AI 如何自行建构

AI(Automation and Intelligent Grading System) 自动化智能评分系统是一款灵活、高效、准确的自动化评分工具，可广泛应用于各类人工评分场景，并通过机器学习技术不断提升评分的准确性和效率。很多人对AI系统感兴趣，但对其搭建方法却不得而知，下文将详细介绍AI系统的搭建过程。

首先要安装依赖环境。AI系统基于Python3开发，故需安装Python3及相关依赖。首先安装pip工具，pip是Python的包管理器，用于安装和管理Python包。通过以下命令在命令行中安装pip：

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python3 get-pip.py

随后，使用pip安装以下依赖包：

• numpy：Python科学计算包，用于处理向量和矩阵等数学运算。
• pandas：Python数据处理包，用于处理数据表格。
• scikit-learn：Python机器学习库，用于实现机器学习算法。
• flask：Python Web开发框架，用于实现Web服务接口。
• gunicorn：Python WSGI HTTP服务器，用于部署Web服务。

在命令行中输入以下命令安装以上依赖包：
pip install numpy pandas scikit-learn flask gunicorn

接着是下载代码。AI系统的代码托管在GitHub上，可通过以下命令下载代码：
git clone https://github.com/Amelia-wang/aigc.git

然后进行模型训练。AI系统需先训练模型方能使用，该过程耗时较长，须高性能计算机。训练模型的方法已在代码中实现，可通过以下命令训练模型：
python3 aigc_train.py

训练完成后，在aigc目录下将生成一个名为model.pkl的文件，即训练好的模型。

启动服务。AI系统的Web服务使用Flask实现，可通过以下命令启动：
gunicorn -w 4 -b 127.0.0.1:8000 aigc_web:app

其中：

• -w参数表示启动的工作进程数。
• -b参数表示监听的IP地址和端口号。
• aigc_web:app表示启动的Flask应用。

启动成功后，可通过访问http://127.0.0.1:8000/ping检测服务是否正常运行。正常运行时将返回JSON格式的响应：{“response”: “pong”}。

调用接口。AI系统的评分接口基于HTTP协议实现，可使用Python的requests库发起HTTP请求调用评分接口。以下示例展示使用requests库调用评分接口的代码：

import requests
import json

url = 'http://127.0.0.1:8000/predict'
data = {
    "feature_1": 1,
    "feature_2": 2,
    "feature_3": 3,
    "feature_4": 4,
    "feature_5": 5
}
response = requests.post(url, data=json.dumps(data))
print(response.json())

以上代码中，请求的URL是http://127.0.0.1:8000/predict，data参数为字典对象，包含五个特征值。请求发送后，将返回JSON格式的响应，其中包含评分结果。可根据需求修改data参数实现不同场景下的评分。

通过以上步骤，即可搭建AI系统。实际应用时需根据不同业务场景进行定制化开发，如定制化特征工程、评分规则等。基于AI系统提供的功能，可减少重复人力工作，提升评分准确率和效率。