導入
最近は、 専用チャットボット プライベートサーバーは、経済的な理由とセキュリティ上の懸念の両方から、これまで以上に魅力的になっています。AWSやGoogle Cloudのような大規模なクラウドサービスは優れていますが、特に小規模プロジェクトやテストプロジェクトではコストが高すぎる場合があります。.
私たちは安いサーバーを選びました ヘッツナー チャットボットの導入体験を見てみましょう。この記事では、サーバー選定から最終的な実装に至るまでの手順、直面した問題、そしてそれらをどのように解決したかを詳しく説明します。.
なぜHetznerを選んだのでしょうか?
1. 手頃な価格
Hetznerは価格面でヨーロッパで最も安価なプロバイダーの一つです。例えば、CPUコア4基とRAM8GBのサーバーは約 月額6ユーロ お金がかかります。.
2. 品質と持続可能性
Hetzner のドイツとフィンランドのデータ センターは非常に安定しており、高速で、イランのユーザー トラフィックに対しても許容できるレイテンシを実現しています。.
3. ハードウェアの多様性
小規模な VPS から強力な GPU を搭載した専用サーバーまで、ニーズと予算に応じて選択できます。.
Hetznerでチャットボットを設定する手順
ステップ1: オペレーティングシステムを選択する
Ubuntu 22.04 LTSをインストールしました。このバージョンは軽量で、AI関連ツールのサポートが最も充実しています。.
ステップ2: 基本ツールをインストールする
サーバーにログインしたら、Python と必要なツールをインストールする必要があります。
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-pip git -y
pip install transformers accelerate fastapi uvicornگام سوم: انتخاب مدل Chatbot
برای شروع، مدلهای آماده روی Hugging Face بهترین گزینه هستند. ما از مدل DialoGPT-medium استفاده کردیم. این مدل روی CPU هم اجرا میشود و برای تست کافی است.
گام چهارم: ساخت API ساده
با استفاده از FastAPI، یک API ساده برای ارسال پیام و دریافت پاسخ ساختیم:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
@app.get("/chat")
def chat(msg: str):
inputs = tokenizer.encode(msg + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
reply = tokenizer.decode(outputs[:, inputs.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
return {"reply": reply}گام پنجم: اجرای سرویس
API را با دستور زیر اجرا کنید:
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000حالا کافی است مرورگر یا ابزار curl را باز کنید:
curl "http://your-server-ip:8000/chat?msg=سلام"پرسشهای رایج (FAQ)
آیا بدون GPU میشود Chatbot اجرا کرد؟
بله، اما سرعت پاسخدهی کمتر خواهد بود. برای مدلهای سبک (مثل DialoGPT یا GPT2 کوچک) CPU کافی است. اگر قصد دارید مدلهای سنگینتر مثل LLaMA یا Falcon را اجرا کنید، حتماً نیاز به GPU دارید.
چطور سرور را امن کنیم؟
همیشه
ufwیا فایروال فعال کنید.دسترسی به SSH را محدود کنید.
از SSL برای API استفاده کنید.
اگر ترافیک زیاد شد چه کنیم؟
Hetzner امکان ارتقا سختافزار یا مهاجرت به سرور GPUدار را فراهم کرده است. همچنین میتوانید Load Balancing پیادهسازی کنید.
آیا میتوان Chatbot را در تلگرام یا واتساپ استفاده کرد؟
بله. کافی است API ساختهشده را به Botهای تلگرام یا سایر پلتفرمها متصل کنید.
تجربه عملی ما
در طول این مسیر با چند چالش روبهرو شدیم:
در اولین تستها، پاسخ مدل کمی کند بود. با کاهش سایز مدل و بهینهسازی پارامترهای
generateسرعت بهتر شد.مدیریت منابع روی سرور کوچک مهم است؛ اگر چند سرویس همزمان اجرا کنید، RAM پر میشود. ما با استفاده از Docker توانستیم منابع را مدیریت کنیم.
جمعبندی
راهاندازی یک Chatbot اختصاصی روی سرور ارزان Hetzner نهتنها شدنی است، بلکه تجربهای عالی برای یادگیری و تست پروژههای هوش مصنوعی محسوب میشود. اگر بهدنبال هزینه پایین، آزادی عمل و کنترل کامل هستید، این روش گزینهای ایدهآل است.
