Yandex.Cloud और पायथन के सर्वर रहित कार्यों पर ऐलिस के लिए एक राज्य कौशल बनाना

ख़बर से शुरू करते हैं। कल, Yandex.Cloud ने सर्वर रहित कंप्यूटिंग सेवा Yandex Cloud Functions के लॉन्च की घोषणा की। इसका मतलब है: आप केवल अपनी सेवा का कोड लिखते हैं (उदाहरण के लिए, एक वेब एप्लिकेशन या चैटबॉट), और क्लाउड खुद ही वर्चुअल मशीनों का निर्माण और रखरखाव करता है जहां यह शुरू होता है, और लोड बढ़ने पर भी उनकी प्रतिकृति बनाता है। यह बिल्कुल भी आवश्यक नहीं है, यह बहुत सुविधाजनक है। और शुल्क केवल गणना के दौरान जाता है।

हालांकि, कुछ भुगतान नहीं कर सकते हैं। ये ऐलिस के बाहरी कौशल के विकासकर्ता हैं, यानी, चैटबॉट्स ने उसका निर्माण किया। कोई भी डेवलपर इस तरह के कौशल को लिख, होस्ट और पंजीकृत कर सकता है, और आज से कौशल को होस्ट करने की भी आवश्यकता नहीं है - बस बहुत ही सर्वर रहित फ़ंक्शन के रूप में क्लाउड पर अपना कोड अपलोड करें।

लेकिन कुछ बारीकियां हैं। सबसे पहले, आपके पालतू कोड को कुछ निर्भरता की आवश्यकता हो सकती है, और उन्हें क्लाउड में खींचना तुच्छ नहीं है। दूसरे, किसी भी सामान्य चैटबोट को संवाद की स्थिति को कहीं स्टोर करने की आवश्यकता है (इसलिए स्टेटफुल); सर्वर रहित फ़ंक्शन में यह कैसे करना सबसे आसान है? तीसरा, आप एलिस या किसी तरह के बॉट के लिए एक गैर-शून्य साजिश के साथ जल्दी और गंदे कैसे लिख सकते हैं? इन बारीकियों के बारे में, वास्तव में, एक लेख।

नैतिक प्रशिक्षण

अधीर के लिए: मैं क्लाउड पर फ़ंक्शन को अपलोड करने से पहले एक मेक-फाइल के साथ आवश्यक निर्भरता एकत्र करता हूं, मैं यैंडेक्स ऑब्जेक्ट स्टोरेज में संवाद की स्थिति को संग्रहीत करता हूं (यह एस 3 एपीआई का समर्थन करता है), और संवाद का प्रबंधन करने के लिए मैं अपनी खुद की टगलिस लाइब्रेरी का उपयोग करता हूं। परिणाम इस तरह के एक डेमो कौशल है। अब आइए इस सब पर अधिक विस्तार से विचार करें।

थोड़ी कम अधीरता के लिए: कठिनाइयों के बारे में मेरी कहानी में डूबने से पहले, मैं अत्यधिक एक साधारण से शुरू करने की सलाह देता हूं। अर्थात्, एक एकल-फ़ाइल इको साउंड फ़ंक्शन बनाएं, इसे डायलॉग डेवलपर कंसोल में पंजीकृत करें और परीक्षण करें; विवरण क्लाउड संवाद और प्रलेखन ब्लॉग पर हैं । और तभी आगे बढ़ना है।

यदि आप तुरंत महसूस करना चाहते हैं कि हम किस चीज के लिए लड़ रहे हैं, तो ऐलिस को कौशल "आईटी कुंडली" चालू करने के लिए कहें । निम्नलिखित संवाद होना चाहिए:

ऐलिस: हाय! आप आशीष कुंडली के कौशल में हैं। "प्रारंभ" कहें कि यह पता लगाने के लिए कि सितारे आपसे क्या वादा करते हैं।
उपयोगकर्ता: प्रारंभ करें
A: कृपया अपना नाम दें।
यु: वासुस्सलादि
A: अब मुझे अपने जन्म का वर्ष बताओ। केवल चार नंबर, ज्यादा कुछ नहीं।
यु: दूसरा
A: कृपया फिर से प्रयास करें। आपके जन्म का वर्ष क्या है - चार अंक।
यू: 2002
A: बहुत बढ़िया! अब अपने जन्म के महीने का नाम बताइए।
यू: फरवरी
A: बहुत बढ़िया! अंत में, मुझे अपने जन्म की तारीख बताएं - केवल एक संख्या, सिर्फ एक या दो अंक।
यू: 18
A: धन्यवाद, Vasisuali! अब हम जानते हैं: आप 17 वर्ष के हैं, और आप कुंभ राशि के हैं। यहाँ आप निश्चित रूप से भाग्यशाली हैं! सितारे आपको बताते हैं: , , .

