Yandex.Cloud और Python के सर्वर रहित फ़ंक्शंस का उपयोग करके ऐलिस के लिए एक स्टेटफुल कौशल बनाना

चलिए खबर से शुरू करते हैं. कल Yandex.Cloud ने सर्वर रहित कंप्यूटिंग सेवा शुरू करने की घोषणा की यांडेक्स क्लाउड फ़ंक्शंस. इसका मतलब है: आप केवल अपनी सेवा के लिए कोड लिखते हैं (उदाहरण के लिए, एक वेब एप्लिकेशन या चैटबॉट), और क्लाउड स्वयं उन वर्चुअल मशीनों का निर्माण और रखरखाव करता है जहां वह चलती है, और लोड बढ़ने पर उनकी प्रतिकृति भी बनाता है। आपको बिल्कुल भी सोचने की ज़रूरत नहीं है, यह बहुत सुविधाजनक है। और भुगतान केवल गणना समय के लिए है.

हालाँकि, कुछ लोग बिल्कुल भी भुगतान नहीं कर सकते हैं। ये डेवलपर हैं ऐलिस के बाहरी कौशल, यानी इसमें चैटबॉट्स बनाए गए हैं। कोई भी डेवलपर ऐसे कौशल को लिख सकता है, होस्ट कर सकता है और पंजीकृत कर सकता है, और आज से कौशल को होस्ट करने की भी आवश्यकता नहीं है - बस फॉर्म में अपना कोड क्लाउड पर अपलोड करें वही सर्वर रहित फ़ंक्शन.

लेकिन कुछ बारीकियाँ हैं। सबसे पहले, आपके पिट कोड को कुछ निर्भरताओं की आवश्यकता हो सकती है, और उन्हें क्लाउड में खींचना गैर-तुच्छ है। दूसरे, किसी भी सामान्य चैटबॉट को संवाद की स्थिति को कहीं संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है (इसलिए स्टेटफुल); सर्वर रहित फ़ंक्शन में ऐसा करने का सबसे आसान तरीका क्या है? तीसरा, आप ऐलिस या गैर-शून्य कथानक वाले किसी प्रकार के बॉट के लिए एक त्वरित और गंदा कौशल कैसे लिख सकते हैं? लेख वास्तव में, इन बारीकियों के बारे में है।

नैतिक तैयारी

अधीर लोगों के लिए: मैं फ़ंक्शन को क्लाउड पर अपलोड करने से पहले मेकफ़ाइल के साथ आवश्यक निर्भरताएँ एकत्र करता हूं, मैं डायलॉग की स्थिति को यांडेक्स ऑब्जेक्ट स्टोरेज में संग्रहीत करता हूं (यह S3 एपीआई का समर्थन करता है), और मैं डायलॉग को प्रबंधित करने के लिए अपनी लाइब्रेरी का उपयोग करता हूं tgalice. अंत में बात बन ही जाती है ऐसा डेमो कौशल. अब आइए इस सब को थोड़ा और विस्तार से देखें।

उन लोगों के लिए जो थोड़े कम अधीर हैं, जटिलता के बारे में मेरी कहानी में उतरने से पहले, मैं अत्यधिक कुछ सरल से शुरुआत करने की सलाह देता हूं। अर्थात्, एक एकल-फ़ाइल इकोबॉट फ़ंक्शन बनाएं, इसे डायलॉग डेवलपर कंसोल में पंजीकृत करें और परीक्षण करें; विवरण - में संवाद ब्लॉग и क्लाउड दस्तावेज़ीकरण. और उसके बाद ही शुरू करें.

यदि आप तुरंत महसूस करना चाहते हैं कि हम यहां किस लिए लड़ रहे हैं, तो ऐलिस से पूछें '"आईटी राशिफल" कौशल सक्षम करें'. निम्नलिखित के समान एक संवाद होना चाहिए:

