

第二部分：Flask后端开发

安装Flask并初始化项目。以下是初始项目结构：

bash

project/
app/
models/
routes/
templates/
static/
config.py
requirements.txt

第三部分：BERT模型训练

使用Hugging Face的transformers库加载预训练的BERT模型，并进行微调。代码示例如下：

python

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torchclass BERTModel:
def __init__(self):
self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
self.model = BertModel.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)

def encode(self, text):
inputs = self.tokenizer(text, return_tensors=‘pt’, max_length=512, truncation=True, padding=‘max_length’)
with torch.no_grad():
outputs = self.model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]
return embeddings.numpy()

第四部分：API构建

使用FastAPI来构建高性能API：

python

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import uvicornapp = FastAPI()

class SearchRequest(BaseModel):
query: str

@app.post(“/search”)
async def search(request: SearchRequest):
query = request.query
results = await search_documents(query)
return {“results”: results}

if __name__ == “__main__”:
uvicorn.run(app, host=“0.0.0.0”, port=8000)

第五部分：数据库交互

使用PostgreSQL和SQLAlchemy进行数据库操作。首先，配置PostgreSQL数据库：

bash

sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib
createdb -U your_user your_database

然后，在Python中使用SQLAlchemy：

python

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, BLOB
from sqlalchemy.orm import sessionmakerengine = create_engine(‘postgresql://your_user:your_password@localhost/your_database’)
Base = declarative_base()
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

第六部分：任务队列与分布式计算

安装Celery和Redis，并配置Celery：

bash

pip install celery[librabbitmq]
pip install redis

在Flask应用中使用Celery处理后台任务：

python

from celery import Celery

celery = Celery(‘tasks’, broker=‘redis://localhost:6379/0’)

第七部分：部署到生产环境

使用Railway进行部署：

  1. 创建Railway账号。
  2. 创建新项目。
  3. 配置Dockerfile和部署设置。
  4. 部署应用到生产环境。

通过课程，你学习了如何构建一个完整的机器学习Web应用，并成功部署到生产环境中。你将具备构建复杂的后端系统、训练深度学习模型、设计分布式计算架构等技能。

后续步骤

  • 实践：通过实际项目巩固所学知识。
  • 学习更多：深入了解PyTorch、FastAPI和PostgreSQL的高级功能。
  • 展示作品：将你的项目加入作品集，提升职业竞争力。

通过这份指南，你已经掌握了构建和部署机器学习Web应用的关键技能。现在就开始你的项目吧！

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