Java 関数を使用して、クラウド プラットフォーム上の人工知能リソースを最大限に活用するにはどうすればよいですか?

Java 関数を通じて、開発者はクラウド プラットフォーム上の AI 機能を簡単に活用して、画像分類、物体検出、顔検出、音声認識などのアプリケーション インテリジェンスを強化できます。たとえば、開発者は Google Cloud Functions と Cloud Vision API を利用して、クラウド ストレージから取得した URL に基づいてアップロードされた写真を分類し、HTTP 応答で結果を返す関数を作成できます。

Java関数を使用してクラウドプラットフォーム上の人工知能リソースを最大限に活用するにはどうすればよいですか?

クラウド プラットフォームは、開発者がインテリジェントなアプリケーションを構築できるようにする強力な人工知能 (AI) 機能を提供します。 Java 関数を使用すると、これらの機能を簡単に統合して、アプリケーションにインテリジェンスを追加できます。

実際のケース: 画像分類

AI を使用して、クラウド ストレージにアップロードされた写真を分類したいとします。 Google Cloud Functions と Cloud Vision API を使用して、このタスクを実行する関数を作成できます。

コード例:

import com.google.cloud.functions.*;
import com.google.gson.*;
import com.google.cloud.vision.v1.*;
import java.util.*;

public class ImageClassification implements HttpFunction {

    @Override
    public void service(HttpRequest request, HttpResponse response)
            throws IOException {
        // 从请求中提取图像 URL
        String url = request.getFirstQueryParameter("url").orElse("");

        // 创建 ImageAnnotatorClient 实例
        try (ImageAnnotatorClient client = ImageAnnotatorClient.create()) {

            // 根据 URL 构建 Image 对象
            ImageSource imgSource = ImageSource.newBuilder().setImageUri(url).build();
            Image img = Image.newBuilder().setSource(imgSource).build();

            // 执行图像分类
            List<AnnotateImageResponse> responses =
                    client.batchAnnotateImages(Collections.singletonList(img)).getResponsesList();

            // 从响应中提取分类结果
            String description = responses.get(0).getAnnotationResults(0).getDescription();

            // 将结果写入响应正文
            response.getWriter().write(description);
        }
    }
}

セットアップ:

1. 関数を Cloud Functions にデプロイします。
2. リクエストURL内の写真のURLを更新します。
3. 通話機能。

結果:

関数は、HTTPレスポンス経由で写真の分類結果を返します。

利点:

• AI 機能を活用するためにサーバー インフラストラクチャを管理する必要はありません。
• AI タスクを迅速かつステートレスに実行します。
• 大量の同時リクエストを処理できる完全なスケーラビリティ。

拡張機能:

画像分類に加えて、Cloud Functions を使用して、物体検出、顔検出、音声認識などの他の AI 機能を統合することもできます。 Cloud AI Platform の完全な機能セットを探索して、Java アプリケーションにインテリジェンスを追加します。

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