Создание приложений с искусственным интеллектом своими руками: руководство по всему процессу - от анализа требований до развертывания и запуска в эксплуатацию

предисловие

В этой статье мы попытаемся реализовать приложение по кратчайшему пути и в легком режиме, что требует всего трех больших шагов + 9 маленьких шагов, а далее - практический процесс обучения.

Описание требований

Систематическое описание с точки зрения менеджера по продукту можно найти в следующем шаблоне:

1. Обзор требований: Какая проблема решается, какая функция достигается, и общая презентация.
2. Описание интерактивного интерфейса: Функции и взаимодействие блока ввода и блока вывода.
3. Предоставление функциональных инструментов: Поиск функционально реализуемых моделей ИИ.

соответствующая модель

Для создания иллюстраций к статьям доступны следующие модели искусственного интеллекта, для которых используются специальные API:
адрес модели

Пример готовой демонстрации::Нажмите, чтобы посмотреть

Этапы реализации требований

1. Общее описание потребностей

Разработайте приложение на базе Gradio для реализации следующих функций:

• После того как пользователь введет содержание публичного сообщения, нажмите на кнопку One Click Generate.
• Автоматическое создание заголовков, аннотаций.
• Автоматически генерируйте подсказки по английскому языку на основе аннотаций и создавайте графические изображения статей.

2. Основные модули Front-end

1. Поле ввода пользователя: Напоминает пользователю о необходимости ввести содержимое публичного сообщения.
2. Поле вывода заголовка::
   • Автоматически сгенерируйте 5 названий (не более 64 символов), подходящих для публичных номеров.
   • Расположение слева направо, потоковый вывод, раздельное представление процесса обдумывания и конечного результата.
3. Блок вывода итогов::
   • Автоматически генерируйте резюме (не более 120 слов), подходящее для публичных номеров.
   • Расположение слева направо, потоковый вывод, раздельное представление процесса обдумывания и конечного результата.
4. Статья с изображением Окно вывода подсказки::
   • Подсказка автоматически генерируется на английском языке на основе резюме.
   • Левая и правая раскладка с потоковым выходом.
   • Редактируется и поддерживает регенерацию.
5. Окно вывода для графики статьи::
   • Создайте изображение на основе сгенерированной английской подсказки.
   • Генерирует 2 изображения размером 1024x500.

Визуальный стиль: технологичный голубой + фиолетовый.

3. API на стороне сервера

Заголовок, резюме, API вывода подсказки

import requests
import json
from PIL import Image
from io import BytesIO
url = 'https://api-inference.modelscope.cn/v1/images/generations'
payload = {
'model': 'djyzcp123/gjerc',  # ModelScope Model-Id, required
'prompt': 'A golden cat'  # required
}
headers = {
'Authorization': 'Bearer 替换为你的魔搭token',
'Content-Type': 'application/json'
}
response = requests.post(url, data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers)
response_data = response.json()
image = Image.open(BytesIO(requests.get(response_data['images'][0]['url']).content))
image.save('result_image.jpg')

Генерируйте код с помощью искусственного интеллекта и тестируйте полировку в облачном блокноте

1. генерация кода

• Код может быть сгенерирован автоматически с использованием больших моделей, таких как Cursor, DeepSeek-R1, QwenMax-QWQ, Claude 3.7 и др.
• Код сохраняется как .py Документация.

2. Выполните код в блокноте

• Ноутбук поставляется с предустановленным окружением прямо из коробки.
• Адрес записной книжки
• быть в движении .py Документация:

!python /mnt/workspace/文件名.py

3. Тестирование и оптимизация

Приемка фронтальных работ

Внешние интерфейсы, создаваемые четырьмя инструментами, отличаются друг от друга, но все они соответствуют требованиям.

Курсор	DeepSeek-R1
QwenMax-QWQ	Клод3.7

Прием на стороне сервера

Функциональность работает должным образом, а генерируемые названия, аннотации, подсказки и изображения соответствуют ожиданиям.

Развертывание начинается

1. Основные настройки CreateSpace

• Новое творческое пространство
• Используйте свободные ресурсы процессора платформы, которые настроены по умолчанию.

2. Ключевой шаг: защита ключей API

• Измените код, чтобы сохранить ключ API в переменной окружения.

Предварительная модификация:

Модифицированный:

import os
MODEL_API_KEY = os.getenv('MODEL_API_KEY')

3. Загрузка документов и их размещение в Интернете

• Успешная отладка в Notebook .py Переименуйте файл в app.py и загрузили.

После этого вы получите ссылку, которой можно поделиться:

резюме

Каждый может стать разработчиком приложений, включите магию искусственного интеллекта и создайте тысячи приложений!

Приложение можно бесконечно расширять, например:

1. Добавьте украшения для статей и копию для микроблогов.
2. Стиль иллюстраций - по желанию.

Вас ждут новые возможности! 🚀