समस्या यह है कि इस तरह के एक साधारण संवाद को बनाए रखने के लिए, आपको उपयोगकर्ता के नाम और जन्म तिथि को याद रखने की आवश्यकता है, और सर्वर रहित वातावरण में, यह तुच्छ नहीं है। रैम में संदर्भ स्टोर करें या डिस्क पर एक फ़ाइल काम नहीं करेगी, क्योंकि Yandex.Cloud एक ही समय में कई वर्चुअल मशीनों पर फ़ंक्शन चला सकता है और उनके बीच मनमाने ढंग से स्विच कर सकता है। हमें किसी प्रकार के बाहरी भंडारण का उपयोग करना होगा। ऑब्जेक्ट स्टोरेज को यैंडेक्स.क्लाउड (यानी, शायद तेज) में एक बल्कि सस्ती और सीधी स्टोरेज के रूप में चुना गया था। एक नि: शुल्क विकल्प के रूप में, आप उदाहरण के लिए, दूर मोंगा के एक मुक्त टुकड़े की कोशिश कर सकते हैं। दोनों ऑब्जेक्ट स्टोरेज (यह S3 इंटरफ़ेस का समर्थन करता है) और मोंगो में सुविधाजनक पायथन रैपर हैं।

एक और समस्या यह है कि MongoDB में, Object Storage में चलने के लिए, और किसी अन्य डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस में, आपको कुछ बाहरी निर्भरता की आवश्यकता होती है, जिसे आपको अपने फ़ंक्शन कोड के साथ Yandex फ़ंक्शंस में अपलोड करने की आवश्यकता होती है। और मैं इसे आसानी से करना चाहूंगा। यह काफी सुविधाजनक है (जैसे हरकू), अफसोस, यह काम नहीं कर सका, लेकिन आप पर्यावरण के निर्माण के लिए एक स्क्रिप्ट लिखकर कुछ बुनियादी आराम बना सकते हैं (मेक-फाइल)।

कुंडली कौशल कैसे चलाएं

1. अपने आप को तैयार करें: कुछ लिनक्स मशीन पर जाएं। सिद्धांत रूप में, आप शायद विंडोज के साथ भी काम कर सकते हैं, लेकिन फिर आपको मेक-फाइल के लॉन्च का अनुमान लगाना होगा। और किसी भी मामले में, आपको 3.6 से कम पायथन स्थापित करने की आवश्यकता होगी।
2. अपने आप को एक कुंडली कौशल का एक उदाहरण github के साथ क्लोन करें।
3. Y. क्लाउड में पंजीकरण करें : https://cloud.yandex.ru
4. ऑब्जेक्ट स्टोरेज में अपने लिए दो बकेट बनाएं, उन्हें किसी भी नाम {BUCKET NAME} और tgalice-test-cold-storage नाम दें (यह दूसरा नाम अब मेरे उदाहरण के main.py में हार्डकोड है)। पहली बाल्टी केवल तैनाती के लिए आवश्यक होगी, दूसरी - संवाद राज्यों के भंडारण के लिए।
5. एक सेवा खाता बनाएं, इसे editor की भूमिका दें, और इसके लिए स्टेटिक क्रेडिट कार्ड {KEY ID} और {KEY VALUE} - हम उनका उपयोग संवाद की स्थिति दर्ज करने के लिए करेंगे। यह सब आवश्यक है ताकि वाई क्लाउड से एक फ़ंक्शन वाई क्लाउड से रिपॉजिटरी तक पहुंच सके। किसी दिन, मुझे उम्मीद है कि प्राधिकरण स्वचालित हो जाएगा, लेकिन अभी के लिए - तो।
6. (वैकल्पिक) yc कमांड लाइन इंटरफेस स्थापित करें । आप वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से एक फ़ंक्शन बना सकते हैं, लेकिन सीएलआई अच्छा है कि सभी प्रकार के नवाचार इसमें तेजी से दिखाई देते हैं।
7. अब, आप वास्तव में, निर्भरता विधानसभा तैयार कर सकते हैं: make all कौशल उदाहरण के साथ एक फ़ोल्डर से कमांड प्रॉम्प्ट पर चलाएं। लाइब्रेरी का एक गुच्छा (ज्यादातर, हमेशा की तरह, अनावश्यक) dist फ़ोल्डर में स्थापित किया जाएगा।
8. ऑब्जेक्ट स्टोरेज में डालो ( {BUCKET NAME} ) पिछले चरण में प्राप्त dist.zip संग्रह। यदि वांछित है, तो आप कमांड लाइन से ऐसा कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, एडब्ल्यूएस सीएलआई का उपयोग करके।
9. वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से या yc उपयोगिता का उपयोग करके सर्वर रहित फ़ंक्शन बनाएं। उपयोगिता के लिए, कमांड इस तरह दिखाई देगी:

