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wordpress菜单产品目录,网站关键词优化报价,杭州市建设工程招标投标网,建设部网站监理资质换证一、架构设计图二、实现原理框图三、常见使用场景场景1#xff1a;大语言模型#xff08;LLM#xff09;服务化# 企业知识问答系统 # 医疗诊断辅助 # 法律文档分析 # 客服聊天机器人场景2#xff1a;多模态AI应用# 图像生成#xff08;Stable Diffusion#xff09; # 视频…一、架构设计图二、实现原理框图三、常见使用场景场景1大语言模型LLM服务化# 企业知识问答系统 # 医疗诊断辅助 # 法律文档分析 # 客服聊天机器人场景2多模态AI应用# 图像生成Stable Diffusion # 视频理解与分析 # 语音识别与合成 # 文档OCR识别场景3批处理推理流水线# 电商商品标注 # 金融风控分析 # 社交媒体内容审核 # 科研数据处理场景4边缘AI部署# 智能摄像头分析 # 工厂质检系统 # 自动驾驶推理 # IoT设备智能分析四、完整 Demo 演示Demo构建和部署情感分析服务步骤1安装 Lepton AI SDKpip install leptonai步骤2创建情感分析 Photon# sentiment_analyzer.py from typing import Dict, Any from transformers import pipeline from leptonai import Photon, handler class SentimentAnalyzer(Photon): 情感分析服务 - 支持中英文文本情感分析 # 定义依赖 requirement_dependencies [torch, transformers] def init(self): 初始化模型 # 加载预训练模型 self.analyzer pipeline( sentiment-analysis, modeldistilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english, device-1 # -1 for CPU, 0 for GPU ) # 中文情感分析模型 self.zh_analyzer pipeline( text-classification, modelbert-base-chinese, device-1 ) handler(analyze) def analyze_sentiment(self, text: str, language: str en) - Dict[str, Any]: 分析文本情感 Args: text: 待分析文本 language: 语言 (en/zh) Returns: 情感分析结果 if language zh: result self.zh_analyzer(text) else: result self.analyzer(text) return { text: text, sentiment: result[0][label], confidence: float(result[0][score]), language: language, timestamp: self._get_timestamp() } handler(batch_analyze, methodPOST) def batch_analyze(self, texts: list, language: str en) - Dict[str, Any]: 批量分析 results [] for text in texts: results.append(self.analyze_sentiment(text, language)) return { total: len(results), results: results, positive_count: sum(1 for r in results if r[sentiment].lower() in [positive, 积极]), negative_count: sum(1 for r in results if r[sentiment].lower() in [negative, 消极]) } def _get_timestamp(self): from datetime import datetime return datetime.now().isoformat() if __name__ __main__: # 本地测试 photon SentimentAnalyzer() # 测试单个分析 result photon.analyze_sentiment(I love this product! Its amazing!) print(f测试结果: {result})步骤3本地测试运行# 保存为 sentiment_analyzer.py 后运行 lep photon run -n sentiment -m sentiment_analyzer.py # 或者使用Python直接运行 python -c from sentiment_analyzer import SentimentAnalyzer photon SentimentAnalyzer() print(photon.analyze_sentiment(This is absolutely wonderful!)) 步骤4打包为 Photon# 创建 photon 配置 lep photon create -n sentiment-analyzer -m sentiment_analyzer.py # 查看创建的 photon lep photon list # 本地运行 photon lep photon run -n sentiment-analyzer --local步骤5部署到 Lepton Cloud# 登录到 Lepton AI lep login # 推送到云端仓库 lep photon push sentiment-analyzer # 部署为在线服务 lep deployment create sentiment-service \ --model-name sentiment-analyzer \ --resource-shape gpu.t4 # 使用 T4 GPU --min-replicas 1 \ --max-replicas 5 \ --auto-scaling-by-requests100 # 每副本处理100个请求后扩容 # 查看部署状态 lep deployment status sentiment-service步骤6使用 Python SDK 调用服务# client_demo.py from leptonai import Client import json # 连接到部署的服务 client Client( endpointhttps://sentiment-service.lepton.ai, tokenyour-api-token # 从控制台获取 ) # 单条分析 result client.analyze( textThe movie was fantastic with great acting!, languageen ) print(单条分析结果:) print(json.dumps(result, indent2)) # 批量分析 batch_result client.batch_analyze( texts[ Im so happy today!, This is terrible and awful., Its okay, nothing special., Absolutely magnificent experience! ] ) print(\n批量分析结果:) print(json.dumps(batch_result, indent2)) # 使用中文分析 chinese_result client.analyze( text这部电影真是太精彩了演员表演出色, languagezh ) print(\n中文分析结果:) print(json.dumps(chinese_result, indent2))步骤7使用 HTTP API 调用# 获取 API 端点 lep deployment status sentiment-service --show-endpoint # 使用 curl 调用 curl -X POST \ https://sentiment-service.lepton.ai/analyze \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer YOUR_TOKEN \ -d { text: The service is incredibly fast and reliable!, language: en } # 批量请求 curl -X POST \ https://sentiment-service.lepton.ai/batch_analyze \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer YOUR_TOKEN \ -d { texts: [ Excellent product quality, Poor customer service, Average experience ], language: en }步骤8监控和管理# 查看服务日志 lep deployment logs sentiment-service # 查看资源使用情况 