Giới thiệu
Bạn đã bao giờ muốn chuyển đổi một mô hình AI thành ứng dụng web thực tế? Series hướng dẫn này sẽ giúp bạn từng bước từ khâu chuẩn bị đến triển khai hoàn chỉnh.
Ai là người nên tham gia?
- Những nhà phát triển muốn tích hợp AI vào dự án của mình.
- Các bạn trẻ đam mê công nghệ và muốn học cách xây dựng các ứng dụng thông minh.
Bạn sẽ nhận được gì?
- Kinh nghiệm thực tiễn trong việc triển khai mô hình AI.
- Các kỹ thuật và công cụ hữu ích để tối ưu quy trình.
- Hướng dẫn chi tiết, dễ hiểu giúp bạn dễ dàng tiếp cận.
Tiếp nối series trước, nơi chúng ta đã xây dựng thành công một trang web chuyên nghiệp với tên miền và HTTPS, bài viết này sẽ khám phá một chủ đề nâng cao hơn: Triển khai mô hình AI lên website.
Nội dung chính
Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn triển khai một mô hình AI lên website bằng cách sử dụng các công cụ:
- Uvicorn: Server nhẹ để chạy ứng dụng Python.
- FastAPI: Framework mạnh mẽ để xây dựng API.
- Ultralytics: Thư viện giúp phát hiện đối tượng.
Hãy bắt đầu ngay với những bước chuẩn bị đầu tiên!
1. Chuẩn bị môi trường
1.1 Cài đặt các công cụ cần thiết
Để bắt đầu, bạn cần tạo một môi trường ảo để quản lý các thư viện cho dự án:
- Cài đặt Python và venv:
bash
sudo apt update sudo apt install python3-venv python3 python3-pip
1.2 Thêm Subdomain vào tệp cấu hình Nginx
Thiết lập subdomain cho dự án của bạn:
- Tạo thư mục gốc cho tên miền:
bash
sudo mkdir -p /var/www/your_domain
- Thay đổi quyền sở hữu thư mục:
bash
sudo chown -R $USER:$USER /var/www/your_domain
- Đặt quyền truy cập cho thư mục:
bash
sudo chmod -R 755 /var/www/your_domain
- Tạo tệp index.html để thử nghiệm:
bash
nano /var/www/your_domain/index.html
- Cấu hình Nginx cho subdomain:
Mở tệp cấu hình Nginx và thêm nội dung cần thiết. - Kích hoạt cấu hình và khởi động lại Nginx:
bash
sudo systemctl restart nginx
- Kiểm tra cấu hình Nginx và khởi động lại nếu cần.
2. Cài Môi Trường Ảo
2.1 Khởi tạo môi trường ảo
Sử dụng lệnh sau để khởi tạo môi trường ảo trong thư mục dự án:
bash
cd /var/www/your_domain
python3 -m venv venv
Kích hoạt môi trường ảo và chuẩn bị cho bước tiếp theo:
bash
source venv/bin/activate
3. Triển khai Ứng dụng AI
3.1 Cấu trúc dự án
Cấu trúc dự án cơ bản sẽ bao gồm các thư mục như sau:
your_domain
│
├── app/
│ ├── main.py # Tệp chính chứa API logic
│ └── detect.py # Module xử lý dự đoán AI
├── models/
│ └── your_model.pt # Tệp mô hình AI
├── templates/
│ └── index.html # Giao diện HTML
├── static/
│ ├── uploaded # Lưu trữ ảnh tải lên
│ └── predict # Lưu trữ kết quả dự đoán
├── requirements.txt # Danh sách thư viện cần thiết
└── venv/ # Môi trường ảo Python
3.2 Cài đặt thư viện cần thiết
Tạo tệp requirements.txt
và thêm các thư viện cần thiết trước khi cài đặt:
bash
d nano requirements.txt
add fastapi
add uvicorn
add ultralytics
add python-multipart
Cài đặt các thư viện:
bash
pip install -r requirements.txt
4. Tạo giao diện HTML cơ bản
Tạo giao diện cho ứng dụng với khả năng upload ảnh và hiện thị kết quả dự đoán. Chúng ta sẽ cập nhật file index.html
chứa form upload ảnh và vị trí hiển thị kết quả.
5. Tạo API cơ bản với FastAPI
Tạo tệp main.py
với các endpoint để xử lý yêu cầu từ người dùng và dự đoán hình ảnh. Sử dụng FastAPI để triển khai API.
5.1 Xử lý file tải lên
Thêm endpoint để xử lý file upload và trả về kết quả dự đoán của mô hình AI.
5.2 Tích hợp mô hình AI
Chúng ta sẽ sử dụng mô hình YOLO để dự đoán đối tượng trong ảnh. Cập nhật mã Python để thực hiện dự đoán và lưu lại kết quả.
6. Kết quả
Sau khi hoàn tất các bước triển khai, bạn có thể trải nghiệm ứng dụng AI của mình ngay trên trình duyệt. Kiểm tra kết quả upload và dự đoán một cách trực quan.
7. Cảm ơn và Tài liệu tham khảo
Cảm ơn bạn đã theo dõi series này! Hy vọng những kiến thức trong bài viết sẽ hữu ích cho bạn trong hành trình phát triển ứng dụng AI. Nếu có vấn đề hay thắc mắc, đừng ngần ngại liên hệ để được hỗ trợ thêm.
source: viblo