ऐलिस: नमस्ते! आप "आईटी राशिफल" कौशल में हैं। सितारे आपसे क्या वादा करते हैं यह जानने के लिए "प्रारंभ करें" कहें।
उपयोगकर्ता: प्रारंभ करें
उत्तर: कृपया अपना नाम बताएं
यु: वसीसुअलि
उत्तर: अब मुझे अपने जन्म का वर्ष बताओ। केवल चार अंक, अतिरिक्त कुछ नहीं।
यू: दूसरा
उत्तर: कृपया पुनः प्रयास करें. अपने जन्म का वर्ष दर्ज करें - चार अंक।
यु: 2002
महान! अब अपने जन्म का महीना बताएं.
यू: फरवरी
महान! अंत में, मुझे अपनी जन्मतिथि बताएं - केवल एक संख्या, केवल एक या दो अंक।
यु: 18
उत्तर: धन्यवाद, वाससुअली! अब हम जानते हैं: आप 17 वर्ष के हैं और कुंभ राशि के हैं। खैर, निःसंदेह, आप भाग्यशाली हैं! सितारे आपको बताते हैं: а что говорят звёзды, вы узнаете, запустив навык.

समस्या यह है कि इतना सरल संवाद बनाए रखने के लिए, आपको उपयोगकर्ता का नाम और जन्मतिथि याद रखने की आवश्यकता है, और सर्वर रहित फ़ंक्शन वातावरण में यह गैर-तुच्छ है। संदर्भ को रैम में या डिस्क पर फ़ाइल के रूप में संग्रहीत करना संभव नहीं होगा, क्योंकि Yandex.Cloud एक ही समय में कई वर्चुअल मशीनों पर एक फ़ंक्शन चला सकता है और इच्छानुसार उनके बीच स्विच कर सकता है। आपको किसी प्रकार के बाह्य संग्रहण का उपयोग करना होगा. ऑब्जेक्ट स्टोरेज को सीधे Yandex.Cloud (यानी, शायद तेज़) में काफी सस्ते और सरल स्टोरेज के रूप में चुना गया था। एक मुफ़्त विकल्प के रूप में, आप, उदाहरण के लिए, एक मुफ़्त टुकड़ा आज़मा सकते हैं बादल मोंगा कहीं दूर। ऑब्जेक्ट स्टोरेज (जो S3 इंटरफ़ेस का समर्थन करता है) और मोंगो दोनों के लिए सुविधाजनक पायथन रैपर हैं।

एक और समस्या यह है कि ऑब्जेक्ट स्टोरेज, मोंगोडीबी और किसी अन्य डेटाबेस या डेटा स्टोर तक पहुंचने के लिए, आपको कुछ बाहरी निर्भरताओं की आवश्यकता होती है जिन्हें आपके फ़ंक्शन कोड के साथ यैंडेक्स फ़ंक्शंस पर अपलोड करने की आवश्यकता होती है। और मैं इसे सुविधापूर्वक करना चाहूंगा. दुर्भाग्य से, यह पूरी तरह से सुविधाजनक नहीं होगा (हेरोकू की तरह), लेकिन पर्यावरण बनाने (फ़ाइल बनाएं) के लिए एक स्क्रिप्ट लिखकर कुछ बुनियादी सुविधा पैदा की जा सकती है।

