Les citations de motivation étaient à la mode à l'époque où le transfert de MMS et d'e-mails était populaire. Je me souviens que mes parents m'envoyaient au début de chaque matin. Avance rapide jusqu'à aujourd'hui, si vous avez de la chance, vous faites partie d'un groupe de transfert sur l'application de messagerie de votre choix (Whatsapp, Telegram, etc.).  Inspirés par la même idée, nous allons aujourd'hui créer un service qui envoie à nos amis et à notre famille une citation de motivation du jour générée par l'IA. Plutôt que de coder en dur une liste de citations de motivation, nous allons utiliser un modèle d'apprentissage automatique pour générer un devis à la demande afin de ne jamais manquer de citations à partager !  Instructions  Partie 1 : Utiliser l'IA pour générer des citations de motivation  OpenGPT2 et modèles de langage  Le modèle OpenAI GPT-2 a été proposé dans Language Models are Unsupervised Multitask Learners par Alec Radford, Jeffrey Wu, Rewon Child, David Luan, Dario Amodei et Ilya Sutskever. Il s'agit d'un transformateur causal pré-formé à l'aide de la modélisation du langage sur un très grand corpus d'environ 40 Go de données textuelles.  Pour simplifier cela, à un niveau élevé, OpenAI GPT2 est un grand modèle de langage qui a été formé sur d'énormes quantités de données. Ce modèle peut être utilisé pour prédire le jeton suivant dans une séquence donnée.  Si cela semble trop compliqué, ne vous inquiétez pas, vous n'avez pas besoin de connaître l'apprentissage automatique ou l'IA pour suivre ce projet. Les bibliothèques telles que  rendre l'utilisation de ce modèle dans notre application très facile.   Visage étreignant  Visage étreignant  Nous utiliserons le  bibliothèque pour charger et servir le modèle ML qui générera les devis pour nous. Hugging Face facilite l'utilisation de modèles de transformateurs (dont GPT2 est un type) dans nos projets sans aucune connaissance en ML ou en IA. Comme mentionné précédemment, GPT2 est un modèle de langage à usage général, ce qui signifie qu'il est bon pour prédire un texte générique en fonction d'une séquence d'entrée. Dans notre cas, nous avons besoin d'un modèle plus adapté pour générer des devis. Pour ce faire, nous avons deux options :   Visage étreignant  Nous pouvons affiner le modèle GPT2 en utilisant notre propre texte pour lequel nous aurons besoin d'un bon ensemble de données de citations.  Ou nous pouvons trouver un modèle   existant qui a été peaufiné avec quelques devis. déjà  Heureusement, dans notre cas, il existe un modèle affiné qui a été formé sur l'ensemble de données de 500 000 cotations :   https://huggingface.co/nandinib1999/quote-generator  Avec Hugging Face, utiliser ce modèle est aussi simple que de créer un tokenizer   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, pipeline tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nandinib1999/quote-generator")  puis construction d'un modèle à partir du modèle pré-entraîné   model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("nandinib1999/quote-generator")  et enfin, construire le générateur que nous pouvons utiliser pour générer le devis   generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer) # use a starting prompt generator("Keep an open mind and") [{'generated_text': 'Keep an open mind and a deep love for others'}]  Construire une API pour servir le modèle  Maintenant que nous avons un moyen de générer des devis pour nous, nous devons réfléchir à la manière dont nous pouvons l'utiliser dans notre application. Il existe plusieurs façons de construire cela.  Chargez le modèle chaque fois que nous voulons exécuter le script pour envoyer le script.  Créez une API ou un service qui sert ce modèle GPT2 pour nous générer des devis à la demande.  Un avantage clé de la deuxième option est qu'une fois le modèle chargé, l'API peut nous répondre rapidement et peut également être utilisée dans d'autres applications. FWIW, la première option est également une approche tout à fait valable.  Nous pouvons utiliser __   __ pour créer une API de service rapide. Voici à quoi ça ressemble API rapide   # in file api.py from pydantic import BaseModel from fastapi import FastAPI, HTTPException from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, pipeline ## create the pipeline tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nandinib1999/quote-generator") model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("nandinib1999/quote-generator") generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer) app = FastAPI() class QuoteRequest(BaseModel): text: str class QuoteResponse(BaseModel): text: str ### Serves the Model API to generate quote @app.post("/generate", response_model=QuoteResponse) async def generate(request: QuoteRequest): resp = generator(request.text) if not resp[0] and not resp[0]["generated_text"]: raise HTTPException(status_code=500, detail='Error in generation') return QuoteResponse(text=resp[0]["generated_text"])  Testons-le   $ uvicorn api:app INFO: Started server process [40767] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)  Nous pouvons maintenant commencer à envoyer des demandes au point de terminaison   qui générera un devis pour nous. /generate  Partie 2 : Construire le générateur de devis  Maintenant que nous avons un moyen de générer des devis à la demande, nous pouvons nous arrêter ici et commencer à travailler sur l'envoi via  . Mais de qui se moque-t-on, plus personne ne lit de texte ! Nous pouvons rendre cela intéressant en utilisant une belle image et en y plaçant notre citation pour la faire ressembler à une affiche.   