无代码探索AI大模型：腾讯云函数计算的卓越实践

原创

小马哥学JAVA

发布于 2024-12-09 19:42:40

4810

2024好事发生

文章的标题是【关于AI技术的思考，是提高 or 降低 | 开发者的职业天花板】，文章的链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2466467 文章很有作者个人的思考，有些见解比较独到，让我深有所思。推荐给各位需要的同学。

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前言

在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）技术已经成为企业提升竞争力的关键。然而，对于许多业务人员来说，技术门槛高、开发周期长等问题限制了他们快速探索和应用AI大模型的能力。同时，对于缺乏GPU资源的开发者来说，构建和部署AI大模型应用更是一项挑战。针对这些痛点，腾讯云函数计算（Serverless Cloud Function，SCF）以其按量付费、卓越弹性、快速交付等优势，为企业提供了一种全新的解决方案。本文将深入探讨腾讯云函数计算如何助力企业快速部署AI大模型，并通过多个Java示例展示其应用实践。

一、产品概述

腾讯云函数计算是一种事件驱动的全托管Serverless计算服务。用户无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传，函数计算便会自动完成代码的部署、运行、扩容等工作。它支持多种编程语言和环境，包括Python、Node.js、Java、Go等，同时提供了丰富的触发方式，如API网关、COS、CMS、定时触发器等，方便与各种业务场景进行集成。

二、功能点介绍

多种触发方式：腾讯云函数计算支持多种触发方式，包括API网关、COS、CMS等，方便用户根据业务需求选择合适的触发机制。
自动弹性伸缩：根据业务负载自动调整计算资源，确保应用在高峰时段稳定运行，同时避免资源浪费。
按量计费：用户只需为实际使用的计算资源付费，无需承担额外的成本，降低业务风险。
多种语言支持：支持Python、Node.js、Java、Go等多种编程语言，满足不同开发者的需求。
一站式开发体验：提供控制台、CLI、SDK等多种开发工具，支持在线调试、日志监控等功能，提升开发效率和运维便利性。

三、产品背景

随着AI技术的快速发展，越来越多的企业开始探索AI大模型的应用。然而，传统AI应用开发方式存在技术门槛高、开发周期长、运维难度大等问题，限制了AI技术的普及和应用。腾讯云函数计算作为一种全新的Serverless计算服务，通过其按量付费、卓越弹性、快速交付等优势，为企业提供了一种更加灵活、高效的AI应用开发方式。

四、业务痛点分析

技术门槛高：对于许多业务人员来说，AI技术涉及的知识领域广泛，技术门槛较高，难以快速上手。
开发周期长：传统AI应用开发需要经过需求分析、模型训练、代码编写、测试验证等多个环节，开发周期长，难以满足快速迭代的业务需求。
运维难度大：AI应用需要持续进行模型优化、性能监控、故障排查等工作，运维难度大，需要专业的技术团队进行支持。
GPU资源有限：AI大模型训练需要高性能的计算资源，尤其是GPU资源。然而，许多企业缺乏GPU资源或GPU资源有限，难以进行模型训练和推理。

五、腾讯云函数计算解决方案

针对上述业务痛点，腾讯云函数计算提供了以下解决方案：

降低技术门槛：通过无代码或低代码的开发方式，降低AI应用开发的技术门槛。用户可以通过简单的配置和拖拽即可构建AI应用，无需掌握复杂的编程技能。
缩短开发周期：提供丰富的预置模型和算法库，用户只需进行简单的参数配置即可使用，大大缩短开发周期。同时，函数计算支持快速部署和迭代，满足快速迭代的业务需求。
简化运维难度：提供自动弹性伸缩、故障恢复、日志监控等功能，简化运维难度，降低运维成本。用户无需关注底层基础设施的运维和管理，只需关注业务逻辑的实现和AI应用的效果。
解决GPU资源问题：函数计算支持在云端进行模型训练和推理，无需本地具备GPU资源。同时，函数计算提供了按需付费的计费方式，用户只需为实际使用的计算资源付费，降低了成本。

