予測API：DjangoとGoogle Trendsの例

予測API DjangoとGoogle Trendsの例

Google Trendsの進化を予測するウェブアプリケーションの構築。

• はじめに
• Djangoモデル
• サービス：データソース、前処理、ML、タスク
• インタラクションレイヤー：シリアライザ、ビュー、エンドポイント
• 結論

はじめに

Djangoとは？

Djangoは、高水準のPythonウェブフレームワークです。速く、安全で、拡張性があり、複雑になることが予想される堅牢なウェブアプリケーションの開発には人気があります。Djangoの紹介については、このチュートリアルをご覧ください。

この例では、Django Rest Framework（DRF）を使用します。DRFは、REST APIの開発を容易にするDjangoの拡張機能です。DRFの紹介については、このチュートリアルをご覧ください。

要件

仮想的な要件をリストアップしてアプリケーションの設計を始めましょう：

• 全体の目標：将来の時系列データを予測するシステムの実装。
• データ：特徴とターゲットの週次のGoogle Trendsデータ。将来的に拡張される可能性があります。データは必要に応じてダウンロードする必要があります。
• 前処理：遅れた値のみを使用します。
• MLモデル：グローバルなLightGBMモデル（グローバルモデルとローカルモデルについては、この記事を参照してください）。
• 推論：オンライン予測を生成します（バッチ処理ではなく）、ただし、入力特徴を提供する必要はありません。

このチュートリアルで使用される完全なコードは、こちらから入手できます。

• 「GoogleのRT-2 AIモデルに会いましょう – 人間のように学ぶロボット」
• 「AI革命：主要産業における応用とユースケースの探索」
• 「Tiktokenを使用して、OpenAI APIのコストを簡単に見積もることができます」

環境の設定

必要な依存関係をリストアップして始めましょう。

python = "^3.8"Django = "^4.2.1"lightgbm = "^3.3.5"pandas = "^2.0.1"djangorestframework = "^3.14.0"pytrends = "^4.9.2"drf-extensions = "^0.7.1"

依存関係を管理するためにpoetryを使用し、プロジェクトをコンテナ化するためにDockerを使用します。このプロジェクトで使用されるpoetryおよびdockerファイルについては、こちらをご覧ください。

クイックスタート

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