تعلم FastApi و RESTful وقم بإنشاء وتدريب أول ذكاء اصطناعي ورفعه مجانا على الإنترنت! (الجزء الثاني)

في الجزء الأول من هذا الدورة التعليمية، قمنا بتعلم FastAPI و RESTful APIs وإنشاء ذكاء اصطناعي بسيط. في هذا الجزء الثاني، سنتعمق أكثر في العمل مع FastAPI ونقوم برفع الذكاء الاصطناعي الذي قمنا بإنشائه في الجزء الأول إلى الإنترنت باستخدام خدمة مجانية.

خطوة 1: تحضير البيئة

قبل البدء، تأكد من أنك قد قمت بتثبيت Python وأنك قمت بتنصيب FastAPI وجميع الحزم اللازمة. يمكنك استخدام مدير الحزم pip لتثبيتها:

pip install fastapi uvicorn requests

خطوة 2: تعديل الذكاء الاصطناعي

قم بفتح ملف الذكاء الاصطناعي الذي قمت بإنشائه في الجزء الأول وأضف نقاط نهاية API جديدة تمكنك من استخدام Python requests لاستعلام الذكاء الاصطناعي. يمكنك استخدام وظائف FastAPI لتحديد نقاط نهاية API جديدة ومعالجتها بشكل ملائم.

مثال على كيفية إضافة نقطة نهاية API جديدة في FastAPI:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return {"name": item.name, "description": item.description}

خطوة 3: رفع الذكاء الاصطناعي إلى الإنترنت

بعد تعديل الذكاء الاصطناعي، يجب عليك رفعه إلى الإنترنت باستخدام خدمة مجانية مثل Heroku أو PythonAnywhere. قم بإنشاء حساب على أحد هذه الخدمات واتبع التعليمات لرفع تطبيق FastAPI الخاص بك.

بمجرد رفع التطبيق، يمكنك الوصول إليه عن طريق رابط URL الذي تحصل عليه من خدمة الاستضافة الخاصة بك.

خطوة 4: اختبار الذكاء الاصطناعي المرفوع

حتى تتأكد من أن الذكاء الاصطناعي الخاص بك يعمل بشكل صحيح على الإنترنت، قم بإرسال طلبات باستخدام Python requests أو أداة محاكاة API مثل Postman. قم بإرسال بيانات اختبارية إلى نقطة النهاية API الجديدة التي قمت بإنشائها وتحقق مما إذا كان يتم استجابة الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح.

بهذه الطريقة، يمكنك إنشاء ورفع ذكاء اصطناعي بسيط إلى الإنترنت باستخدام FastAPI وخدمة مجانية. استمتع بتجربة إنشاء تطبيقات RESTful APIs وتطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام FastAPI!