 yc serverless function version create\ --function-name=horoscope\ --environment=AWS_ACCESS_KEY_ID={KEY ID},AWS_SECRET_ACCESS_KEY={KEY VALUE}\ --runtime=python37\ --package-bucket-name={BUCKET NAME}\ --package-object-name=dist.zip\ --entrypoint=main.alice_handler\ --memory=128M\ --execution-timeout=3s 

किसी फ़ंक्शन को मैन्युअल रूप से बनाते समय, सभी पैरामीटर उसी तरह भरे जाते हैं।

अब आपके द्वारा बनाया गया फ़ंक्शन डेवलपर के कंसोल के माध्यम से परीक्षण किया जा सकता है, और फिर कौशल को संशोधित और प्रकाशित कर सकता है।

हुड के नीचे क्या है

dist.zip में वास्तव में निर्भरताएं स्थापित करने और उन्हें दूर रखने के लिए एक काफी सरल स्क्रिप्ट होती है। dist.zip संग्रह, कुछ इस तरह से:

 mkdir -p dist/ pip3 install -r requirements.txt --target dist/ cp main.py dist/main.py cp form.yaml dist/form.yaml cd dist && zip --exclude '*.pyc' -r ../dist.zip ./* 

बाकी कुछ सरल उपकरण हैं, जो tgalice लाइब्रेरी में लिपटे हुए हैं। उपयोगकर्ता डेटा को भरने की प्रक्रिया को फॉर्म.मयल form.yaml द्वारा वर्णित किया गया है:

 form_name: 'horoscope_form' start: regexp: '|(|)' suggests: -  fields: - name: 'name' question: ,   . - name: 'year' question:      .   ,  . validate_regexp: '^[0-9]{4}$' validate_message: ,   .     -  . - name: 'month' question: !     . options: -  ... -  validate_message: ,   ,    . ,    ,   . - name: 'day' question: ! ,      -  ,     . validate_regexp: '[0123]?\d$' validate_message: ,   .       (, );     . 

इस विन्यास को पार्स करने और अंतिम परिणाम की गणना करने का काम अजगर वर्ग द्वारा किया जाता है

 class CheckableFormFiller(tgalice.dialog_manager.form_filling.FormFillingDialogManager): SIGNS = { '': '', ... } def handle_completed_form(self, form, user_object, ctx): response = tgalice.dialog_manager.base.Response( text=', {}!   :  {} ,   {}. \n' '  , , !   : {}'.format( form['fields']['name'], 2019 - int(form['fields']['year']), self.SIGNS[form['fields']['month']], random.choice(FORECASTS), ), user_object=user_object, ) return response 

अधिक सटीक रूप से, आधार वर्ग FormFillingDialogManager "फ़ॉर्म" को भरने में लगा हुआ है, और चाइल्ड क्लास का तरीका handle_completed_form कहता है कि तैयार होने पर क्या करना है।

उपयोगकर्ता के संवाद के इस मुख्य प्रवाह के अलावा, आपको अभिवादन करने की भी आवश्यकता है, साथ ही "मदद" कमांड पर मदद भी दें और "निकास" कमांड पर कौशल से जारी करें। tgalice पास इसके लिए एक टेम्प्लेट भी है, इसलिए संपूर्ण संवाद प्रबंधक टुकड़ों से बना है:

 dm = tgalice.dialog_manager.CascadeDialogManager( tgalice.dialog_manager.GreetAndHelpDialogManager( greeting_message=DEFAULT_MESSAGE, help_message=DEFAULT_MESSAGE, exit_message=' ,    " " !' ), CheckableFormFiller(`form.yaml`, default_message=DEFAULT_MESSAGE) ) 