lep deployment status sentiment-service --show-resources # 扩缩容调整 lep deployment update sentiment-service --min-replicas 2 --max-replicas 10 # 更新模型版本 lep deployment update sentiment-service --model-version v2.0 # 删除部署 lep deployment delete sentiment-service步骤9进阶功能 - 创建 Web 界面# web_ui.py import streamlit as st import requests import json st.set_page_config(page_title情感分析平台, page_icon) st.title( 智能情感分析平台) st.markdown(使用AI模型分析文本情感倾向) # 侧边栏配置 with st.sidebar: st.header(配置) api_endpoint st.text_input( API端点, valuehttps://sentiment-service.lepton.ai ) api_token st.text_input(API Token, typepassword) language st.selectbox(语言, [en, zh]) st.divider() st.markdown(### 批量处理) batch_mode st.checkbox(启用批量分析) st.divider() st.markdown(### 关于) st.info(基于Lepton AI平台构建的情感分析服务) # 主界面 tab1, tab2, tab3 st.tabs([单条分析, 批量分析, 历史记录]) with tab1: st.subheader(单文本情感分析) text_input st.text_area( 输入待分析文本, height150, placeholder请输入要分析的文本... ) if st.button(开始分析, typeprimary): if text_input.strip(): try: headers { Content-Type: application/json, Authorization: fBearer {api_token} } payload { text: text_input, language: language } response requests.post( f{api_endpoint}/analyze, headersheaders, jsonpayload ) if response.status_code 200: result response.json() # 显示结果 col1, col2, col3 st.columns(3) with col1: sentiment result[sentiment] if sentiment.lower() in [positive, 积极]: st.metric(情感倾向, 积极, delta正向, delta_colornormal) else: st.metric(情感倾向, 消极, delta负向, delta_colorinverse) with col2: confidence result[confidence] st.metric(置信度, f{confidence:.2%}) with col3: st.metric(语言, result[language].upper()) # 显示详细结果 with st.expander(查看详细结果): st.json(result) else: st.error(f请求失败: {response.text}) except Exception as e: st.error(f发生错误: {str(e)}) else: st.warning(请输入文本内容) with tab2: st.subheader(批量文本分析) uploaded_file st.file_uploader( 上传文本文件每行一个文本, type[txt, csv] ) sample_texts st.text_area( 或直接输入多个文本每行一个, height200, help每行输入一个待分析的文本 ) if st.button(批量分析, typeprimary): texts [] if uploaded_file is not None: content uploaded_file.getvalue().decode(utf-8) texts [line.strip() for line in content.split(\n) if line.strip()] elif sample_texts: texts [line.strip() for line in sample_texts.split(\n) if line.strip()] if texts: try: headers { Content-Type: application/json, Authorization: fBearer {api_token} } payload { texts: texts, language: language } with st.spinner(分析中...): response requests.post( f{api_endpoint}/batch_analyze, headersheaders, jsonpayload ) if response.status_code 200: result response.json() # 显示统计信息 col1, col2, col3 st.columns(3) with col1: st.metric(总文本数, result[total]) with col2: st.metric(积极数, result[positive_count]) with col3: st.metric(消极数, result[negative_count]) # 显示详细结果表格 st.subheader(分析结果详情) import pandas as pd df pd.DataFrame(result[results]) st.dataframe(df) # 可视化 st.subheader(情感分布) import plotly.express as px fig px.pie( values[result[positive_count], result[negative_count]], names[积极, 消极], title情感分布比例 ) st.plotly_chart(fig) else: st.error(f批量分析失败: {response.text}) except Exception as e: st.error(f发生错误: {str(e)}) else: st.warning(请上传文件或输入文本) with tab3: st.subheader(分析历史) st.info(此功能需要后端存储支持可根据需求扩展) if __name__ __main__: # 运行Streamlit应用 # streamlit run web_ui.py pass步骤10创建 Docker Compose 本地部署# docker-compose.yml version: 3.8 services: lepton-local: image: leptonai/lepton:latest container_name: lepton-local ports: - 8080:8080 - 8081:8081 environment: - LEPTON_ENVlocal - LEPTON_STORAGE/data volumes: - ./data:/data - ./photon_cache:/cache restart: unless-stopped networks: - lepton-network sentiment-service: build: context: . dockerfile: Dockerfile.sentiment container_name: sentiment-service ports: - 5000:5000 environment: - MODEL_CACHE_DIR/cache - MAX_WORKERS4 volumes: - ./model_cache:/cache depends_on: - lepton-local networks: - lepton-network deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu] networks: lepton-network: driver: bridge五、关键优势总结1.开发效率从代码到服务仅需几分钟本地开发与云端部署一致丰富的预构建模型模板2.运维简化自动扩缩容集成监控告警版本管理无缝3.成本优化按实际使用量计费GPU资源共享冷启动优化4.企业级特性多租户支持数据安全合规私有化部署支持六、最佳实践建议模型优化使用量化技术减少模型大小实现请求批处理提高吞吐量添加缓存层减少重复计算部署策略根据流量模式设置合适的副本数使用蓝绿部署进行版本更新设置合理的资源限制监控告警监控QPS、延迟、错误率设置GPU利用率告警记录详细的访问日志这个完整的Demo展示了Lepton AI平台从开发、部署到使用的全流程。您可以根据实际需求调整模型、配置和部署方式。