कुंडली कौशल कैसे लॉन्च करें

1. तैयारी करें: लिनक्स वाली किसी मशीन पर जाएं। सिद्धांत रूप में, आप शायद विंडोज़ के साथ भी काम कर सकते हैं, लेकिन फिर आपको मेकफ़ाइल लॉन्च करने के साथ कुछ जादू करना होगा। और किसी भी स्थिति में, आपको कम से कम Python 3.6 स्थापित करने की आवश्यकता होगी।
2. इसे जीथूब से क्लोन करें कुंडली कौशल का उदाहरण.
3. वाई.क्लाउड में रजिस्टर करें: https://cloud.yandex.ru
4. अपने लिए दो बाल्टियाँ बनाएँ ऑब्जेक्ट स्टोरेज, उन्हें किसी भी नाम से बुलाएं {BUCKET NAME} и tgalice-test-cold-storage (यह दूसरा नाम अब हार्डकोड किया गया है main.py मेरा उदाहरण)। पहली बाल्टी की आवश्यकता केवल परिनियोजन के लिए होगी, दूसरी - संवाद स्थितियों को संग्रहीत करने के लिए।
5. बनाएँ सेवा खाता, उसे एक भूमिका दें editor, और इसके लिए स्थिर क्रेडेंशियल प्राप्त करें {KEY ID} и {KEY VALUE} - हम उनका उपयोग संवाद की स्थिति को रिकॉर्ड करने के लिए करेंगे। यह सब इसलिए आवश्यक है ताकि Ya.Cloud का एक फ़ंक्शन Ya.Cloud से स्टोरेज तक पहुंच सके। मुझे आशा है कि किसी दिन प्राधिकरण स्वचालित हो जाएगा, लेकिन अभी यह वैसा ही है।
6. (वैकल्पिक) स्थापित करें कमांड लाइन इंटरफेस yc. आप वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से भी एक फ़ंक्शन बना सकते हैं, लेकिन सीएलआई अच्छा है क्योंकि इसमें सभी प्रकार के नवाचार तेजी से दिखाई देते हैं।
7. अब आप वास्तव में निर्भरता असेंबली तैयार कर सकते हैं: इसे कौशल उदाहरण के साथ फ़ोल्डर से कमांड लाइन पर चलाएँ make all. फ़ोल्डर में पुस्तकालयों का एक समूह (ज्यादातर, हमेशा की तरह, अनावश्यक) स्थापित किया जाएगा dist.
8. ऑब्जेक्ट स्टोरेज में हाथ से (बाल्टी में) डालें {BUCKET NAME}) पिछले चरण में प्राप्त संग्रह dist.zip. यदि वांछित है, तो आप इसे कमांड लाइन से कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, का उपयोग करके AWS सीएलआई.
9. वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से या उपयोगिता का उपयोग करके एक सर्वर रहित फ़ंक्शन बनाएं yc. उपयोगिता के लिए, कमांड इस तरह दिखेगा:

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 बनाए गए फ़ंक्शन का डेवलपर कंसोल के माध्यम से परीक्षण किया जा सकता है, और फिर कौशल में सुधार और प्रकाशन किया जा सकता है।

हुड के नीचे क्या है

मेकफ़ाइल में वास्तव में निर्भरता स्थापित करने और उन्हें संग्रह में डालने के लिए एक काफी सरल स्क्रिप्ट शामिल है dist.zip, लगभग इस प्रकार:

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 पुस्तकालय में लिपटे कुछ सरल उपकरण हैं tgalice. उपयोगकर्ता डेटा भरने की प्रक्रिया कॉन्फ़िगरेशन द्वारा वर्णित है form.yaml:

form_name: 'horoscope_form'
start:
  regexp: 'старт|нач(ать|ни)'
  suggests:
    - Старт
fields:
  - name: 'name'
    question: Пожалуйста, назовите своё имя.
  - name: 'year'
    question: Теперь скажите мне год вашего рождения. Только четыре цифры, ничего лишнего.
    validate_regexp: '^[0-9]{4}$'
    validate_message: Пожалуйста, попробуйте ещё раз. Назовите год вашего рождения - четыре цифры.
  - name: 'month'
    question: Замечательно! Теперь назовите месяц вашего рождения.
    options:
      - январь
     ...
      - декабрь
    validate_message: То, что вы назвали, не похоже на месяц. Пожалуйста, назовите месяц вашего рождения, без других слов.
  - name: 'day'
    question: Отлично! Наконец, назовите мне дату вашего рождения - только число, всего одна или две цифры.
    validate_regexp: '[0123]?d$'
    validate_message: Пожалуйста, попробуйте ещё раз. Вам нужно назвать число своего рождения (например, двадцатое); это одна или две цифры.

इस कॉन्फ़िगरेशन को पार्स करने और अंतिम परिणाम की गणना करने का काम पायथन क्लास द्वारा लिया जाता है

class CheckableFormFiller(tgalice.dialog_manager.form_filling.FormFillingDialogManager):
    SIGNS = {
        'январь': 'Козерог',
        ...
    }

    def handle_completed_form(self, form, user_object, ctx):
        response = tgalice.dialog_manager.base.Response(
            text='Спасибо, {}! Теперь мы знаем: вам {} лет, и вы {}. n'
                 'Вот это вам, конечно, повезло! Звёзды говорят вам: {}'.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, बेस क्लास FormFillingDialogManager "फॉर्म" भरने और चाइल्ड क्लास पद्धति से संबंधित है handle_completed_form उसे बताती है कि जब वह तैयार हो तो उसे क्या करना चाहिए।

