


Frameworks PHP et intelligence artificielle : guide du développeur
Utilisez le framework PHP pour intégrer l'intelligence artificielle (IA) afin de simplifier l'intégration de l'IA dans les applications Web. Framework recommandé : Laravel : léger, efficace et puissant. CodeIgniter : simple et facile à utiliser, adapté aux petites applications. Zend Framework : framework de niveau entreprise avec des fonctions complètes. Méthode d'intégration de l'IA : Modèle d'apprentissage automatique : effectuer des tâches spécifiques. API AI : fournit des fonctionnalités prédéfinies. Bibliothèque AI : gère les tâches d’IA.
Framework PHP et intelligence artificielle : guide du développeur
Alors que l'intelligence artificielle (IA) continue de croître dans divers secteurs, les développeurs recherchent des moyens de tirer parti de ses puissantes capacités. Le framework PHP fournit aux développeurs un ensemble d'outils puissants qui simplifie le processus d'intégration de l'IA dans les applications Web.
Choisissez un framework PHP
Pour l'intégration de l'IA, plusieurs frameworks PHP se démarquent :
- Laravel : Framework léger et modulaire avec un écosystème solide et une documentation riche.
- CodeIgniter : Framework rapide, léger et facile à utiliser pour les applications de petite et moyenne taille.
- Zend Framework : Framework de niveau entreprise qui fournit tout ce dont vous avez besoin pour créer et gérer des applications complexes.
IA intégrée
L'IA peut être intégrée aux applications PHP de plusieurs manières :
- Modèles d'apprentissage automatique : Former des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des tâches spécifiques, telles que la reconnaissance d'images ou le traitement du langage naturel.
- API IA : Exploitez les API IA prédéfinies qui fournissent des fonctionnalités spécifiques telles que la traduction ou la reconnaissance faciale.
- Bibliothèque IA : Utilisez des bibliothèques PHP, telles que PHP-AI ou Machine Learning PHP, pour gérer les tâches d'IA.
Cas pratique : Classificateur d'images piloté par l'IA
Prenons un cas pratique comme exemple pour illustrer comment intégrer l'IA à l'aide du framework Laravel :
// 导入必要的库 use Illuminate\Http\Request; use Google\Cloud\Vision\V1\ImageAnnotatorClient; // 创建一个新的图像分类器控制器 class ImageClassifierController extends Controller { public function classify(Request $request) { // 获取图像文件 $file = $request->file('image'); // 创建一个图像批注器客户端 $imageAnnotator = new ImageAnnotatorClient(); // 将图像内容转换为文本 $imageString = file_get_contents($file); // 执行图像分类 $response = $imageAnnotator->labelDetection($imageString); $labels = $response->getLabelAnnotations(); // 返回分类结果 return response()->json([ 'labels' => $labels ]); } }
Dans cet exemple, nous utilisons l'API Google Cloud Vision pour créer un classificateur d'images. Ce contrôleur reçoit l'image téléchargée via l'API et renvoie les résultats de classification de l'image.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

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