Courrier  Générer un devis  Compte tenu de notre API, nous pouvons maintenant faire ce qui suit pour générer un devis   from random import choice # feel free to add more starting prompts for more variety canned_seeds = ["Always remember to", "Start today with", "It is okay to"] seed = choice(canned_seeds) resp = requests.post('http://127.0.0.1:8000/generate', data=json.dumps({"text": seed})) return resp.json()["text"]  Téléchargement de l'image de fond  Le premier défi consiste à obtenir une belle image de fond pour notre devis. Pour cela, nous utiliserons l'API Unsplash qui fournit un bon point de terminaison pour renvoyer une image aléatoire correspondant à une requête. Ouverture  dans notre navigateur renvoie une belle image de la nature.   https://source.unsplash.com/random/800×800/?nature  Pour garder les choses intéressantes, nous pouvons utiliser différents termes de requête tels que des étoiles, etc. Voici à quoi ressemble le code pour télécharger notre image d'arrière-plan -   from random import choice image_backgdrops = ['nature', 'stars', 'mountains', 'landscape'] backdrop = choice(image_backdrops) response = requests.get("https://source.unsplash.com/random/800×800/?"+ backdrop, stream=True) # write the output the img.png on our filesystem with open('img.png', 'wb') as out_file: shutil.copyfileobj(response.raw, out_file) del response  Création de l'image avec la citation  Ok, maintenant nous avons notre image de fond et un devis ce qui signifie que nous pouvons travailler sur l'assemblage de l'image finale qui sera envoyée aux destinataires. À un niveau élevé, nous voulons placer du texte sur une image, mais même cette tâche simple peut être difficile. Pour commencer, il y a un certain nombre de questions auxquelles nous devons répondre  Comment le texte sera-t-il placé sur l'image ?  Qu'en est-il de l'emballage du texte ?  De quelle couleur doit être le texte pour qu'il soit visible sur l'image de fond ?  Comment procédons-nous pour des images de largeurs et de hauteurs variables ?  Les réponses à certaines de ces questions sont plus compliquées que d'autres. Pour rester simple, nous allons placer le texte au centre et faire un peu d'habillage pour qu'il soit beau. Enfin, nous utiliserons un texte de couleur claire pour l'instant. Pour toutes les manipulations d'images, nous utiliserons Python Image Library (PIL) pour nous faciliter la tâche.   # use the image we downloaded in the above step img = Image.open("img.png") width, height = img.size image_editable = ImageDraw.Draw(img) # wrap text lines = textwrap.wrap(text, width=40) # get the line count and generate a starting offset on y-axis line_count = len(lines) y_offset = height/2 - (line_count/2 * title_font.getbbox(lines[0])[3]) # for each line of text, we generate a (x,y) to calculate the positioning for line in lines: (_, _, line_w, line_h) = title_font.getbbox(line) x = (width - line_w)/2 image_editable.text((x,y_offset), line, (237, 230, 211), font=title_font) y_offset += line_h img.save("result.jpg") print("generated " + filename) return filename  Cela génère l'image finale appelée  result.jpg  Téléchargement de l'image  Pour l'avant-dernière étape, nous devons télécharger l'image afin de pouvoir l'utiliser avec Courier. Dans ce cas, j'utilise Firebase Storage mais vous pouvez vous sentir libre d'utiliser ce que vous voulez.   import firebase_admin from firebase_admin import credentials from firebase_admin import storage cred = credentials.Certificate('serviceaccount.json') firebase_admin.initialize_app(cred, {...}) bucket = storage.bucket() blob = bucket.blob(filename) blob.upload_from_filename(filename) blob.make_public() return blob.public_url  Étape 3 : Intégration avec Courier  Enfin, nous avons tout ce dont nous avons besoin pour commencer à envoyer nos superbes citations à nos amis et à notre famille. Nous pouvons utiliser Courier pour créer un beau modèle d'e-mail.   Commencez par créer un compte.  Création du modèle dans Courier   Envoi du message  Envoyer un message avec Courier est aussi simple que possible. Alors que Courier a ses propres SDK qui peuvent faciliter l'intégration, je préfère utiliser son point de terminaison API pour garder les choses simples. Avec mes   et   en main, nous pouvons utiliser le morceau de code suivant pour envoyer notre image AUTH_TOKEN TEMPLATE_ID   import requests headers = { "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer {}".format(os.environ['COURIER_AUTH_TOKEN']) } message={ "to": { "email": os.environ["COURIER_RECIPIENT"] }, "data": { "date": datetime.today().strftime("%B %d, %Y"), "img": image_url ## this is image url we generated earlier }, "routing": { "method": "single", "channels": [ "email" ] }, "template": os.environ["COURIER_TEMPLATE"] } requests.post("https://api.courier.com/send", json={"message": message}, headers=headers)  La clé API se trouve dans  et l'ID de modèle se trouve dans le  paramètres. Et c'est tout!   Paramètres   conception de modèle  conclusion  Ce didacticiel a démontré à quel point il est facile de démarrer avec l'apprentissage automatique et Courier.  Si vous voulez aller de l'avant et améliorer ce projet, voici quelques idées intéressantes à essayer  Meilleure image d'arrière-plan : utiliser un terme du devis généré pour rechercher une image ?  Meilleure couleur d'arrière-plan pour le texte : utilisez de meilleures couleurs pour le texte. Une bonne idée consiste à utiliser la couleur complémentaire de la couleur principale de l'image. Vous pouvez utiliser le clustering k-means pour le savoir.  Ajouter plus de canaux : Étend cela aux messages sur les clients de messagerie et sms !  A propos de l'auteur  est ingénieur logiciel senior chez Google, où il travaille à la création d'outils de développement. C'est un développeur open source passionné et il adore jouer de la guitare pendant son temps libre.   Prakhar  Liens rapides  🔗   Documents de messagerie  🔗   Visage étreignant  🔗   API rapide  🔗   API Unsplash

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Utiliser Courier et GPT2 pour générer une citation motivante du jour

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