संवाद के इस मुख्य प्रवाह के अलावा, उपयोगकर्ता का स्वागत भी किया जाना चाहिए, साथ ही "सहायता" कमांड का उपयोग करके सहायता दी जानी चाहिए और "निकास" कमांड का उपयोग करके कौशल से मुक्त किया जाना चाहिए। इस प्रयोजन के लिए में tgalice 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='До свидания, приходите в навык "Айтишный гороскоп" ещё!'
    ),
    CheckableFormFiller(`form.yaml`, default_message=DEFAULT_MESSAGE)
)

CascadeDialogManager यह सरलता से काम करता है: यह अपने सभी घटकों को बारी-बारी से संवाद की वर्तमान स्थिति में लागू करने का प्रयास करता है, और पहले उपयुक्त का चयन करता है।

संवाद प्रबंधक प्रत्येक संदेश के जवाब के रूप में एक पायथन ऑब्जेक्ट लौटाता है। Response, जिसे फिर सादे पाठ में, या ऐलिस या टेलीग्राम में एक संदेश में परिवर्तित किया जा सकता है - यह इस बात पर निर्भर करता है कि बॉट कहाँ चल रहा है; इसमें संवाद की बदली हुई स्थिति भी शामिल है जिसे सहेजने की आवश्यकता है। यह पूरी रसोई एक अन्य वर्ग द्वारा संभाली जाती है, DialogConnector, इसलिए यांडेक्स फ़ंक्शंस पर एक कौशल लॉन्च करने की सीधी स्क्रिप्ट इस तरह दिखती 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 भाग ऑब्जेक्ट स्टोरेज के S3 इंटरफ़ेस से कनेक्शन बनाता है। आप पढ़ सकते हैं कि इस कनेक्शन का सीधे उपयोग कैसे किया जाता है टीगैलिस कोड में.
अंतिम पंक्ति फ़ंक्शन बनाती है alice_handler — वही जिसे हमने पैरामीटर सेट करते समय Yandex.Cloud को खींचने के लिए कहा था --entrypoint=main.alice_handler.

वास्तव में बस इतना ही। असेंबली के लिए मेकफ़ाइलें, संदर्भ संग्रहीत करने के लिए S3-जैसा ऑब्जेक्ट स्टोरेज और एक पायथन लाइब्रेरी tgalice. पायथन के सर्वर रहित कार्यों और अभिव्यक्ति के साथ संयुक्त, यह एक स्वस्थ मानव कौशल विकसित करने के लिए पर्याप्त है।

आप पूछ सकते हैं कि इसे बनाना क्यों जरूरी था tgalice? सभी बोरिंग कोड जो JSONs को अनुरोध से प्रतिक्रिया तक और स्टोरेज से मेमोरी और बैक में स्थानांतरित करते हैं, वह इसमें निहित है। एक नियमित कोड एप्लिकेशन भी है, यह समझने के लिए एक फ़ंक्शन कि "फरवरी" "फरवरी" के समान है, और गरीबों के लिए अन्य एनएलयू। मेरे विचार के अनुसार, यह पहले से ही पर्याप्त होना चाहिए ताकि आप तकनीकी विवरणों से विचलित हुए बिना YAML फ़ाइलों में कौशल के प्रोटोटाइप को स्केच कर सकें।

यदि आप अधिक गंभीर एनएलयू चाहते हैं, तो आप इसे अपने कौशल से जोड़ सकते हैं रासा या डीपपावलोव, लेकिन उन्हें स्थापित करने के लिए डफ के साथ अतिरिक्त नृत्य की आवश्यकता होगी, विशेष रूप से सर्वर रहित पर। यदि आपको कोडिंग करने का बिल्कुल भी मन नहीं है, तो आपको विज़ुअल कंस्ट्रक्टर जैसे का उपयोग करना चाहिए Aimylogic. टैग्लिस बनाते समय, मैंने किसी प्रकार के मध्यवर्ती पथ के बारे में सोचा। देखते हैं इसका क्या नतीजा निकलता है.

खैर, अब शामिल हों ऐलिस कौशल डेवलपर चैट, पढ़ना प्रलेखन, और अद्भुत बनाएँ कौशल!

स्रोत: www.habr.com