AI-CHAT-API

概要

会話用のAIを利用したAPI
いろいろ話すよ

開発環境の構築

環境変数の設定

src/.envに利用するIAMユーザーのアクセスキーとシークレットキーを記載する

AWS_ACCESS_KEY_ID=[アクセスキー]
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=[シークレットアクセスキー]

※IAMの設定は以下のポリシーを設定したユーザーを使用する必要がある(もしかしたらもっと権限絞れるかも。。)

AWSLambdaFullAccess
IAMFullAccess
AmazonS3FullAccess
AmazonEC2ContainerRegistryReadOnly
AmazonEC2ReadOnlyAccess
AmazonAPIGatewayAdministrator
AWSCloudFormationFullAccess
CloudWatchLogsFullAccess

コンテナ立ち上げ～実行

docker compose up -d # コンテナの立ち上げ。docker-compose.yamlがあるディレクトリ内で実行

docker exec -it serverless-chat-ai-api bash # コンテナ内に入る

# ※初回クローン時のみ実行
npm install # node_modulesをgitの管理から除外しているため、package.jsonを基にパッケージを取得

sh /opt/startup.sh # ローカルでAPIを起動
=>

   ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
   │                                                                         │
   │   GET | http://localhost:3000/dev/hello                                 │
   │   POST | http://localhost:3000/2015-03-31/functions/hello/invocations   │
   │                                                                         │
   └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

実行確認

起動シェルで実行後に出力されたURLにアクセス

curl http://localhost:3000/dev/hello
=> {"message": "Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!", ............

レスポンスが返却されて入ればOK！

デプロイ

ここまで作成してから serverless コマンドでデプロイすると、 Lambda本体だけでなく、 serverless コマンドが自動でライブラリをインストールしたイメージを作成し、 AWS LambdaのLayerとしてアップロードされる

sls deploy

削除する場合

sls remove

serverless frameworkのテンプレート作成手順

※最初に必要なだけのメモ書きなので無視してください

serverless create --template aws-python3
serverless plugin install -n serverless-python-requirements

T2ShinSekai/aiaisever