六、底层原理剖析

腾讯云函数计算的底层原理基于Serverless架构和容器化技术。当用户上传函数代码后，函数计算会自动将代码打包成镜像并部署到容器中运行。每个函数实例都是一个独立的容器，可以根据业务需求动态创建和销毁。函数计算的弹性伸缩能力基于自动调度和负载均衡技术实现，能够根据业务负载自动调整计算资源。同时，函数计算还支持多种安全机制，如身份验证、权限控制、数据加密等，确保用户代码和数据的安全性。

七、Java应用实践

下面我们将通过几个Java示例展示如何在腾讯云函数计算上运行AI大模型，并解决上述业务痛点。

案例一：基于函数计算实现文本分类

应用场景：某新闻网站需要对用户提交的新闻稿件进行分类，以便将不同类别的新闻推送给对应的用户群体。

实现步骤：

准备模型：使用开源的文本分类模型（如BERT）进行微调，得到适合新闻分类的模型。将模型保存为文件，并上传到腾讯云对象存储（COS）。
编写Java函数：

import com.tencentcloudapi.scf.v20180416.ScfClient;
import com.tencentcloudapi.scf.v20180416.models.InvokeRequest;
import com.tencentcloudapi.scf.v20180416.models.InvokeResponse;
import com.tencentcloudapi.common.Credential;
import com.tencentcloudapi.common.profile.ClientProfile;
import com.tencentcloudapi.common.profile.HttpProfile;
import com.tencentcloudapi.common.exception.TencentCloudSDKException;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
public class TextClassifier {
public static void main(String[] args) {
try {
// 加载模型文件
String modelPath = "path/to/your/model/file";
byte[] modelBytes = Files.readAllBytes(Paths.get(modelPath));
// 初始化腾讯云函数计算客户端
Credential cred = new Credential("yourSecretId", "yourSecretKey");
HttpProfile httpProfile = new HttpProfile();
            httpProfile.setEndpoint("scf.tencentcloudapi.com");
ClientProfile clientProfile = new ClientProfile();
            clientProfile.setHttpProfile(httpProfile);
ScfClient client = new ScfClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile);
// 构建请求参数
InvokeRequest req = new InvokeRequest();
            req.setFunctionName("yourFunctionName");
            req.setNamespace("default");
            req.setQualifier("$LATEST");
// 将模型文件作为事件数据传入
            req.setClientContext("{\"modelBytes\":\"" + new String(modelBytes) + "\"}");
// 调用函数
InvokeResponse resp = client.Invoke(req);
// 输出分类结果
            System.out.println("Classification Result: " + resp.getResult());
        } catch (TencentCloudSDKException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

优缺点分析：

优点：
- 无需管理服务器等基础设施，降低了运维成本。
- 按需付费，降低了成本风险。
- 弹性伸缩能力确保了应用在高峰时段的稳定运行。
缺点：
- 由于模型文件较大，可能会增加函数调用的延迟。
- 需要确保模型文件的安全性，避免数据泄露。

