Le choix de la technologie du backend NLP nécessite de combiner les exigences du projet, les attentes de performance et les habitudes de développement. Les éléments principaux comprennent les méthodes de déploiement du modèle, l'efficacité d'inférence, l'évolutivité et les capacités d'intégration du système. Les solutions grand public incluent l'écosystème Python (tel que les transformateurs Flask / Django) adaptés à un développement rapide, tandis que le langage GO combiné avec l'exécution TensorFlow / ONNX convient plus au déploiement de services léger; Le déploiement du modèle doit prendre en compte la gestion des versions, la surveillance des services et la gestion des exceptions, et il est recommandé d'utiliser la contenerisation Docker et de coopérer avec l'orchestration de Kubernetes; Améliorer l'efficacité de la communication avec le GRPC, et l'architecture de microservice est facile à développer, et Prometheus peut être utilisé pour la surveillance des performances; Le processus de flux de données comprend le nettoyage de texte, la segmentation des mots, la conversion de format, le raisonnement du modèle et le retour des résultats, et une mauvaise conception de chaque lien peut devenir un goulot d'étranglement des performances; Il est recommandé de commencer avec des projets à petite échelle et d'optimiser et de se développer progressivement.
La technologie derrière le traitement du langage naturel (PNL) n'est pas réellement mystérieuse, mais pour choisir une solution backend appropriée, il est en effet nécessaire de considérer de manière globale en combinaison avec les exigences du projet, les attentes de performance et les habitudes de développement. Si vous vous préparez à créer une application ou un service axé sur les fonctions de la NLP, le choix de la technologie principale à droite est la première étape clé.

Choisissez la bonne pile technologique
La construction d'un backend PNL tourne généralement autour de plusieurs éléments de base: déploiement du modèle, efficacité d'inférence, évolutivité et capacités d'intégration avec les systèmes frontaux ou autres. Les options grand public incluent des transformateurs Flask / Django sous l'écosystème Python, ou un langage GO plus efficace combiné avec l'exécution TensorFlow / ONNX.
- Si vous poursuivez un prototypage rapide, écrire des API à Python est un bon choix.
- Si vous souhaitez déployer des services légers et réduire l'utilisation des ressources, GO est une alternative puissante.
- Compte tenu des performances d'inférence du modèle, vous pouvez utiliser ONNX Runtime ou Tensorrt pour optimiser la vitesse d'exécution du modèle.
Dans les applications pratiques, telles que les chatbots ou les systèmes de classification de texte, vous constaterez que bien que GO ne soit pas aussi riche que Python dans l'écologie PNL, il fonctionne mieux dans le traitement et la stabilité des services simultanés et convient aux environnements de production.

Le déploiement du modèle n'est pas le point final, mais le point de départ
Beaucoup de gens pensent que le modèle peut être lancé directement après l'entra?nement, mais en fait, ce n'est que le début. Le déploiement du modèle doit prendre en compte des problèmes tels que la gestion des versions, la surveillance des services et la gestion des exceptions. Vous pouvez utiliser Docker pour conteneriser vos services de modèle et l'orchestrer avec Kubernetes, ce qui peut améliorer la robustesse et la maintenabilité du système global.
Certaines pratiques courantes comprennent:

