通过单一提示构建和部署 AI 支持的 Web 服务

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电视猫时间: 2023-11-30 15:00:00

  通过单一提示构建和部署 AI 支持的 Web 服务

通过单一提示构建和部署 ai 支持的 web 服务

在 shuttle,我们一直在开发一种新工具,我们认为它可以改变开发人员处理 ai 集成的方式。我们将其称为 shuttleai,它允许您通过单个提示构建和部署人工智能驱动的 web 服务。

这是 tl;dr:

用通俗易懂的语言描述您的人工智能服务 shuttleai 生成项目规范供您查看 批准或修改规格 shuttleai 创建项目文件 您可以提示更改或部署

就这么简单。但让我们深入了解细节。

问题:人工智能集成很难

如果您曾经尝试将人工智能集成到网络服务中,您就会知道这并不简单。以下是一些常见的挑战:

  1. 复杂性:人工智能框架通常需要专业知识。
  2. 时间:设置人工智能服务可能需要数周或数月的时间。
  3. 基础设施:管理人工智能模型需要强大、可扩展的基础设施。
  4. 持续维护:ai服务需要持续监控和更新。

这些障碍可能很大,特别是对于刚接触嘈杂的人工智能领域的小型团队或开发人员来说。

shuttleai 的工作原理

shuttleai 旨在大幅简化这个过程。这是一步一步的细分:

  1. 描述您的服务:您提供一个提示来描述您想要构建的 ai 服务。例如:

    "build a web service that takes weather forecast data and user profiles as input, then returns personalized weather recommendations."
    
    登录后复制
  2. review the spec:shuttleai 在 markdown 中生成项目规范文档。这包括:

    • api 端点
    • 数据模型
    • ai模型选择
    • 基础设施要求

    您可以根据需要查看和修改此规范。

  3. 生成项目文件:批准规范后,shuttleai 将创建所有必要的项目文件。这包括:

    • 后端代码(例如带有 flask 的 python
    • ai模型集成代码
    • 代码基础设施形式的基础设施
  4. 迭代细化:此阶段可以提示shuttleai进行更改。例如:

    "Add rate limiting to the API endpoints"
    
    登录后复制

    shuttleai 将相应更新项目文件。

  5. 部署:一旦您满意,shuttleai 就会在 shuttle 平台上编译并部署您的项目。

用例

我们很高兴看到开发人员将使用 shuttleai 构建什么。以下是我们一直在考虑的一些想法:

  1. 个性化内容引擎:分析用户行为和内容元数据以提供量身定制的建议。
  2. 智能数据处理:使用人工智能创建清理、标准化和丰富数据的服务。
  3. 自然语言接口:构建可以理解和响应自然语言查询的 api。
  4. 预测分析服务:开发基于历史数据预测趋势的 api。

beta 测试和抢先体验

shuttleai 仍在开发中,我们正在寻找 beta 测试人员。如果您有兴趣成为首批试用者之一,我们将为注册候补名单的前 100 名开发者提供抢先体验机会。

作为 beta 测试员,您将获得:

  • 抢先体验 shuttleai
  • 我们开发团队的直接支持
  • 塑造工具未来的机会

点击此处注册抢先体验!

下一步是什么?

我们不断致力于改进 shuttleai。我们正在为未来版本探索一些功能:

  • 支持更多ai模型和api
  • 生成服务的高级自定义选项
  • 用于共享和部署人工智能服务模板的市场

我们需要您的反馈

shuttleai 仍在不断发展,我们希望以真正满足开发者需求的方式构建它。如果您有想法、问题或疑虑,我们希望听到它们。

给我们留言 hello@shuttle.rs 或在我们的 github 存储库中打开问题。

请记住,前 100 名注册者可以抢先体验测试版。不要错过塑造人工智能服务发展未来的机会!

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