Java 関数を使用して、クラウド プラットフォーム上の人工知能リソースを最大限に活用するにはどうすればよいですか?
Java 関数を通じて、開発者はクラウド プラットフォーム上の AI 機能を簡単に活用して、画像分類、物体検出、顔検出、音声認識などのアプリケーション インテリジェンスを強化できます。たとえば、開発者は Google Cloud Functions と Cloud Vision API を利用して、クラウド ストレージから取得した URL に基づいてアップロードされた写真を分類し、HTTP 応答で結果を返す関数を作成できます。
Java関数を使用してクラウドプラットフォーム上の人工知能リソースを最大限に活用するにはどうすればよいですか?
クラウド プラットフォームは、開発者がインテリジェントなアプリケーションを構築できるようにする強力な人工知能 (AI) 機能を提供します。 Java 関数を使用すると、これらの機能を簡単に統合して、アプリケーションにインテリジェンスを追加できます。
実際のケース: 画像分類
AI を使用して、クラウド ストレージにアップロードされた写真を分類したいとします。 Google Cloud Functions と Cloud Vision API を使用して、このタスクを実行する関数を作成できます。
コード例:
import com.google.cloud.functions.*; import com.google.gson.*; import com.google.cloud.vision.v1.*; import java.util.*; public class ImageClassification implements HttpFunction { @Override public void service(HttpRequest request, HttpResponse response) throws IOException { // 从请求中提取图像 URL String url = request.getFirstQueryParameter("url").orElse(""); // 创建 ImageAnnotatorClient 实例 try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) { // 根据 URL 构建 Image 对象 ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setImageUri(url).build(); Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build(); // 执行图像分类 List<AnnotateImageResponse> responses = client.batchAnnotateImages(Collections.singletonList(img)).getResponsesList(); // 从响应中提取分类结果 String description = responses.get(0).getAnnotationResults(0).getDescription(); // 将结果写入响应正文 response.getWriter().write(description); } } }
セットアップ:
- 関数を Cloud Functions にデプロイします。
- リクエストURL内の写真のURLを更新します。
- 通話機能。
結果:
関数は、HTTPレスポンス経由で写真の分類結果を返します。
利点:
- AI 機能を活用するためにサーバー インフラストラクチャを管理する必要はありません。
- AI タスクを迅速かつステートレスに実行します。
- 大量の同時リクエストを処理できる完全なスケーラビリティ。
拡張機能:
画像分類に加えて、Cloud Functions を使用して、物体検出、顔検出、音声認識などの他の AI 機能を統合することもできます。 Cloud AI Platform の完全な機能セットを探索して、Java アプリケーションにインテリジェンスを追加します。
以上がJava 関数を使用して、クラウド プラットフォーム上の人工知能リソースを最大限に活用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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