CascadeDialogManager बस काम करता है: यह बदले में संवाद की वर्तमान स्थिति के लिए अपने सभी घटकों को लागू करने की कोशिश करता है, और पहले उपयुक्त एक का चयन करता है।

प्रत्येक संदेश की प्रतिक्रिया के रूप में, संवाद प्रबंधक एक Response वस्तु देता है, जिसे नंगे पाठ में परिवर्तित किया जा सकता है, या ऐलिस या टेलीग्राम में एक संदेश के आधार पर, जहां बॉट लॉन्च किया गया है; इसमें संवाद की बदली हुई स्थिति भी शामिल है, जिसे बचाना होगा। एक अन्य वर्ग, DialogConnector , इस सभी रसोईघर में लगा हुआ है, इसलिए DialogConnector फ़ंक्शंस पर कौशल लॉन्च करने के लिए प्रत्यक्ष स्क्रिप्ट इस प्रकार है:

 ... session = boto3.session.Session() s3 = session.client( service_name='s3', endpoint_url='https://storage.yandexcloud.net', aws_access_key_id=os.environ['AWS_ACCESS_KEY_ID'], aws_secret_access_key=os.environ['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'], region_name='ru-central1', ) storage = tgalice.session_storage.S3BasedStorage(s3_client=s3, bucket_name='tgalice-test-cold-storage') connector = tgalice.dialog_connector.DialogConnector(dialog_manager=dm, storage=storage) alice_handler = connector.serverless_alice_handler 

जैसा कि आप देख सकते हैं, इस कोड का अधिकांश ऑब्जेक्ट स्टोरेज S3 इंटरफ़ेस के लिए एक कनेक्शन बनाता है। इस कनेक्शन को सीधे कैसे उपयोग किया जाता है, इसे टैल्गिस कोड में पढ़ा जा सकता है।
अंतिम पंक्ति alice_handler फ़ंक्शन को alice_handler है - जिसे हमने यैंडेक्स को ऑर्डर किया था। जब हम --entrypoint=main.alice_handler सेट करते हैं, तो खींचने के लिए।

वह, वास्तव में, सब है। असेंबली के लिए मेकफाइल्स, स्टोरिंग संदर्भ के लिए एस 3-जैसे ऑब्जेक्ट स्टोरेज, और टालिस पाइथन लाइब्रेरी। अजगर के सर्वर रहित कार्यों और अभिव्यक्तियों के साथ, यह स्वस्थ व्यक्ति के कौशल को विकसित करने के लिए पर्याप्त है।

आप पूछ सकते हैं, आपको tgalice बनाने की आवश्यकता क्यों tgalice ? सभी बोरिंग कोड जो JSONs को रिस्पॉन्स से लेकर स्टोरेज से मेमोरी तक ट्रांसफर करते हैं और इसके विपरीत। एक नियमित नियंत्रक अनुप्रयोग भी है, यह समझने के लिए एक समारोह है कि "फरवरी" क्या "फरवरी" जैसा है, और गरीबों के लिए अन्य एनएलयू। मेरे विचार के अनुसार, यह पहले से ही पर्याप्त होना चाहिए ताकि आप तकनीकी विवरणों से बहुत विचलित हुए बिना, यम फ़ाइलों में कौशल के प्रोटोटाइप को स्केच कर सकें।

यदि आप अधिक गंभीर एनएलयू चाहते हैं, तो आप अपने कौशल के लिए रासा या दीपपावलोव को पेंच कर सकते हैं, लेकिन उन्हें कॉन्फ़िगर करने के लिए, आपको टैम्बोरिन के साथ अतिरिक्त नृत्य की आवश्यकता होगी, विशेष रूप से सर्वर रहित। यदि आपको कोडिंग का बिल्कुल भी मन नहीं है, तो आपको Aimylogic जैसे विज़ुअल कंस्ट्रक्टर का उपयोग करना चाहिए। टालिस बनाते समय, मैं किसी तरह के मध्यवर्ती रास्ते के बारे में सोच रहा था। देखते हैं क्या होता है।

ठीक है, अब अपने कौशल के डेवलपर्स में शामिल हों , प्रलेखन पढ़ें, और अद्भुत कौशल बनाएं!