概要
デジタル時代において、スパムメールは絶え間なく迷惑であり、受信箱を乱雑にし、セキュリティリスクを引き起こします。これに対抗するために、人工知能を活用してスパム検出アプリケーションを作成できます。このブログ投稿では、Python と Flask で構築された AI スパム検出アプリを AWS EC2 インスタンスにデプロイするプロセスについて説明します。このアプリケーションは機械学習を利用して電子メールをスパムかスパムではないか分類し、一般的な問題に対する実用的な解決策を提供します。
何を学ぶか
- AWS EC2 インスタンスのセットアップ方法
- 必要なソフトウェアと依存関係をインストールする方法
- Gunicorn を使用して Flask アプリケーションをデプロイする方法
- アプリケーションのセキュリティ設定を構成する方法
前提条件
導入プロセスに入る前に、以下のものがあることを確認してください:
- AWS アカウント: アカウントをお持ちでない場合は、無料利用枠のアカウントを作成できます。ここでAWSアカウントを作成します
- ターミナル コマンドの基本知識: コマンドライン インターフェイスに精通していると役立ちます。
ステップ 1: Ubuntu EC2 インスタンスを起動する
1) AWS マネジメントコンソールにログインします。
2) EC2 ダッシュボードに移動します。
3) [インスタンスの起動] をクリックします。
4) Ubuntu サーバー AMI (例: Ubuntu 20.04 LTS) を選択します。
5) インスタンス タイプを選択します (例: 無料枠の t2.micro)。
6) キーペア (.pem) を作成します
7) セキュリティグループを構成します:
- SSH (ポート 22) を許可します。
- HTTP (ポート 80) のルールを追加します。
8) インスタンスを起動し、EC2 Instance Connect 経由で接続します
ステップ 2: インスタンスを更新する
EC2 インスタンスに接続したら、パッケージ リストを更新し、インストールされているパッケージをアップグレードすることをお勧めします。
sudo apt update sudo apt upgrade -y
ステップ 3: Python と Pip をインストールする
1) 次に、Flask アプリケーションを実行するために不可欠な Python と Pip をインストールする必要があります:
sudo apt install python3-pip -y
2) インストールを確認します:
sudo apt update sudo apt upgrade -y
ステップ 4: Flask アプリをセットアップする
1) Flask アプリ リポジトリのクローンを作成します。Git を使用して、スパム検出アプリを含むリポジトリのクローンを作成します。 GitHub リポジトリの実際の URL に置き換えます。
sudo apt install python3-pip -y
2) プロジェクト フォルダーに移動します (実際のフォルダー名に置き換えます):
python3 --version pip --version
3)requirements.txt ファイルを確認します。requirements.txt ファイルを開いて、必要な依存関係がすべてリストされていることを確認します。
git clone <repository-url> </repository-url>
4) 行末を変換する:requirements.txt ファイルで問題が発生した場合 (暗号化されているように見えるなど)、ファイルを Unix スタイルの行末に変換します。
cd <folder-name> </folder-name>
5) 依存関係をインストールします:
nano requirements.txt
ステップ 5: Flask アプリを実行する (開発モード)
アプリケーションをテストするには、開発モードで実行できます:
file requirements.txt sudo apt install dos2unix -y dos2unix requirements.txt
デフォルトでは、Flask はポート 5000 で実行されます。Web ブラウザで http://
ステップ 6: セキュリティ グループでポート 5000 を開きます
アプリへのアクセスを許可するには、セキュリティ グループでポート 5000 を開く必要があります:
1) AWS の EC2 ダッシュボードに移動します。
2) インスタンスを選択し、[セキュリティ] タブに移動します。
3) [セキュリティ グループ] リンクをクリックします。
4) 受信ルールを編集して、ポート 5000 での TCP トラフィックを許可します。
ステップ 7: Gunicorn を使用して実稼働対応サーバーをセットアップする (オプション)
運用準備が整ったサーバー上でアプリを実行するには、Gunicorn を使用できます。
1) Gunicorn をインストールします:
pip install -r requirements.txt
2) Gunicorn でアプリを実行します:
python3 app.py
app:app を実際のモジュールとアプリ名に置き換えます (異なる場合)。
結論
AI スパム検出アプリケーションを AWS EC2 に正常にデプロイしました。これで、EC2 パブリック IP 経由でアクセスできるようになります。さらに機能を強化するには、HTTPS を実装し、パフォーマンスとセキュリティを向上させるために Nginx などのリバース プロキシを使用することを検討してください。
ここでアプリがどのように見えるかのスクリーンショットをチェックしてください
お気軽に質問したり、コメントを書き込んでください?
以上がAI スパム検出アプリを AWS EC2 にデプロイするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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