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Intégration des fonctions Java avec des services d'intelligence artificielle dans une architecture sans serveur
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Intégration de fonctions Java avec des services d'intelligence artificielle dans une architecture sans serveur

Apr 27, 2024 am 08:03 AM
人工智能 无服务器

Comment intégrer les fonctions Java et les services d'intelligence artificielle dans une architecture serverless ? Choisissez un service d'IA (par exemple Google Cloud AI Platform, AWS AI) Créez une fonction Java comme front-end pour votre application Intégrez le service d'IA et utilisez sa bibliothèque client pour obtenir des informations sur le service Déployez et configurez la fonction Java en garantissant contraintes de sécurité et de ressources

Intégration de fonctions Java avec des services dintelligence artificielle dans une architecture sans serveur

Intégration des fonctions Java avec des services d'intelligence artificielle dans une architecture sans serveur

Avec l'essor de l'architecture sans serveur, les développeurs peuvent se concentrer sur la création et le déploiement d'applications sans avoir besoin de gérer l'infrastructure sous-jacente. Java Functions, partie intégrante du framework sans serveur dans l'architecture sans serveur, offre la possibilité de créer et d'exécuter du code sans avoir à gérer de serveurs ou de machines virtuelles. De plus, les services d'intelligence artificielle (IA) transforment rapidement divers secteurs, permettant aux développeurs de créer des applications plus intelligentes et plus puissantes en donnant accès à des algorithmes et des modèles avancés.

En intégrant les fonctions Java aux services d'IA, les développeurs peuvent exploiter ces technologies pour créer des applications sans serveur qui automatisent les tâches, offrent des expériences personnalisées et prennent des décisions intelligentes. Voici un guide étape par étape sur la façon d'intégrer les fonctions Java aux services d'IA pour créer des applications sans serveur :

1. Choisissez un service d'IA :
Choisissez un service d'IA qui répond à vos besoins spécifiques. Les options populaires incluent Google Cloud AI Platform, Amazon Web Services AI et Microsoft Azure AI.

2. Créez une fonction Java :
Créez une fonction Java en utilisant le framework sans serveur de votre choix, tel qu'AWS Lambda ou Google Cloud Functions. Cette fonction fera office de frontal de l'application, recevant des événements et appelant des services d'IA.

3. Intégrer les services d'intelligence artificielle :
Dans les fonctions Java, utilisez la bibliothèque cliente des services d'intelligence artificielle pour intégrer des services d'intelligence artificielle. Cela vous permettra d'obtenir des prédictions, des recommandations ou d'autres informations du service AI.

4. Déploiement et configuration :
Déployez votre fonction Java sur la plate-forme sans serveur et configurez les restrictions de sécurité et de ressources selon vos besoins.

Cas pratique : Utiliser Amazon Rekognition pour détecter des objets dans des images

Ce qui suit est un cas pratique utilisant des fonctions Java à intégrer au service Amazon Rekognition :

Extrait de code :

import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectLabelsResult;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Label;

import java.util.List;

public class ImageLabelDetectionHandler implements RequestHandler<Image, List<Label>> {

    private static final AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();

    @Override
    public List<Label> handleRequest(Image image, Context context) {
        DetectLabelsRequest request = new DetectLabelsRequest().withImage(image);
        DetectLabelsResult result = rekognitionClient.detectLabels(request);
        return result.getLabels();
    }
}
Copier après la connexion

Dans ce cas, le Java La fonction utilise La bibliothèque client Amazon Rekognition appelle l'opération detectLabels et renvoie les objets détectés dans l'image. Ces informations peuvent être utilisées pour effectuer d'autres opérations, telles que l'étiquetage automatique des images ou la fourniture aux utilisateurs de descriptions d'objets.

En intégrant les fonctions Java aux services d'IA, les développeurs peuvent créer de puissantes applications sans serveur qui exploitent la puissance de l'IA pour automatiser les tâches, améliorer la prise de décision et offrir une meilleure expérience utilisateur.

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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.

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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

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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

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