- Utilisez GRPC au lieu de l'interface HTTP pour améliorer l'efficacité de la communication
- Divisez le service modèle en microservices indépendants pour une échelle horizontale
- Coopérez avec Prometheus pour la surveillance des performances pour assurer un retard de réponse contr?lable
Si vous le construisez à partir de zéro, il est recommandé de commencer à petite échelle, comme l'écriture d'un service de classification de texte simple avec GO, essayant un modèle léger, puis ajoutant progressivement des fonctions après sa stabilité.
N'ignorez pas la conception de la circulation des données
Le c?ur des services PNL est le flux de données: chaque étape peut devenir un goulot d'étranglement du texte d'origine provenant de l'avant pour le prétraitement, le raisonnement du modèle et le retour des résultats. Surtout dans les scénarios de concurrence élevés, les détails de la conversion du format d'entrée et de sortie, du mécanisme de cache et du traitement asynchrone ne peuvent pas être ignorés.
Par exemple, si l'utilisateur envoie une phrase chinoise à chaque fois, ce que vous devez faire est:
- Faire du nettoyage de base (retirer les espaces, symboles spéciaux)
- Participe ou tokenize (vous pouvez utiliser Jieba, Bert Tokenizer, etc.)
- Convertir au format d'entrée accepté par le modèle (généralement tenseur ou tableau)
- Résultats de l'inférence du modèle d'appel et de sortie d'analyse
- Retournez des informations sémantiques structurées (telles que les tendances émotionnelles, les mots clés, etc.)
Pendant l'ensemble du processus, si un lien n'est pas bien con?u, comme le fait de ne pas avoir de limites de longueur d'entrée ou de données intermédiaires compressées, cela affectera les performances globales.
Fondamentalement, c'est tout. Sélectionnez la pile de langage et de technologie, clarifier le processus de déploiement et de données du modèle, et vous pouvez créer un backend PNLP pratique et stable. Pas compliqué, mais il est facile d'ignorer les détails.
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Golang est principalement utilisé pour le développement back-end, mais il peut également jouer un r?le indirect dans le champ frontal. Ses objectifs de conception se concentrent sur les hautes performances, le traitement simultané et la programmation au niveau du système, et conviennent à la création d'applications arrière telles que les serveurs API, les microservices, les systèmes distribués, les opérations de base de données et les outils CLI. Bien que Golang ne soit pas le langage grand public de la file d'attente Web, il peut être compilé en JavaScript via GOPHERJS, exécuter sur WebAssembly via Tinygo, ou générer des pages HTML avec un moteur de modèle pour participer au développement frontal. Cependant, le développement frontal moderne doit encore s'appuyer sur JavaScript / TypeScript et son écosystème. Par conséquent, Golang convient plus à la sélection de la pile technologique avec un backend haute performance comme noyau.

La clé de l'installation de Go est de sélectionner la version correcte, de configurer les variables d'environnement et de vérifier l'installation. 1. Accédez au site officiel pour télécharger le package d'installation du système correspondant. Windows utilise des fichiers .msi, macOS utilise des fichiers .pkg, Linux utilise des fichiers .tar.gz et les décompressez vers / usr / répertoire local; 2. Configurer les variables d'environnement, modifier ~ / .Bashrc ou ~ / .zshrc dans Linux / macOS pour ajouter le chemin et Gopath, et Windows définit le chemin d'accès pour aller dans les propriétés du système; 3. Utilisez la commande gouvernementale pour vérifier l'installation et exécutez le programme de test Hello.go pour confirmer que la compilation et l'exécution sont normales. Paramètres et boucles de chemin tout au long du processus

Pour construire un GraphQlapi en Go, il est recommandé d'utiliser la bibliothèque GQLGEN pour améliorer l'efficacité du développement. 1. Sélectionnez d'abord la bibliothèque appropriée, telle que GQLGEN, qui prend en charge la génération automatique de code basée sur le schéma; 2. Définissez ensuite GraphQlschema, décrivez la structure de l'API et le portail de requête, tels que la définition des types de post et des méthodes de requête; 3. Puis initialisez le projet et générez du code de base pour implémenter la logique métier dans Resolver; 4. Enfin, connectez GraphQlHandler à HttpServer et testez l'API via le terrain de jeu intégré. Les notes incluent les spécifications de dénomination des champs, la gestion des erreurs, l'optimisation des performances et les paramètres de sécurité pour assurer la maintenance du projet

Sync.WaitGroup est utilisé pour attendre qu'un groupe de Goroutines termine la tache. Son noyau est de travailler ensemble sur trois méthodes: ajouter, faire et attendre. 1.Add (n) Définissez le nombre de Goroutines à attendre; 2.Done () est appelé à la fin de chaque goroutine, et le nombre est réduit de un; 3.Wait () bloque la coroutine principale jusqu'à ce que toutes les taches soient effectuées. Lorsque vous l'utilisez, veuillez noter: ADD doit être appelé à l'extérieur du goroutine, évitez l'attente en double et assurez-vous de vous assurer que Don est appelé. Il est recommandé de l'utiliser avec un report. Il est courant dans la rampe simultanée des pages Web, du traitement des données par lots et d'autres scénarios, et peut contr?ler efficacement le processus de concurrence.

