Menggunakan Apl Pengesanan Spam AI pada AWS EC2
Ikhtisar
Dalam era digital, e-mel spam adalah gangguan yang berterusan, peti masuk yang berselerak dan menimbulkan risiko keselamatan. Untuk memerangi ini, kami boleh memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mencipta aplikasi pengesanan spam. Dalam catatan blog ini, kami akan membimbing anda melalui proses menggunakan aplikasi pengesanan spam AI yang dibina dengan Python dan Flask pada tika AWS EC2. Aplikasi ini menggunakan pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan e-mel sebagai spam atau bukan spam, memberikan penyelesaian praktikal kepada masalah biasa.
Apa yang Anda Akan Pelajari
- Cara untuk menyediakan tika AWS EC2
- Cara memasang perisian dan kebergantungan yang diperlukan
- Cara untuk menggunakan aplikasi Flask menggunakan Gunicorn
- Cara mengkonfigurasi tetapan keselamatan untuk aplikasi anda
Prasyarat
Sebelum kita menyelami proses penempatan, pastikan anda mempunyai perkara berikut:
- Akaun AWS: Jika anda tidak mempunyai akaun, anda boleh membuat akaun peringkat percuma. Buat akaun AWS di sini
- Pengetahuan Asas Perintah Terminal: Kebiasaan dengan antara muka baris perintah akan membantu.
Langkah 1: Lancarkan Instance Ubuntu EC2
1) Log masuk ke Konsol Pengurusan AWS anda.
2) Navigasi ke Papan Pemuka EC2.
3) Klik Instance Pelancaran.
4) Pilih AMI Pelayan Ubuntu (cth., Ubuntu 20.04 LTS).
5) Pilih Jenis Contoh (cth., t2.micro untuk peringkat percuma).
6) Buat pasangan kunci (.pem)
7) Konfigurasikan kumpulan keselamatan:
- Benarkan SSH (port 22).
- Tambahkan peraturan untuk HTTP (port 80).
8) Lancarkan contoh dan sambungkan melalui EC2 Instance Connect
Langkah 2: Kemas kini Instance
Setelah disambungkan ke tika EC2 anda, adalah amalan yang baik untuk mengemas kini senarai pakej dan menaik taraf pakej yang dipasang:
sudo apt update sudo apt upgrade -y
Langkah 3: Pasang Python dan Pip
1) Seterusnya, kami perlu memasang Python dan Pip, yang penting untuk menjalankan aplikasi Flask kami:
sudo apt install python3-pip -y
2) Sahkan pemasangan:
sudo apt update sudo apt upgrade -y
Langkah 4: Sediakan Apl Kelalang
1) Klon Repositori Aplikasi Flask: Gunakan Git untuk mengklon repositori yang mengandungi aplikasi pengesanan spam. Gantikan dengan URL sebenar repositori GitHub anda.
sudo apt install python3-pip -y
2) Navigasi ke folder projek (ganti dengan nama folder sebenar anda):
python3 --version pip --version
3) Semak Fail requirements.txt: Buka fail requirements.txt untuk memastikan ia menyenaraikan semua kebergantungan yang diperlukan.
git clone <repository-url>
4) Tukar Pengakhiran Baris: Jika anda menghadapi masalah dengan fail requirements.txt (mis., ia kelihatan disulitkan), tukarkannya kepada pengakhiran baris gaya Unix:
cd <folder-name>
5) Pasang kebergantungan:
nano requirements.txt
Langkah 5: Jalankan Apl Kelalang (Mod Pembangunan)
Untuk menguji aplikasi, anda boleh menjalankannya dalam mod pembangunan:
file requirements.txt sudo apt install dos2unix -y dos2unix requirements.txt
Secara lalai, Flask berjalan pada port 5000. Anda boleh mengesahkan bahawa apl berjalan dengan menavigasi ke http://
Langkah 6: Buka Port 5000 dalam Kumpulan Keselamatan
Untuk membenarkan akses kepada apl anda, anda perlu membuka port 5000 dalam kumpulan keselamatan:
1) Pergi ke Papan Pemuka EC2 dalam AWS.
2) Pilih contoh anda dan navigasi ke tab Keselamatan.
3) Klik pada pautan Kumpulan Keselamatan.
4) Edit Peraturan Masuk untuk membenarkan trafik TCP pada port 5000.
Langkah 7: Sediakan Pelayan Sedia Pengeluaran dengan Gunicorn (pilihan)
Untuk menjalankan apl anda pada pelayan sedia pengeluaran, anda boleh menggunakan Gunicorn:
1) Pasang Gunicorn:
pip install -r requirements.txt
2) Jalankan apl dengan Gunicorn:
python3 app.py
Ganti app:app dengan modul sebenar anda dan nama apl jika berbeza.
Kesimpulan
Kami telah berjaya menggunakan aplikasi pengesanan spam AI anda pada AWS EC2! Anda kini boleh mengaksesnya melalui IP awam EC2 anda. Untuk peningkatan selanjutnya, pertimbangkan untuk melaksanakan HTTPS dan menggunakan proksi terbalik seperti Nginx untuk prestasi dan keselamatan yang lebih baik.
Sila lihat tangkapan skrin rupa apl di sini
Jangan ragu untuk bertanya soalan atau meninggalkan komen anda?
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Apl Pengesanan Spam AI pada AWS EC2. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
