Serverless 的 AI 写诗，程序员浪漫起来谁能顶得住啊！
古诗词是中国文化殿堂的瑰宝，记得曾经在韩国做 Exchange Student 的时候，看到他们学习我们的古诗词，有中文的还有翻译版的，自己发自内心的骄傲，甚至也会在某些时候背起一些耳熟能详的诗词。
本文将会通过深度学习为我们生成一些古诗词，并将模型部署到 Serverless 架构上，实现基于 Serverless 的古诗词生成 API。
项目构建
古诗词生成实际上是文本生成，或者说是生成式文本。关于基于深度学习的文本生成，最入门级的读物包括 Andrej Karpathy 的博客。他使用例子生动讲解了 Char-RNN (Character based Recurrent Neural Network) 如何用于从文本数据集里学习，然后自动生成像模像样的文本。
上图直观展示了 Char-RNN 的原理。以要让模型学习写出「hello」为例，Char-RNN 的输入输出层都是以字符为单位。输入「h」，应该输出「e」；输入「e」，则应该输出后续的「l」。
输入层我们可以用只有一个元素为1的向量来编码不同的字符，例如，「h」被编码为「1000」、「e」被编码为「0100」，而「l」被编码为「0010」。使用 RNN 的学习目标是，可以让生成的下一个字符尽量与训练样本里的目标输出一致。在图一的例子中，根据前两个字符产生的状态和第三个输入「l」预测出的下一个字符的向量为 <0.1, 0.5, 1.9, -1.1>，最大的一维是第三维，对应的字符则为「0010」，正好是「l」。这就是一个正确的预测。但从第一个「h」得到的输出向量是第四维最大，对应的并不是「e」，这样就产生代价。
学习的过程就是不断降低这个代价。学习到的模型，对任何输入字符可以很好地不断预测下一个字符，如此一来就能生成句子或段落。
本文项目构建参考了 Github 已有项目：https://github.com/norybaby/poet
通过 Clone 代码，并且安装相关依赖：
pip3 install tensorflow==1.14 word2vec numpy
通过训练：
python3 train.py
可以看到训练结果：
此时会生成多个模型在 output_poem 文件夹下，我们只需要保留最好的即可，例如我的训练之后生成的 json 文件：
{
"best_model": "output_poem/best_model/model-20390",
"best_valid_ppl": 21.441762924194336,
"latest_model": "output_poem/save_model/model-20390",
"params": {
"batch_size": 16,
"cell_type": "lstm",
"dropout": 0.0,
"embedding_size": 128,
"hidden_size": 128,
"input_dropout": 0.0,
"learning_rate": 0.005,
"max_grad_norm": 5.0,
"num_layers": 2,
"num_unrollings": 64
},
"test_ppl": 25.83984375
}
此时，我只需要保存 output_poem/best_model/model-20390 模型即可。
部署上线
在项目目录下，安装必要依赖：
pip3 install word2vec numpy -t ./
由于 Tensorflow 等是腾讯云云函数内置的package，所以这里无需安装，另外 numpy 这个 package 需要在 CentOS+Python3.6 环境下打包。也可以通过之前制作的小工具打包：https://www.serverlesschina.com/35.html
完成之后，编写函数入口文件：
import uuid, json
from write_poem import WritePoem, start_model
writer = start_model()
def return_msg(error, msg):
return_data = {
"uuid": str(uuid.uuid1()),
"error": error,
"message": msg
}
print(return_data)
return return_data
def main_handler(event, context):
# 类型
# 1： 自由
# 2： 押韵
# 3： 藏头押韵
# 4： 藏字押韵
style = json.loads(event["body"])["style"]
content = json.loads(event["body"]).get("content", None)
if style in '34' and not content:
return return_msg(True, "请输入content参数")
if style == '1':
return return_msg(False, writer.free_verse())
elif style == '2':
return return_msg(False, writer.rhyme_verse())
elif style == '3':
return return_msg(False, writer.cangtou(content))
elif style == '4':
return return_msg(False, writer.hide_words(content))
else:
return return_msg(True, "请输入正确的style参数")
同时需要准备好 Yaml 文件：
getUserIp:
component: "@serverless/tencent-scf"
inputs:
name: autoPoem
codeUri: ./
exclude:
- .gitignore
- .git/**
- .serverless
- .env
handler: index.main_handler
runtime: Python3.6
region: ap-beijing
description: 自动古诗词撰写
namespace: serverless_tools
memorySize: 512
timeout: 10
events:
- apigw:
name: serverless
parameters:
serviceId: service-8d3fi753
protocols:
- http
- https
environment: release
endpoints:
- path: /auto/poem
description: 自动古诗词撰写
method: POST
enableCORS: true
此时，我们就可以通过 Serverless Framework CLI 部署项目。部署完成之后，我们可以通过 PostMan 测试我们的接口：
总结
本文通过已有的深度学习项目，在本地进行训练，保存模型，然后将项目部署在腾讯云云函数上，通过与 API 网关的联动，实现了一个基于深度学习的古诗词撰写的 API。
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