深入理解 ASP.NET Core Web API：從哲學到一對多模型（Models & 1:N 關系）
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“檢測到 500?m 外匝道事故已發生，已為你重算 3 條新路線，最快可節省 14?min，是否切換？”
3 小時即可復現這一「AI 實時導航避堵」方案，讓大模型化身你的路況軍師。
靜態路徑規劃
算力與并發瓶頸
信息割裂
大模型＋LoRA 優勢：
Google Maps Directions API
↓
Twitter v2 實時流
↓
OpenWeather One Call
↓
數據拼裝 → LoRA?微調 → 推理 & 重算 → 推送（微信/小程序/釘釘）git clone https://github.com/yourname/ai-nav-llama.git
cd ai-nav-llama
conda env create -f env.yml
conda activate nav13b
pip install llama-factory==0.7.1 googlemaps==4.10.0 tweepy==4.14.0 openweather-api-client| 來源 | 字段 | 采樣頻率 |
|---|---|---|
| Google Maps Directions API | duration_in_traffic, distance, steps | 每?60?s |
| Twitter v2 Filtered Stream | “堵車/事故/管制”坐標、文本 | 實時 |
| OpenWeather One Call API | rain, snow, visibility | 每?10?min |
樣本格式
{
"instruction": "根據實時路況、天氣、事故信息，為用戶重新規劃最快路線并給出理由",
"input": "起點：北京朝陽大悅城，終點：首都機場T3，當前路線：京通快速路，事故：三車追尾2?km，雨夾雪，能見度300?m",
"output": "推薦路線：朝陽路→機場二高速，預計節省18?分鐘，因事故段封閉2車道且雨雪導致制動距離延長"
}數據增強
finetune_nav.yaml
model_name_or_path: meta-llama/Llama-2-13b-hf
stage: sft
finetuning_type: lora
lora_rank: 64
lora_alpha: 128
dataset: nav_routes_2k
template: alpaca
num_train_epochs: 3
per_device_train_batch_size: 1
gradient_accumulation_steps: 64
learning_rate: 2e-4
bf16: true
output_dir: ./llama2-13b-nav-lorallamafactory-cli train finetune_nav.yaml| epoch | eval_loss | BLEU | 人工通過率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1.92 | 0.71 | 78?% |
| 2 | 1.65 | 0.79 | 85?% |
| 3 | 1.58 | 0.82 | 89?% |
from fastapi import FastAPI, WebSocket
import googlemaps, asyncio, json
from peft import PeftModel
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer, pipeline
app = FastAPI()
gmaps = googlemaps.Client(key='YOUR_GOOGLE_MAPS_KEY')
tok = LlamaTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-13b-hf")
base = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-13b-hf",
torch_dtype="auto", device_map="auto")
model = PeftModel.from_pretrained(base, "./llama2-13b-nav-lora")
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tok,
max_new_tokens=256, do_sample=False)
@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(ws: WebSocket):
await ws.accept()
while True:
data = await ws.receive_json()
prompt = build_prompt(data) # 自定義拼裝函數
resp = pipe(prompt)[0]['generated_text']
await ws.send_text(json.dumps({"route": resp}))多語言語音播報
紅綠燈倒計時預測
stoplight 字段融合 ETA碳排放估算
個性化偏好
| 癥狀 | 原因 | 對策 |
|---|---|---|
| WebSocket 長連接斷 | 云函數默認 30?s 超時 | 切換常駐容器部署或延長超時閾值 |
| 推理延遲?>?5?s | 輸入序列過長 | 截斷至 1024 token；減小 max_new_tokens |
| 路線繞遠 | 訓練集未懲罰長距離 | 增加 distance_penalty 字段 |
| 天氣路況錯配 | 天氣文本與坐標不同步 | 精調 OpenWeather 經緯度 |
?? GitHub：github.com/yourname/ai-nav-llama
data/：2?000 條路況樣本 + 自動化腳本train.sh：一鍵啟動微調api/：FastAPI + WebSocket 完整服務mp-cloud/：微信小程序云托管模板
