概述
在數位時代,垃圾郵件是一種持續存在的麻煩,它會使收件匣變得混亂並帶來安全風險。為了解決這個問題,我們可以利用人工智慧來創建垃圾郵件檢測應用程式。在這篇部落格文章中,我們將引導您完成在 AWS EC2 執行個體上部署使用 Python 和 Flask 建置的 AI 垃圾郵件偵測應用程式的過程。該應用程式利用機器學習將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件,為常見問題提供實用的解決方案。
您將學到什麼
- 如何設定 AWS EC2 執行個體
- 如何安裝必要的軟體和相依性
- 如何使用 Gunicorn 部署 Flask 應用程式
- 如何為您的應用程式設定安全設定
先決條件
在我們深入部署流程之前,請確保您具備以下條件:
- AWS 帳戶:如果您沒有,您可以建立免費帳戶。在此建立一個 AWS 帳戶
- 終端命令的基本知識:熟悉命令列介面會很有幫助。
第 1 步:啟動 Ubuntu EC2 執行個體
1) 登入您的 AWS 管理主控台。
2) 導航至 EC2 儀表板。
3) 點選啟動實例。
4) 選擇 Ubuntu 伺服器 AMI(例如 Ubuntu 20.04 LTS)。
5) 選擇實例類型(例如,t2.micro 表示免費套餐)。
6) 建立金鑰對 (.pem)
7) 設定安全群組:
- 允許 SSH(連接埠 22)。
- 新增 HTTP(連接埠 80)規則。
8) 啟動執行個體並透過 EC2 Instance Connect 進行連線
第 2 步:更新實例
連接到您的 EC2 執行個體後,最好更新軟體包清單並升級已安裝的軟體包:
sudo apt update sudo apt upgrade -y
第 3 步:安裝 Python 和 Pip
1) 接下來,我們需要安裝 Python 和 Pip,它們對於運行 Flask 應用程式至關重要:
sudo apt install python3-pip -y
2) 驗證安裝:
sudo apt update sudo apt upgrade -y
第 4 步:設定 Flask 應用
1) 複製 Flask 應用程式儲存庫:使用 Git 複製包含垃圾郵件偵測應用程式的儲存庫。替換為您的 GitHub 儲存庫的實際 URL。
sudo apt install python3-pip -y
2) 導覽至專案資料夾(替換為您的實際資料夾名稱):
python3 --version pip --version
3) 檢查requirements.txt 檔案:開啟requirements.txt 檔案以確保它列出了所有必要的依賴項。
git clone <repository-url> </repository-url>
4) 轉換行結尾:如果您遇到 requests.txt 檔案的問題(例如,它顯示為加密的),請將其轉換為 Unix 風格的行結尾:
cd <folder-name> </folder-name>
5) 安裝依賴項:
nano requirements.txt
第 5 步:執行 Flask 應用程式(開發模式)
要測試應用程序,您可以在開發模式下運行它:
file requirements.txt sudo apt install dos2unix -y dos2unix requirements.txt
預設情況下,Flask 在連接埠 5000 上運作。您可以透過在 Web 瀏覽器中導覽至 http://
第6步:在安全群組中開啟連接埠5000
要允許存取您的應用程序,您需要在安全群組中開啟連接埠 5000:
1) 前往 AWS 中的 EC2 儀表板。
2) 選擇您的執行個體並導覽至「安全性」標籤。
3) 點選安全群組連結。
4) 編輯入站規則以允許連接埠 5000 上的 TCP 流量。
第 7 步:使用 Gunicorn 設定生產就緒伺服器(可選)
要在生產就緒伺服器上運行您的應用程序,您可以使用 Gunicorn:
1) 安裝Gunicorn:
pip install -r requirements.txt
2) 使用 Gunicorn 運行應用程式:
python3 app.py
將 app:app 替換為您的實際模組和應用程式名稱(如果不同)。
結論
我們已成功在 AWS EC2 上部署您的 AI 垃圾郵件偵測應用程式!您現在可以透過 EC2 公共 IP 存取它。如需進一步增強,請考慮實作 HTTPS 並使用 Nginx 等反向代理以獲得更好的效能和安全性。
請隨時查看該應用程式的螢幕截圖
歡迎提問或發表評論嗎?
以上是在 AWS EC2 上部署 AI 垃圾郵件偵測應用程式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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