AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?-AI-php.cn

AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?

WBOY

リリース： 2023-04-11 18:25:03

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AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?

皆さんこんにちは、キャソンです。

ここ数か月間、 AI 関連のニュースが引き続き人々の注目を集めています。この人気の波に乗って、あらゆる分野の開発者が AI アプリケーションの開発に投資しています。たとえば、15 歳の開発者 saviomartin7[1] が開発した IconifyAI[2] は、テキスト記述

ロゴ

に基づいてアプリケーションを生成できます。このウェブサイトは、オンラインになってから 5 日以内に 1.5,000 ドル近くの収益を上げました。

AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか? さまざまな基本サービス (さまざまなストレージサービス、AI サービス、デプロイメントなど) には成熟したソリューションがあるため、この機会の波はフロントエンドの学生にとって非常に有益です。フロントエンドの学生はビジネスロジックの実装にのみ集中する必要があります。

この記事では、外国人男性が AI アプリケーションの開発にどのように週末を費やしたかを見てみましょう。アプリケーションの開始からわずか 40 日で、20wUV を受信しました。

AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか? アプリケーションアーキテクチャ

まず、このアプリケーションを紹介しましょう。このアプリケーションは、restorephotos[3] と呼ばれます。ユーザーがぼやけた古い写真をアップロードした後、

は写真を修復し、より鮮明なバージョンを返します。アプリケーションの完全なコードはオープンソース化されています。

アプリケーションのオープンソースコードアドレス[4]

AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか? アプリケーションアーキテクチャ全体は 4 つの部分に分かれています:

フロントエンド (Next.js)

画像ストレージサービス
Next.js サーバー
AI API

##完全なワークフローは次のとおりです: AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?

#ユーザーはフロントエンドに古い写真をアップロードします

##フロントエンドは画像ストレージサービスを呼び出し、画像ストレージを返します。フロントエンドへのアドレス

バックエンドは AI API を呼び出して画像を処理します
AI API は処理された画像を返します画像をバックエンドに送信し、バックエンドはそれをフロントエンドに返します
フロントエンド処理後の効果を表示します
フロントエンド部分
フロントエンド全体とバックエンドは Next.js を使用して実装され、フロントエンドは主に次の 2 つの部分で構成されます:

画像アップロード

AI 処理画像表示

<UploadDropzone
 uploader={uploader}
 options={options}
width="670px"
 height="250px"
 onUpdate={(file) => {
 // ...AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?上传成功后的逻辑
 }}
/>;

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PS: ここでは私の祖父の古い写真が使用されています๑￣◡￣๑

AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか? バックエンドパーツ

バックエンドコアロジックには 2 つの部分が含まれています。

Redis を使用して、インターフェイス呼び出しの頻度を制限します。

Redis は、HTTP ベースの Redis クライアントである @upstash-redis[7] を使用します。オンラインで Redis データベースを作成した後、HTTP リクエストを通じてサーバー上でそれを呼び出すことができます。

replicate が提供する swinir モデルを使用して画像を処理します。

replicate は機械学習クラウドサービスプロバイダーです。次のようなビジネスニーズに応じてさまざまな機械学習モデルを選択できます:

画像の鮮明さの処理

BROKEN PHOTO REPAIR

Text to Image

....
Next.js サーバーでは HTTP を使用しますモデル API を次の形式で呼び出します:

// 我们上传的AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?地址
const imageUrl = req.body.imageUrl;
// 请求模型接口
const startResponse = await fetch('https://api.replicate.com/v1/predictions', {
 method: 'POST',
 // ...省略代码
 body: JSON.stringify({
// 我们需要的模型对应的版本
version: '9283608cc6b7be6b65a8e44983db012355fde4132009bf99d976b2f0896856a3',
input: { img: imageUrl, version: 'v1.4', scale: 2 }
 })
});

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值得注意的是，模型计算需要时间，所以在服务端，我们每秒轮询一次结果，如果模型返回处理后的AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?，我们就将AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?返回给前端：

// 保存模型处理后的结果
let restoredImage: string | null = null;
while (!restoredImage) {
// 请求模型API
let finalResponse = await fetch(endpointUrl, {
method: "GET",
// ...省略代码
});
let jsonFinalResponse = await finalResponse.json();

if (jsonFinalResponse.status === "succeeded") {
// 模型返回AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?成功
restoredImage = jsonFinalResponse.output;
} else if (jsonFinalResponse.status === "failed") {
// 模型返回AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?失败
break;
} else {
// 模型还未返回AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?，1s后轮询
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1000));
}
}

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总结

可以发现，所有基础服务均有现成产品可供使用，这极大加快了前端的开发效率，降低了开发成本。

作者运行这个应用的成本是多少呢？其中：

AI アプリケーションを 2 日で起動するにはどうすればよいでしょうか?存储使用的是upload.io[8]提供的存储服务。这里作者使用的是35刀/月的基础付费版本，每月有50GB的上传空间。
Redis云服务考虑到仅用来做接口调用频率限制，使用免费版就好。
整个应用使用Vercel部署，Vercel Pro每月20刀。
20wUV的模型API调用费用，大概是900刀。

对于想构建自己的AI应用的朋友，可以参考本文的实现与成本，行动起来吧。