Пишу модели для кейсов на Kaggle, изучаю чужие и вдохновляюсь. Все статьи с описанием того, как внедрить их в веб-проект, для меня, школьника Junior Frontend'а, дают overhead сложной инфы, я же хочу просто "позаимствовать" любую крутую модель и быстро внедрить в свой сервис. Руки зачесались придумать универсальный алгоритм, так что решение было найдено быстро.

Приступаем. 1 шаг

Я хочу взять формат большинства моделей с Kaggle, чтобы в дальнейшем было легко заимствовать чужой код любой сложности не разбираясь в нем. Бот для телеги пишем на Python 3.9, с помощью либы pyTelegramBotAPI, для решения проблемы совместимости расширений .py и .ipynb юзаем ipynb.

И так, устанавливаем зависимости:

pip install pyTelegramBotAPI
pip install ipynb

Заходим на Kaggle и выбираем понравившуюся модель. Я начну с классического кейса Titanic - Machine Learning from Disaster, заимствую это решение (Titanic Random Forest: 82.78%), перетаскиваю в проект с ботом.

Устанавливаем появившиеся зависимости:

pip install <имя>

Пилим бота. 2 шаг

Создаем новый файл и импортируем в него наши либы:

import telebot
from ipynb.fs.defs.ml import is_user_alive

В ipynb.fs.defs.ml вместо ml впишите имя модуля, в котором находится модель, а вместо is_user_alive имя будущей функции, которую будет эта модель реализовывать. В нашем случае она предсказывает, выживет ли пассажир.

Инициализируем бота, вставляем токен (получите его через @BotFather):

bot = telebot.TeleBot('token')

Пишем хэндлер на команду /start, описываем в нем как юзать бота и формат ввода дынных. Чтобы его определить, изучите тестовый датасет и поэксперементируйте с вводом своих строк.

@bot.messagehandler(commands=['start'])
def welcome(message):    
  bot.sendmessage(message.chat.id, 'Привет! Назови Класс билета, Имя (одним словом), '
                  'Пол (male/female), Возраст, Прибыл ли он с супругом (1-да, 0-нет), '
                  'с Ребенком (1-да, 0-нет), Номер билета, его Стоимость и Порт '
                  'пасадки, - а я предскажу, выжил ли этот пассажир на Титанике!')

Теперь какой бы текст юзер не ввел, мы воспринимаем его как данные пассажира. Превращаем их в лист и приводим к формату тестового датасета:

@bot.messagehandler(contenttypes=['text'])
def answer(message):    
  bot.sendmessage(message.chat.id, 'Анализируем…')    
  passengerdata = message.text.split()    
  passengerdata.insert(0, 0)    
  passengerdata.insert(9, ',')    
  passengerdata[2] = '"', passengerdata[2], '"'

Как видите, в нашем случае в начало было необходимо добавить бесполезный айдишник, на 9е место незначащую запятую, а имя пассажира заключить в кавычки.

Модифицируем модель. 3 шаг

В файле модели поиском cntrl+f выделяем и удаляем все разделители на ячейки #%% кроме первого. Переносим все импорты в начало и табаем массив кода после них. Теперь оборачиваем его в нашу функцию с аргументом в виде пользовательских данных:

<импорты>

def is_user_alive(user_data):
  <весь остальной код>

Куда-нибудь в самое начало добавляем код, вписывающий в тестовый датасет наши данные:

with open(os.path.join('input', 'test.csv'), "a") as fp:    
  wr = csv.writer(fp, dialect='excel')    
  wr.writerow(user_data)

Predictions чаще всего содержит результат работы модели (проверьте ваш случай). Так как данные пользователя содержались в конце тестового датасета, возвращаем последнюю его строку (return пишем в конце файла):

return predictions[-1]['Survived']

Допиливаем бота. 4 шаг

В функции answer создаем переменную с результатом анализа, она будет содержать 0 или 1… в странном формате. Короче, в нашем случае необходимо ответ дополнительно перевести в числовой тип:

answer = is_user_alive(passenger_data)

if int(answer) == 1:    
  bot.sendmessage(message.chat.id, 'Везунчик! Видимо, этот пассажир успел на спасательную шлюпку.')
 elif int(answer) == 0:    
  bot.send_message(message.chat.id, 'Увы, но Титаник ваш пассажир… не пережил бы.')

Создаем функцию с предложением чекнуть кого-нибудь еще, вызываем ее из answer с message аргументом:

def do_again(message):    
  bot.sendmessage(message.chat.id, 'Проверить живучесть кого-нибудь еще?')

Запускаем полинг:

while True:    
  try:        
    bot.polling(none_stop=True)    
  except ():        
    time.sleep(5)

Результат

Все! Довольно просто, правда?

Если не очень, можешь глянуть видео версию:

Код: https://github.com/freakssha/ml-bot-titanic

Это спидран от чешущихся рук, он не оптимизированный и его можно много где улучшить, но я пока не знаю как. Если вы понимаете, как это сделать, не теряя простоты и универсальности - напишите, прошу!

GitHub, Inst, Telegram, YouTube