第六篇：用Serverlss部署一个基于深度学习的古诗词生成API

前言

古诗词是中国文化殿堂的瑰宝，记得曾经在韩国做Exchange Student的时候，看到他们学习我们的古诗词，有中文的还有翻译版的，自己发自内心的骄傲，甚至也会在某些时候背起一些耳熟能详的诗词。

本文将会通过深度学习为我们生成一些古诗词，并将模型部署到Serverless架构上，实现基于Serverless的古诗词生成API。

项目构建

古诗词生成实际上是文本生成，或者说是生成式文本。关于基于深度学习的文本生成，最入门级的读物包括Andrej Karpathy的博客。他使用例子生动讲解了Char-RNN（Character based Recurrent Neural Network）如何用于从文本数据集里学习，然后自动生成像模像样的文本。

上图直观展示了Char-RNN的原理。以要让模型学习写出“hello”为例，Char-RNN的输入输出层都是以字符为单位。输入“h”，应该输出“e”；输入“e”，则应该输出后续的“l”。输入层我们可以用只有一个元素为1的向量来编码不同的字符，例如，h被编码为“1000”、“e”被编码为“0100”，而“l”被编码为“0010”。使用RNN的学习目标是，可以让生成的下一个字符尽量与训练样本里的目标输出一致。在图一的例子中，根据前两个字符产生的状态和第三个输入“l”预测出的下一个字符的向量为<0.1, 0.5, 1.9, -1.1>，最大的一维是第三维，对应的字符则为“0010”，正好是“l”。这就是一个正确的预测。但从第一个“h”得到的输出向量是第四维最大，对应的并不是“e”，这样就产生代价。学习的过程就是不断降低这个代价。学习到的模型，对任何输入字符可以很好地不断预测下一个字符，如此一来就能生成句子或段落。

本文项目构建参考了Github已有项目：https://github.com/norybaby/poet

通过Clone代码，并且安装相关依赖：

pip3 install tensorflow==1.14 word2vec numpy

通过训练：

python3 train.py

可以看到训练结果：

此时会生成多个模型在output_poem文件夹下，我们只需要保留最好的即可，例如我的训练之后生成的json文件：

{
  "best_model": "output_poem/best_model/model-20390",
  "best_valid_ppl": 21.441762924194336,
  "latest_model": "output_poem/save_model/model-20390",
  "params": {
    "batch_size": 16,
    "cell_type": "lstm",
    "dropout": 0.0,
    "embedding_size": 128,
    "hidden_size": 128,
    "input_dropout": 0.0,
    "learning_rate": 0.005,
    "max_grad_norm": 5.0,
    "num_layers": 2,
    "num_unrollings": 64
  },
  "test_ppl": 25.83984375
}

此时，我只需要保存output_poem/best_model/model-20390模型即可。

部署上线

在项目目录下，安装必要依赖：

pip3 install word2vec numpy -t ./

由于tensorflow等是腾讯云云函数内置的package，所以这里无需安装，另外numpy这个package需要在CentOS+Python3.6环境下打包。也可以通过之前制作的小工具打包：https://www.serverlesschina.com/35.html

完成之后，编写函数入口文件：

import uuid, json
from write_poem import WritePoem, start_model

writer = start_model()


def return_msg(error, msg):
    return_data = {
        "uuid": str(uuid.uuid1()),
        "error": error,
        "message": msg
    }
    print(return_data)
    return return_data


def main_handler(event, context):
    # 类型
    # 1： 自由
    # 2： 押韵
    # 3： 藏头押韵
    # 4： 藏字押韵

    style = json.loads(event["body"])["style"]
    content = json.loads(event["body"]).get("content", None)

    if style in '34' and not content:
        return return_msg(True, "请输入content参数")

    if style == '1':
        return return_msg(False, writer.free_verse())
    elif style == '2':
        return return_msg(False, writer.rhyme_verse())
    elif style == '3':
        return return_msg(False, writer.cangtou(content))
    elif style == '4':
        return return_msg(False, writer.hide_words(content))
    else:
        return return_msg(True, "请输入正确的style参数")

同时需要准备好Yaml文件：

getUserIp:
  component: "@serverless/tencent-scf"
  inputs:
    name: autoPoem
    codeUri: ./
    exclude:
      - .gitignore
      - .git/**
      - .serverless
      - .env
    handler: index.main_handler
    runtime: Python3.6
    region: ap-beijing
    description: 自动古诗词撰写
    namespace: serverless_tools
    memorySize: 512
    timeout: 10
    events:
      - apigw:
          name: serverless
          parameters:
            serviceId: service-8d3fi753
            protocols:
              - http
              - https
            environment: release
            endpoints:
              - path: /auto/poem
                description: 自动古诗词撰写
                method: POST
                enableCORS: true

此时，我们就可以通过Serverless Framework CLI部署项目。部署完成之后，我们可以通过PostMan测试我们的接口：

总结

本文通过已有的深度学习项目，在本地进行训练，保存模型，然后将项目部署在腾讯云云函数上，通过与API网关的联动，实现了一个基于深度学习的古诗词撰写的API。

工具体验