Serverless 的 AI 写诗，程序员浪漫起来谁能顶得住啊！

古诗词是中国文化殿堂的瑰宝，记得曾经在韩国作 Exchange Student 的时候，看到他们学习咱们的古诗词，有中文的还有翻译版的，本身发自心里的骄傲，甚至也会在某些时候背起一些耳熟能详的诗词。

本文将会经过深度学习为咱们生成一些古诗词，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

古诗词生成其实是文本生成，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，而后自动生成像模像样的文本。

上图直观展现了 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」。

输入层咱们能够用只有一个元素为1的向量来编码不一样的字符，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，可让生成的下一个字符尽可能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」获得的输出向量是第四维最大，对应的并非「e」，这样就产生代价。

学习的过程就是不断下降这个代价。学习到的模型，对任何输入字符能够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

经过 Clone 代码，而且安装相关依赖：

pip3 install tensorflow==1.14 word2vec numpy

经过训练：

python3 train.py

能够看到训练结果：

此时会生成多个模型在 output_poem 文件夹下，咱们只须要保留最好的便可，例如个人训练以后生成的 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，我只须要保存 output_poem/best_model/model-20390 模型便可。

部署上线

在项目目录下，安装必要依赖：

pip3 install word2vec numpy -t ./

因为 Tensorflow 等是腾讯云云函数内置的package，因此这里无需安装，另外 numpy 这个 package 须要在 CentOS+Python3.6 环境下打包。也能够经过以前制做的小工具打包：https://www.serverlesschina.com/35.html

完成以后，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")

同时须要准备好 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，咱们就能够经过 Serverless Framework CLI 部署项目。部署完成以后，咱们能够经过 PostMan 测试咱们的接口：

总结

本文经过已有的深度学习项目，在本地进行训练，保存模型，而后将项目部署在腾讯云云函数上，经过与 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。

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