Transformers 多功能 AI 项目

本项目使用 Hugging Face transformers 库实现了多个 AI 功能，包括：

• 情感分析
• 问答系统
• 聊天机器人
• 语音识别

项目结构

.
├── README.md
├── requirements.txt
└── src/
    ├── __init__.py
    ├── app.py
    ├── main.py
    ├── static/
    │   ├── css/
    │   └── js/
    ├── templates/
    │   ├── index.html
    │   ├── sentiment.html
    │   ├── qa.html
    │   ├── chat.html
    │   └── speech.html
    └── models/
        ├── __init__.py
        ├── sentiment_analysis.py
        ├── question_answering.py
        ├── chatbot.py
        └── speech_recognition.py

环境要求

• Python 3.8+
• pip 包管理器
• 至少 8GB RAM
• 建议使用 GPU 加速（可选）

安装依赖

pip install -r requirements.txt

本地运行

1. 下载模型文件（首次运行需要）

python src/scripts/download_models.py

2. 启动 Web 服务

python src/app.py

3. 访问服务

• 打开浏览器访问 http://localhost:5001
• 各功能入口：
  • 情感分析：http://localhost:5001/sentiment
  • 问答系统：http://localhost:5001/qa
  • 聊天机器人：http://localhost:5001/chat
  • 语音识别：http://localhost:5001/speech

服务器部署

1. 环境准备

# 安装 Python 虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 使用 Gunicorn 部署（推荐）

# 安装 Gunicorn
pip install gunicorn

# 启动服务
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5001 src.app:app

3. 使用 Nginx 反向代理（可选）

server {
    listen 80;
    server_name your_domain.com;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:5001;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

4. 使用 Supervisor 管理进程（可选）

[program:transformers-ai]
directory=/path/to/project
command=/path/to/venv/bin/gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5001 src.app:app
autostart=true
autorestart=true
stderr_logfile=/var/log/transformers-ai.err.log
stdout_logfile=/var/log/transformers-ai.out.log

注意事项

1. 模型下载

• 首次运行需要下载模型文件
• 确保有足够的磁盘空间（约 10GB）
• 需要稳定的网络连接

2. 性能优化

• 使用 GPU 可显著提升性能
• 可调整 batch_size 适应内存大小
• 建议使用 SSD 存储模型文件

3. 安全配置

• 生产环境请关闭 debug 模式
• 建议配置 SSL 证书
• 添加适当的访问控制

4. 错误处理

• 检查日志文件排查问题
• 确保文件权限正确
• 注意内存使用情况

常见问题

1. 端口被占用

# 修改 app.py 中的端口号
app.run(port=其他端口号)

2. 内存不足

• 减小 batch_size
• 使用更小的模型
• 增加系统交换空间

3. 模型下载失败

• 检查网络连接
• 使用代理服务器
• 手动下载模型文件

维护与更新

• 定期更新依赖包
• 监控服务器资源使用
• 备份模型文件和配置

许可证

MIT License