Coding01

Coding 点滴

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最近看了新书《简明的Tensoflow 2》,准备配置一个测试开发环境。

本文主要是使用 JupyterLab,可以用 conda 或者 pip 方式安装。

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// conda 方式
conda install -c conda-forge jupyterlab

// or pip 方式
pip install jupyterlab

conda 源更新比较缓慢,推荐还是用 pip。

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今天想着如何快速的将 Rasa API 融入之前的项目中,如在我的公众号 coding01里增加一个自动回复聊天机器人。

长期以来,我一直用 Laradock,Laradock 本身也集成了一些好用的开发部署工具,如 Nginx,certbot 等,在学习使用 Rasa 时,想着以最快的速度构建开发部署 Rasa 接口,所以今天我主要采用常规的做法——基于 Nginx 和 Docker 部署 Rasa。

注:由于 Rasa X 自成体系,在学习过程中,我还是放在「学习 Kubernetes 的系列」中去了解 Rasa X 的使用。

前言

在之前的文章中,有描述过如何在公众号里加入自动聊天机器人的文章,欢迎大家查阅:有机器人要菜单没什么用,文章里利用 EasyWeChat 和 ChatterBot 简单搭建一个公众号「自动回复机器人」,利用 EasyWeChat 桥接好公众号和机器人。今天的目的其实就是「把 ChatterBot 替换成 Rasa」。

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OpenFaaS 简介

OpenFaaS ® - Serverless Functions Made Simple

下载 Kubernetes 的 OpenFaaS 驱动程序 faas-netes:

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git clone https://github.com/openfaas/faas-netes && cd faas-netes

or 国内码云镜像:

git clone https://gitee.com/mirrors/faas-netes.git && cd faas-netes

OpenFaaS (Functions as a Service) is a framework for building serverless functions with Docker and Kubernetes.

简言之,OpenFaaS 是一个使用 Docker 构建 Serverless 功能的框架,它拥有对指标的一级支持。任何流程都可以打包为一个函数,使你能够使用一系列 web 事件,而无需重复的样板化编码。

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Rasa X 介绍

Rasa X can be used in local mode and in server mode. Rasa X in local mode is helpful for sharing your assistant before you have a server set up. Once your assistant is up and running, you will want to deploy Rasa X to a server so that it’s available 24/7 and everyone on your team can use it to review conversations and annotate new training data.

之前介绍了本地模式,今天来折腾下 docker compose 模式。

要求服务器环境前提安装 python3, dockerdocker-compose

主要四个步骤:

  1. Download
  2. Install
  3. Start
  4. Access
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Rasa X 介绍

Rasa X can be used in local mode and in server mode. Rasa X in local mode is helpful for sharing your assistant before you have a server set up. Once your assistant is up and running, you will want to deploy Rasa X to a server so that it’s available 24/7 and everyone on your team can use it to review conversations and annotate new training data.

Local Mode

下载:

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pip3 install rasa-x --extra-index-url https://pypi.rasa.com/simple

在项目路径下,执行命令:

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rasa x

即可启动网页操作了,在网页上尝试和我们的机器人交流:

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接下来结合工作,输出 Rasa 的使用系列文章。

Build contextual assistants that really help customers

Rasa is the standard infrastructure layer for developers to build, improve, and deploy better AI assistants. Powered by open source.

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创建一个简单的 Node.js 应用

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var http = require('http');
var handleRequest = function(request, response) {
response.writeHead(200);
response.end('Hello World!');
};
var www = http.createServer(handleRequest);
www.listen(8088);

创建 Dockerfile 文件:

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FROM node:latest
EXPOSE 8088
COPY server.js .
CMD [ "node", "server.js" ]
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接下来是一系列 Kubernetes 学习笔记,今天是第一节:「安装 minikube」。

因为我用的是 MAC 系统,所以直接利用官方 Github 安装 minikube

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curl -Lo minikube https://github.com/kubernetes/minikube/releases/download/v1.9.2/minikube-darwin-amd64 && chmod +x minikube && sudo mv minikube /usr/local/bin/
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