AWS Serverless AI Stories 项目启动与配置指南

1. 项目目录结构及介绍

AWS Serverless AI Stories 项目的目录结构如下所示：

aws-serverless-ai-stories/
├── notebooks/            # 存放 Jupyter 笔记本文件
├── src/                  # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── serverless_app/   # 包含 Lambda 函数和 API 网关代码
│   └── ...
├── templates/            # 模板文件，用于 CloudFormation
├── tests/                # 测试代码目录
├── .gitignore            # 指定 Git 忽略的文件
├── README.md             # 项目说明文件
└── requirements.txt      # 项目依赖列表

• notebooks/：包含与项目相关的 Jupyter 笔记本文件，用于数据处理、模型训练等。
• src/：存放项目的源代码。
  • serverless_app/：包含 AWS Lambda 函数和 Amazon API 网关的代码。
• templates/：包含 AWS CloudFormation 模板文件，用于自动部署和管理 AWS 资源。
• tests/：包含项目的单元测试和集成测试代码。
• .gitignore：指定在 Git 版本控制中应该忽略的文件和目录。
• README.md：提供项目的详细说明和指南。
• requirements.txt：列出项目运行所需的 Python 包依赖。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 src/serverless_app 目录中。主要文件包括：

• app.py：这是 Lambda 函数的入口点。它定义了 Lambda 函数的处理器，并处理 API 网关的请求和响应。
• requirements.txt：包含项目运行所需的所有 Python 包，确保 Lambda 环境中安装了正确的依赖。

例如，app.py 文件可能看起来像这样：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    # 这里添加处理数据的代码
    response = {
        "statusCode": 200,
        "body": data
    }
    return jsonify(response)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这段代码定义了一个 Flask 应用程序，它接受 POST 请求，并返回请求的 JSON 数据。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 AWS CloudFormation 模板文件进行，这些文件位于 templates/ 目录中。以下是一些主要的配置文件：

• serverless_template.yaml：这是主要的 CloudFormation 模板文件，定义了 Lambda 函数、API 网关、S3 存储桶等 AWS 资源。

示例配置片段：

Resources:
  MyLambdaFunction:
    Type: AWS::Lambda::Function
    Properties:
      Handler: serverless_app.app
      Role: arn:aws:iam::123456789012:role/MyLambdaRole
      Code:
        S3Bucket: my-lambda-code-bucket
        S3Key: my-function-code.zip

这段配置定义了一个 Lambda 函数，包括函数的处理程序、执行角色和代码位置。

确保在部署前，根据实际情况更新配置文件中的角色权限、存储桶名称和其他相关参数。