Long Short-Term Memory (LSTM) API

Fitur

Dinamis Label - sistem bisa menjalankan file dengan jumlah label yang dinamis

Teknologi

Teknologi yang digunakan pada service ini adalah :

Django - Python Framework
MySQL - Database
NLTK - Library platform untuk membangun program python dengan data bahasa manusia
pandas - data analysis and manipulation tool
scikit-learn - Library untuk classification, regression and clustering algorithms
TensorFlow - software library for dataflow and differentiable programming across a range of tasks

Installation

Long Short-Term Memory (LSTM) API requires Python v3.6.x

langkah instalasi

clone repo :

$ git clone https://github.com/azizsembada/lstm-api.git

buka terminal pada repo program dan jalankan

$ Scripts\activate

Buat database MySQL dengan nama lstm_auth dan import file lstm_auth.sql yang ada di root directori
buka source code ke direktori src/textpreprocessing kemudian buka file settings.py dan cari code berikut

DATABASES = {

'default': {

'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',

'NAME': 'lstm_auth',

'USER': 'root',

'PASSWORD':'',

'HOST':'localhost',

'PORT':'3306',

}

}

pastikan user, password, host dan port sesuai dengan server anda.

kembali ke direktori src kemudian jalankan

$ python manage.py runserver

jika proses berhasil akan tampil seperti ini pada terminal Starting development server at http://127.0.0.1:8000/

Documentasi API

Untuk menggunakan service ini anda perlu mengakses 2 Endpoint berikut :

Endpoint 1 Model : HTTP Request

Untuk membuat model dari dataset yang anda kirim :

POST http://127.0.0.1:8000/api/model

Parameters

Parameters		Deskripsi
dataset	required	dataset adalah data yang akan dibuat modelnya (dataset dikirm dalam bentuk JSON, banyak tools online untuk covert xls to JSON)
access_token	required	access_token adalah token yang digunakan agar dapat mengakses service
access_token_secret	required	access_token_secret adalah token yang digunakan agar dapat mengakses service

Result

Parameters	Deskripsi
code	200 jika token valid 401 jika token tidak valid
title	LSTM API
status	success jika text berhasil dipreprocessing warning jika token tidak valid
category	label dari dataset
history	nilai epoch
y_act	label_test
y_pred	niali prediksi dari model.predict()
accuracy	nilai accuracy berdasarkan train model (model.fit())
precision	nilai precision berdasarkan train model (model.fit())
recall	nilai recall berdasarkan train model (model.fit())
model	data model

Example JSON data

{
    "dataset": [
                {"konten":"contoh dataset satu","label":"contoh label satu"},
                {"konten":"contoh dataset dua","label":"contoh label dua"},
                {"konten":"contoh dataset tiga","label":"contoh label tiga"},
                {"konten":"contoh dataset .... sampai ukuran max file Json 100 MB","label":"contoh label satu"}
                ],
    "access_token": "access token anda",
    "access_token_secret": "access token secret anda"
}

Endpoint 2 Predict : HTTP Request

Untuk membuat model dari dataset yang anda kirim :

POST http://127.0.0.1:8000/api/

Parameters

Parameters		Deskripsi
dataset	required	dataset adalah data yang akan dibuat modelnya (dataset dikirm dalam bentuk JSON, banyak tools online untuk covert xls to JSON)
model	required	model adalah data JSON yang didapat dari respon endpoint model
content	required	content adalah data yang akan di test
access_token	required	access_token adalah token yang digunakan agar dapat mengakses service
access_token_secret	required	access_token_secret adalah token yang digunakan agar dapat mengakses service

Result

Parameters	Deskripsi
code	200 jika token valid 401 jika token tidak valid
title	LSTM API
status	success jika text berhasil dipreprocessing warning jika token tidak valid
status	successt
predict	nilai prediksi

Example JSON data

{
    "dataset": [
                {"konten":"contoh dataset satu","label":"contoh label satu"},
                {"konten":"contoh dataset dua","label":"contoh label dua"},
                {"konten":"contoh dataset tiga","label":"contoh label tiga"},
                {"konten":"contoh dataset .... sampai ukuran max file Json 100 MB","label":"contoh label satu"}
                ],
    "content": "saya ingin mengetes",
    "model" : {"class_name": "Sequential", "config": {"name": "sequential_2", "layers": [{"class_name": "Embedding", "config": {"name": "embedding_2", "trainable": true, "batch_input_shape": [null, 58], "dtype": "float32", "input_dim": 38966, "output_dim": 128, "embeddings_initializer": {"class_name": "RandomUniform", "config": {"minval": -0.05, "maxval": 0.05, "seed": 6}}, "embeddings_regularizer": null, "activity_regularizer": null, "embeddings_constraint": null, "mask_zero": false, "input_length": 58}}, {"class_name": "LSTM", "config": {"name": "lstm_2", "trainable": true, "dtype": "float32", "return_sequences": false, "return_state": false, "go_backwards": false, "stateful": false, "unroll": false, "units": 128, "activation": "tanh", "recurrent_activation": "sigmoid", "use_bias": true, "kernel_initializer": {"class_name": "RandomUniform", "config": {"minval": -0.05, "maxval": 0.05, "seed": 6}}, "recurrent_initializer": {"class_name": "RandomUniform", "config": {"minval": -0.05, "maxval": 0.05, "seed": 6}}, "bias_initializer": {"class_name": "Zeros", "config": {}}, "unit_forget_bias": true, "kernel_regularizer": null, "recurrent_regularizer": null, "bias_regularizer": null, "activity_regularizer": null, "kernel_constraint": null, "recurrent_constraint": null, "bias_constraint": null, "dropout": 0.0, "recurrent_dropout": 0.0, "implementation": 2}}, {"class_name": "Dense", "config": {"name": "dense_2", "trainable": true, "dtype": "float32", "units": 2, "activation": "sigmoid", "use_bias": true, "kernel_initializer": {"class_name": "RandomUniform", "config": {"minval": -0.05, "maxval": 0.05, "seed": 6}}, "bias_initializer": {"class_name": "Zeros", "config": {}}, "kernel_regularizer": null, "bias_regularizer": null, "activity_regularizer": null, "kernel_constraint": null, "bias_constraint": null}}]}, "keras_version": "2.3.1", "backend": "tensorflow"}
    "access_token": "access token anda",
    "access_token_secret": "access token secret anda"
}

NOTE !

Free Source code, Hell Yeah!

please join to my circle buruhkoding