PyTorch و Django برای ایجاد پست های هوش مصنوعی

PyTorch یک چارچوب منبع باز محبوب برای یادگیری عمیق است که روشی انعطاف پذیر و گویا برای ایجاد و آموزش شبکه های عصبی ارائه می دهد. جنگو یک چارچوب وب سطح بالا است که از الگوی مدل-نما-الگو (MVT) پیروی می کند و توسعه سریع برنامه های کاربردی وب را امکان پذیر می کند. در این پست وبلاگ، نحوه استفاده از PyTorch و Django را با هم برای ایجاد پست‌های هوش مصنوعی، یعنی صفحات وب حاوی محتوای تولید شده بر اساس ورودی یا داده‌های کاربر، بررسی خواهیم کرد.

چرا PyTorch و Django؟

دلایل زیادی وجود دارد که چرا PyTorch و Django ترکیب خوبی برای ایجاد پست های هوش مصنوعی هستند. در اینجا به برخی از آنها اشاره می کنیم:

• PyTorch مجموعه ای غنی از ابزارها و کتابخانه ها را برای ساخت، آموزش، استقرار و اشکال زدایی مدل های یادگیری عمیق فراهم می کند. همچنین از نمودارهای محاسباتی پویا پشتیبانی می کند که امکان انعطاف و خلاقیت بیشتر در طراحی معماری شبکه های عصبی را فراهم می کند.
• جنگو مجموعه ای جامع از ویژگی ها را برای توسعه وب ارائه می دهد، مانند احراز هویت، مدیریت پایگاه داده، رندر قالب، حافظه پنهان، تست، امنیت و غیره. همچنین از اصل “تکرار نکن” (DRY) پیروی می کند که استفاده مجدد از کد را تشویق می کند. و مدولار بودن
• PyTorch و Django را می توان به راحتی با استفاده از بسته های موجود یا کد سفارشی ادغام کرد. برای مثال، می‌توان از torchvision برای بارگذاری و پیش پردازش تصاویر در نماها یا مدل‌های جنگو استفاده کرد. از django-pytorch برای استقرار مدل های PyTorch از پیش آموزش دیده به عنوان برنامه های جنگو استفاده کنید. یا از django-rest-framework برای نمایش مدل های PyTorch به عنوان REST API استفاده کنید.

چگونه با PyTorch و Django پست های هوش مصنوعی ایجاد کنیم؟

بسته به نوع محتوایی که می خواهید تولید کنید و سطح تعاملی که می خواهید ارائه دهید، راه های ممکن زیادی برای ایجاد پست های هوش مصنوعی با PyTorch و Django وجود دارد. در اینجا چند مرحله کلی وجود دارد که می تواند شما را راهنمایی کند:

1. یک دامنه یا موضوع برای پست های هوش مصنوعی خود انتخاب کنید. به عنوان مثال، ممکن است بخواهید پست های هوش مصنوعی درباره اخبار ورزشی، بررسی فیلم ها، توضیحات محصول و غیره ایجاد کنید.
2. یک منبع داده یا روش ورودی برای پست های هوش مصنوعی خود انتخاب کنید. برای مثال، ممکن است بخواهید از مجموعه داده های موجود یا منابع وب استفاده کنید. به کاربران اجازه می دهد تصاویر یا متن را آپلود کنند. یا به صورت تصادفی یا بر اساس برخی معیارها محتوا تولید کنید.
3. یک مدل یا الگوریتم برای تولید محتوا برای پست های هوش مصنوعی خود انتخاب کنید. برای مثال، ممکن است بخواهید از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده شده از Hugging Face، OpenAI، [Facebook AI Research](https:/ استفاده کنید. /ai.facebook.com/)، و غیره؛ مدل های موجود را بر اساس داده های خود تنظیم دقیق کنید. یا مدل های خود را از ابتدا با استفاده از PyTorch پیاده سازی کنید.
4. قالب یا طرح بندی را برای نمایش پست های هوش مصنوعی خود انتخاب کنید. مثلا،
   ممکن است بخواهید از قالب های HTML با شیوه نامه های CSS استفاده کنید. از کتابخانه های جاوا اسکریپت مانند React یا Vue.js برای رندر پویا استفاده کنید. یا از دستور Markdown برای قالب بندی ساده استفاده کنید.
5. پست های هوش مصنوعی خود را با استفاده از PyTorch و Django به دنبال الگوی MVT پیاده سازی کنید:
   • مدل: مدل های داده خود را با استفاده از سیستم ORM جنگو (نقشه نگاشت شی – رابطه ای) تعریف کنید. بار
   • View: نماهای خود را با استفاده از توزیع کننده URL جنگو تعریف کنید. پردازش درخواست های کاربر؛ فراخوانی توابع یا متدهای PyTorch. قالب ها را رندر کنید یا پاسخ های JSON را برگردانید
   • الگو: قالب های خود را با استفاده از زبان قالب جنگو تعریف کنید. نمایش محتوای تولید شده با استفاده از برچسب ها یا فیلترهای قالب
6. پست های هوش مصنوعی خود را با استفاده از چارچوب آزمایش جنگو تست و اشکال زدایی کنید. بررسی
   کیفیت محتوای تولید شده با استفاده از معیارهایی مانند امتیاز BLEU، نمره گیجی و غیره؛ عملکرد مدل خود را با تنظیم هایپرپارامترها، افزودن منظم سازی و غیره بهبود دهید.
7. پست های هوش مصنوعی خود را با استفاده از Heroku، AWS، Google Cloud Platform و غیره مستقر کنید. نظارت کنید عملکرد برنامه شما با استفاده از ورود به سیستم، تجزیه و تحلیل و غیره؛ برنامه خود را با ویژگی های جدید به روز کنید یا بهبودها.

مثال: برنامه Captioning Image

برای نشان دادن نحوه ایجاد پست های هوش مصنوعی با PyTorch و Django، برای تصاویر آپلود شده با استفاده از مدل DenseNet 121 از پیش آموزش دیده. این برنامه از آموزش PyTorch در مورد استقرار مدل های PyTorch الهام گرفته شده است.