L'utilisation du package Embed de Go peut facilement intégrer des ressources statiques dans le binaire, adapté aux services Web pour emballer HTML, CSS, images et autres fichiers. 1. Déclarez la ressource intégrée à ajouter // Go: Embed Commentaire avant la variable, telle que l'intégration d'un seul fichier hello.txt; 2. Il peut être intégré dans l'ensemble du répertoire tel que statique / *, et réaliser des emballages multi-fichiers via ENGED.fs; 3. Il est recommandé de changer le mode de chargement du disque via des variables BuildTag ou Environment pour améliorer l'efficacité; 4. Faites attention à la précision du chemin, aux limitations de la taille des fichiers et aux caractéristiques en lecture seule des ressources intégrées. L'utilisation rationnelle de l'intégration peut simplifier le déploiement et optimiser la structure du projet.

Il n'est pas difficile de créer un serveur Web écrit en Go. Le noyau réside dans l'utilisation du package net / http pour implémenter des services de base. 1. Utilisez Net / HTTP pour démarrer le serveur le plus simple: enregistrez les fonctions de traitement et écoutez les ports via quelques lignes de code; 2. Gestion du routage: utilisez Servmux pour organiser plusieurs chemins d'interface pour une gestion structurée facile; 3. Pratiques communes: routage de groupe par modules fonctionnels et utiliser des bibliothèques tierces pour prendre en charge l'appariement complexe; 4. Service de fichiers statique: Fournissez des fichiers HTML, CSS et JS via HTTP.FileServer; 5. Performances et sécurité: activer HTTPS, limiter la taille du corps de la demande et définir le délai d'attente pour améliorer la sécurité et les performances. Après avoir ma?trisé ces points clés, il sera plus facile d'élargir les fonctionnalités.

Le c?ur du traitement audio et vidéo consiste à comprendre le processus de base et les méthodes d'optimisation. 1. Le processus de base comprend l'acquisition, le codage, la transmission, le décodage et la lecture, et chaque lien a des difficultés techniques; 2. Des problèmes courants tels que l'audio et l'aberration vidéo, le retard de latence, le bruit sonore, l'image floue, etc. peuvent être résolues par ajustement synchrone, optimisation de codage, module de réduction du bruit, ajustement des paramètres, etc.; 3. Il est recommandé d'utiliser FFMPEG, OpenCV, WebBrTC, GStreamer et d'autres outils pour atteindre des fonctions; 4. En termes de gestion des performances, nous devons prêter attention à l'accélération matérielle, à la définition raisonnable des fréquences d'images de résolution, à des problèmes de concurrence et de fuite de mémoire de contr?le. La ma?trise de ces points clés contribuera à améliorer l'efficacité du développement et l'expérience utilisateur.

Le but de Select Plus Default est de permettre à Select d'effectuer un comportement par défaut lorsqu'aucune autre branche n'est prête à éviter le blocage du programme. 1. Lorsque vous recevez des données du canal sans blocage, si le canal est vide, il entrera directement la branche par défaut; 2. En combinaison avec le temps. Après ou Ticker, essayez d'envoyer des données régulièrement. Si le canal est plein, il ne bloque pas et ne sautera pas; 3. Empêcher les blocs de bloces, éviter le programme coincé lorsqu'il est incertain si le canal est fermé; Lorsque vous l'utilisez, veuillez noter que la branche par défaut sera exécutée immédiatement et ne peut pas être abusée, et que par défaut et le cas s'excluent mutuellement et ne seront pas exécutés en même temps.
