Kes aplikasi PhpFastCache dalam projek kecerdasan buatan

Kes-kes aplikasi PhpFastCache dalam projek kecerdasan buatan

Kecerdasan Buatan (Kecerdasan Buatan) ialah salah satu titik panas yang berkembang pesat dalam bidang sains dan teknologi moden Ia meliputi banyak subbidang seperti pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer . Dalam projek kecerdasan buatan, pemprosesan dan penyimpanan data adalah pautan yang sangat kritikal. Sebagai sistem caching yang cekap, PhpFastCache boleh meningkatkan kecekapan dan prestasi projek kecerdasan buatan dengan ketara.

PhpFastCache ialah sistem cache ringan yang dibangunkan berdasarkan PHP Ia menyokong pelbagai pemacu cache, seperti fail, memori, APCu, Redis, dll. Menggunakan PhpFastCache, kami boleh menyimpan data yang kerap digunakan dalam cache untuk bacaan pantas, mengurangkan kekerapan akses kepada pangkalan data atau sumber data lain. Seterusnya, kami akan menggunakan kes praktikal untuk menunjukkan aplikasi PhpFastCache dalam projek kecerdasan buatan.

Pertama, kita perlu membina projek pengecaman imej berdasarkan pembelajaran mesin. Katakan kita ingin melaksanakan pengelas imej yang boleh mengenal pasti kucing dan anjing. Kita boleh menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin seperti Keras dan TensorFlow untuk melatih dan menguji model.

Selepas melatih model, kita boleh melaksanakan fungsi mengklasifikasikan imej melalui skrip PHP yang mudah. Untuk meningkatkan prestasi, kami boleh menggunakan PhpFastCache untuk cache hasil ramalan model supaya keputusan klasifikasi dapat dikembalikan dengan cepat dalam permintaan berikutnya.

Pertama, kita perlu memasang dan memperkenalkan perpustakaan PhpFastCache. Ia boleh dipasang melalui Komposer, atau dimuat turun dan diimport terus.

require_once 'Path/To/FastCache.php';
use PhpFastCacheCacheManager;

Seterusnya, kita perlu memulakan contoh cache. Kami memilih Redis sebagai pemacu cache, tetapi sudah tentu anda juga boleh memilih pemacu lain yang sesuai.

$config = [
    'redis' => [
        'host' => '127.0.0.1',
        'port' => 6379
    ]
];
CacheManager::setDefaultConfig($config);
$cache = CacheManager::getInstance('redis');

Untuk permintaan pengelasan imej, kita perlu terlebih dahulu menentukan sama ada imej itu telah dikelaskan dan mendapatkan keputusan ramalan. Jika ia wujud dalam cache, kami terus mengembalikan hasil dalam cache jika tidak, kami melakukan pengiraan klasifikasi imej dan menyimpan hasilnya dalam cache.

$imageUrl = 'path/to/image.jpg';
$result = $cache->getItem($imageUrl);
if (is_null($result->get())) {
    // 进行图像分类的计算
    // $prediction = $model->predict($image);
    // $result = $prediction['class'];

    // 将结果存入缓存中，有效期设为一天
    $result->set($result)->expiresAfter(24 * 60 * 60);
    $cache->save($result);
}
echo $result->get();

Melalui kod di atas, kami melaksanakan mekanisme caching untuk menyimpan hasil pengelasan imej dalam cache dan cepat mengembalikan keputusan ramalan dalam permintaan seterusnya. Dengan mengurangkan bilangan pengiraan model, kami boleh meningkatkan prestasi dan tindak balas pengelas imej dengan sangat baik.

Ringkasnya, PhpFastCache ialah sistem caching yang ringkas dan berkuasa yang digunakan secara meluas dalam projek kecerdasan buatan. Dengan menggunakan PhpFastCache, kami boleh mengurus dan menyimpan hasil perantaraan dengan berkesan, meningkatkan prestasi dan kecekapan projek. Sama ada pembelajaran mesin atau projek kecerdasan buatan dalam bidang lain, anda boleh menggunakan PhpFastCache untuk mencapai penyelesaian yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Kes aplikasi PhpFastCache dalam projek kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!