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為什么這有效:
示例:Python燒瓶API
來(lái)自PHP的電話
2。直接從PHP運(yùn)行Python腳本(簡(jiǎn)單情況)
例子:
警告:
工作流:
成功的關(guān)鍵技巧
底線
首頁(yè) 后端開發(fā) php教程 將PHP與機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成

將PHP與機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成

Jul 28, 2025 am 04:37 AM
php java

使用REST API通過(guò)通過(guò)燒瓶或FastApi在Python中運(yùn)行模型來(lái)彌合PHP和ML模型,并使用卷發(fā)或Guzzle從PHP調(diào)用它。 2。使用Exec()或Shell_exec()直接從php運(yùn)行Python腳本,以用于簡(jiǎn)單,流量低的用例,盡管此方法具有安全性和性能限制。 3.使用共享存儲(chǔ)(例如數(shù)據(jù)庫(kù)或REDIS),其中PHP排隊(duì)預(yù)測(cè)請(qǐng)求和Python服務(wù)不同步,非常適合長(zhǎng)期運(yùn)行任務(wù)。 4。考慮使用TensorFlow.js進(jìn)行前端推理的基于JavaScript的ML,允許PHP在將預(yù)測(cè)卸載到客戶端或Node.js的同時(shí)管理數(shù)據(jù)。始終驗(yàn)證輸入,隔離ML邏輯,緩存結(jié)果和監(jiān)視性能,以確保PHP和ML模型之間有效整合。

將PHP與機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成

將PHP與機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型集成并不是最常見(jiàn)的方法 - Python主導(dǎo)了ML世界 - 但有時(shí)是完全可能的,有時(shí)是必要的,尤其是在使用Legacy PHP應(yīng)用程序或WordPress等CMS平臺(tái)時(shí)。這是您可以在現(xiàn)實(shí)世界中有效連接PHP與ML模型的方式。

將PHP與機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成

1。使用REST API橋接PHP和ML模型

最實(shí)用,最可擴(kuò)展的方法是通過(guò)REST API揭露ML模型,該API通常使用瓶或FastApi等框架在Python中構(gòu)建,并使用cURLGuzzleHTTP從PHP調(diào)用它。

為什么這有效:

  • ML模型(尤其是深度學(xué)習(xí))在Python中運(yùn)行最佳,其中包括Tensorflow,Pytorch或Scikit-Learn等庫(kù)。
  • PHP處理Web邏輯,用戶輸入和顯示; Python處理預(yù)測(cè)。

示例:Python燒瓶API

從燒瓶進(jìn)口燒瓶,請(qǐng)求,jsonify
導(dǎo)入約伯利布

app =燒瓶(__名稱__)
模型= Joblib.load('Model.pkl')

@app.route('/predive',方法= ['post'])
def predivept():
    data = request.json
    功能= [data ['feature1'],data ['feature2']]
    預(yù)測(cè)= model.predict([功能])[0]
    返回jsonify({'prediction':int(prediction)})

如果__name__ =='__ -main __':
    app.run(端口= 5000)

來(lái)自PHP的電話

$ data = ['feature1'=> 5.1,'feature2'=> 3.5];
$ ch = curl_init('http:// localhost:5000/predict');
curl_setopt($ ch,curlopt_returntransfer,true);
curl_setopt($ ch,curlopt_postfields,json_encode($ data));
curl_setopt($ ch,curlopt_httpheader,[content-type:application/json']);

$ response = curl_exec($ ch);
$ result = json_decode($ wenspy,true);
curl_close($ ch);

回聲“預(yù)測(cè):”。 $結(jié)果['預(yù)測(cè)'];

這將您的前端/后端與模型復(fù)雜性分開,并允許獨(dú)立縮放。

將PHP與機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成

2。直接從PHP運(yùn)行Python腳本(簡(jiǎn)單情況)

對(duì)于輕型模型或批處理處理,您可以使用exec()shell_exec()proc_open()直接從PHP執(zhí)行Python腳本。

例子:

 $ output = shell_exec('python3 predition.py 5.1 3.5');
回聲$輸出;

predict.py

將PHP與機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成
導(dǎo)入系統(tǒng)
導(dǎo)入約伯利布

模型= Joblib.load('Model.pkl')
功能1 = float(sys.argv [1])
功能2 = float(sys.argv [2])

預(yù)測(cè)=模型。
打?。A(yù)測(cè))

警告:

  • 安全風(fēng)險(xiǎn)如果用戶輸入未進(jìn)行消毒。
  • 由于過(guò)程產(chǎn)卵而慢。
  • 難以調(diào)試和擴(kuò)展。

最適合內(nèi)部工具或低流量應(yīng)用程序。


3。使用共享存儲(chǔ)(文件,數(shù)據(jù)庫(kù),redis)

在某些設(shè)置中,您可能會(huì)將PHP寫入數(shù)據(jù)庫(kù)或文件寫入輸入數(shù)據(jù),以及用于新請(qǐng)求的單獨(dú)的Python服務(wù)民意調(diào)查,運(yùn)行預(yù)測(cè)并寫下結(jié)果。

工作流:

  • PHP將記錄插入具有“待處理”狀態(tài)的predictions_queue表中。
  • Python守護(hù)程序檢查隊(duì)列,運(yùn)行模型,更新結(jié)果和狀態(tài)。
  • PHP異步檢索結(jié)果(例如,通過(guò)AJAX或輪詢)。

這對(duì)于長(zhǎng)期運(yùn)行的預(yù)測(cè)或背景任務(wù)很有用。


4。利用基于JavaScript的ML(前端的替代方案)

如果您愿意轉(zhuǎn)移一些邏輯,請(qǐng)考慮TensorFlow.js 。您可以在Python中訓(xùn)練模型,將其轉(zhuǎn)換為TensorFlow.js格式,然后直接在瀏覽器或Node.js中運(yùn)行推理。

PHP仍然處理身份驗(yàn)證和數(shù)據(jù)存儲(chǔ),而預(yù)測(cè)發(fā)生在客戶端或通過(guò)node.js microservice。


成功的關(guān)鍵技巧

  • 切勿在PHP中公開模型文件或培訓(xùn)邏輯- 隔離的ML代碼。
  • 在發(fā)送到ML端點(diǎn)之前,嚴(yán)格驗(yàn)證和消毒輸入。
  • 緩存預(yù)測(cè)在可能的情況下(例如,使用redis)減少延遲。
  • 使用JSON進(jìn)行交流- 它的輕量級(jí)和普遍支持。
  • 監(jiān)視性能-ML推理可能成為瓶頸。

底線

PHP并不適合本地培訓(xùn)或運(yùn)行ML模型,但它通過(guò)API或過(guò)程間通信良好。關(guān)鍵是使用適合每個(gè)作業(yè)的工具:用于網(wǎng)絡(luò)處理的PHP,用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python。使用干凈的API層,兩者可以無(wú)縫地一起工作。

基本上,將模型保留在Python中,安全地將其曝光,并讓PHP盡其所能 - 可以保留Web內(nèi)容。

以上是將PHP與機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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