現在、機械学習のAPI実装をDjangoで行っております。
その中でAPIを調べるとほとんどのサイトが
「Google MapやTwiiter認証などのシステムの利用」を例に出しており、
第三者のアプリケーションを利用する方法のようなイメージでおりました。
しかし、現在機械学習のAPI実装を行う上で、自分でアプリケーションを作りフォルダ構成の中に入れている場合もAPIということを知りました。その中で、以前私は会員制日記アプリケーションをDjangoで作ったことがあり、webアプリと機械学習のAPI実装とフォルダ環境・構成が似ており両者の根本的な違いが分からなくなりました。
そこで以下についてご教授いただければと思いました。
・webアプリケーションを作ることとAPIを作ることの(アプリ設計における)違い
・自作のwebサイトにAPI実装ではなく(普通のファイルとして)機械学習の機能を付与できないのか(API無しの機械学習実装の実現可否と違い)
・DjangoRestFrameworkを使わずにDjangoでAPI実装を行おうとすると実現可能だが、フレームワークを使った方が簡単という認識で良いか
・自然言語処理モデルのAPI実装(BERT)に最適な技術・フレームワーク(Flask, Django, FastAPI, tensorflow serving)、フロント等周りの技術によって最適な物が違うのか
拙い質問で大変恐縮ですが、ご教授いただける方おりましたら宜しくお願い致します。
(追記)
ご回答ありがとう御座います。
編集依頼いただきありがとう御座います。
2番目の疑問点に関して追記させていただきます。
以下はdjangoのwebアプリケーションの例ですが、appというアプリケーションファイルを作っています。
https://qiita.com/okoppe8/items/54eb105c9c94c0960f14
一方で、以下が私の目指している機械学習のAPI実装の例です。
https://qiita.com/ysiny/items/30e10a3db76c6f7c5b4d
前者と後者ではファイル構成が似ており、前者はAPIと呼ばないものの後者ではAPIと呼んでいます。
ここで、前者ではなぜAPIと呼ばず、後者ではAPIと呼ぶのか。
加えて、後者でAPIを使わずに機械学習を実装できることができるかという疑問が生じました。
つまるところ、APIという技術を用いずに機械学習を実装することができるのか疑問に思った次第であります。
○ご回答いただいた上での現在の認識は、予測結果等JSON形式のデータがあれば十分であればAPIの方が軽量?で良いし、例が検討つきませんがページ全体を変える(HTMLデータが必要な場合)場合はAPIではなくアプリケーションとしての実装、(概ね機械学習はJSON形式で十分のためAPIが普通)となるのでしょうか。
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