案例二：基于函数计算实现图像识别

应用场景：某电商平台需要对用户上传的商品图片进行识别，以便自动分类和推荐相关商品。

实现步骤：

准备模型：使用开源的图像识别模型（如ResNet）进行微调，得到适合商品识别的模型。将模型保存为文件，并上传到腾讯云对象存储（COS）。
编写Java函数：

import com.tencentcloudapi.scf.v20180416.ScfClient;
import com.tencentcloudapi.scf.v20180416.models.InvokeRequest;
import com.tencentcloudapi.scf.v20180416.models.InvokeResponse;
import com.tencentcloudapi.common.Credential;
import com.tencentcloudapi.common.profile.ClientProfile;
import com.tencentcloudapi.common.profile.HttpProfile;
import com.tencentcloudapi.common.exception.TencentCloudSDKException;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
public class ImageRecognizer {
public static void main(String[] args) {
try {
// 加载图片文件
String imagePath = "path/to/your/image/file";
byte[] imageBytes = Files.readAllBytes(Paths.get(imagePath));
// 初始化腾讯云函数计算客户端
Credential cred = new Credential("yourSecretId", "yourSecretKey");
HttpProfile httpProfile = new HttpProfile();
            httpProfile.setEndpoint("scf.tencentcloudapi.com");
ClientProfile clientProfile = new ClientProfile();
            clientProfile.setHttpProfile(httpProfile);
ScfClient client = new ScfClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile);
// 构建请求参数
InvokeRequest req = new InvokeRequest();
            req.setFunctionName("yourFunctionName");
            req.setNamespace("default");
            req.setQualifier("$LATEST");
// 将图片文件作为事件数据传入
            req.setClientContext("{\"imageBytes\":\"" + new String(imageBytes) + "\"}");
// 调用函数
InvokeResponse resp = client.Invoke(req);
// 输出识别结果
            System.out.println("Recognition Result: " + resp.getResult());
        } catch (TencentCloudSDKException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

优缺点分析：

优点：
- 无需管理服务器等基础设施，降低了运维成本。
- 按需付费，降低了成本风险。
- 弹性伸缩能力确保了应用在高峰时段的稳定运行。
缺点：
- 图片文件较大，可能会增加函数调用的延迟。
- 需要确保图片文件的安全性，避免数据泄露。

案例三：基于函数计算实现智能客服

应用场景：某电商平台需要实现智能客服功能，以便自动回答用户的问题并提供相关帮助。

实现步骤：

准备模型：使用开源的自然语言处理模型（如BERT）进行微调，得到适合智能客服的模型。将模型保存为文件，并上传到腾讯云对象存储（COS）。
编写Java函数：

import com.tencentcloudapi.scf.v20180416.ScfClient;
import com.tencentcloudapi.scf.v20180416.models.InvokeRequest;
import com.tencentcloudapi.scf.v20180416.models.InvokeResponse;
import com.tencentcloudapi.common.Credential;
import com.tencentcloudapi.common.profile.ClientProfile;
import com.tencentcloudapi.common.profile.HttpProfile;
import com.tencentcloudapi.common.exception.TencentCloudSDKException;
public class SmartCustomerService {
public static void main(String[] args) {
try {
// 用户输入的问题
String userQuery = "How can I track my order?";
// 初始化腾讯云函数计算客户端
Credential cred = new Credential("yourSecretId", "yourSecretKey");
HttpProfile httpProfile = new HttpProfile();
            httpProfile.setEndpoint("scf.tencentcloudapi.com");
ClientProfile clientProfile = new ClientProfile();
            clientProfile.setHttpProfile(httpProfile);
ScfClient client = new ScfClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile);
// 构建请求参数
InvokeRequest req = new InvokeRequest();
            req.setFunctionName("yourFunctionName");
            req.setNamespace("default");
            req.setQualifier("$LATEST");
// 将用户问题作为事件数据传入
            req.setClientContext("{\"userQuery\":\"" + userQuery + "\"}");
// 调用函数
InvokeResponse resp = client.Invoke(req);
// 输出智能客服的回复
            System.out.println("Smart Customer Service Reply: " + resp.getResult());
        } catch (TencentCloudSDKException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

优缺点分析：

优点：
- 无需管理服务器等基础设施，降低了运维成本。
- 按需付费，降低了成本风险。
- 弹性伸缩能力确保了应用在高峰时段的稳定运行。
- 提高了客服效率，降低了人力成本。
缺点：
- 对于复杂问题的处理能力可能有限。
- 需要定期更新和优化模型，以适应不断变化的用户需求。

八、总结与展望

通过腾讯云函数计算，企业可以无代码或低代码地快速探索和应用AI大模型，解决技术门槛高、开发周期长、运维难度大等问题。同时，函数计算的按量付费、卓越弹性、快速交付等优势也为企业降低了成本风险，提高了资源利用率。未来，随着AI技术的不断发展和普及，腾讯云函数计算将在更多领域发挥重要作用，为企业数字化转型提供有力支持。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

腾讯技术创作特训营S10

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如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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