این یک نمونه مقاله است که میتوانید آن را ویرایش کرده یا به عنوان الگو برای مقالات جدید کپی نمایید. متنها به صورت راستچین (RTL) با فونت بهینه وزیرمتن نمایش داده میشوند.
۱. مقدمه و نیازمندیهای اولیه
برای شروع کار در سرورهای لینوکس (Ubuntu 24.04)، ابتدا بستههای پایه و محیط پایتون را بهروزرسانی میکنیم:
# بهروزرسانی مخازن لینوکس و نصب پایتون
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y python3-pip python3-venv uvicorn nginxنکته فنی: همیشه توصیه میشود کتابخانههای پایتون را در یک محیط مجازی (Virtualenv) مجزا نصب نمایید تا با وابستگیهای سیستمعامل تداخل نداشته باشد.
۲. راهاندازی سرور استنتاج محلی
قطعهکد زیر نمونهای از اجرای یک API سبک جهت دریافت درخواستها و پاسخدهی به کلاینتها است:
import time
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI(title="P30Light Edge Inference Engine")
class InferenceRequest(BaseModel):
prompt: str
max_tokens: int = 128
@app.post("/v1/generate")
async def generate_response(req: InferenceRequest):
start_time = time.time()
# پردازش متن توسط مدل محلی
output_text = f"پاسخ پردازش شده به درخواست: {req.prompt}"
duration = round(time.time() - start_time, 3)
return {
"status": "success",
"result": output_text,
"latency_sec": duration
}۳. پیکربندی وبسرور Nginx
برای ایجاد یک لایه معکوس امن (Reverse Proxy) و هدایت ترافیک به سمت اپلیکیشن پایتون:
server {
listen 80;
server_name api.p30light.ir;
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_read_timeout 60s;
}
}۴. جمعبندی و نتیجهگیری
با پیادهسازی این معماری، سرعت پاسخدهی به کاربران به میزان قابل توجهی ارتقا یافته و هزینههای ابری به صفر نزدیک میشود.