1小时打造智能诗歌生成器：RNN原型开发实录

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个中文古诗生成器原型，要求：1. 使用GRU循环神经网络 2. 训练数据包含唐诗三百首 3. 实现根据用户输入首句续写功能 4. 提供Web界面输入输出 5. 支持多种诗歌风格选择。使用PyTorch框架，前端采用Vue.js，通过FastAPI提供接口，整个项目结构要完整可直接部署。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近想尝试用循环神经网络做一个中文古诗生成器，正好发现InsCode(快马)平台能快速实现从构思到部署的全流程。记录下这个60分钟完成原型的实践过程，特别适合想快速验证RNN模型效果的朋友。

一、项目整体设计思路

1. 模型选择：采用GRU网络而非LSTM，因为诗歌生成对长序列依赖要求相对较低，GRU结构更简单且训练更快。
2. 数据准备：直接使用平台内置的《唐诗三百首》数据集，省去了数据收集清洗的时间。
3. 功能设计：要实现首句续写和风格选择，需要在模型输入加入风格标签。
4. 技术栈组合：PyTorch做模型训练，FastAPI提供推理接口，Vue.js构建交互页面。

二、关键实现步骤

1. 数据预处理：
2. 将诗句按字切分构建词表
3. 添加特殊标记区分不同诗歌的开头和结尾

4. 对每首诗打上风格标签（如山水、边塞、咏物等）

5. GRU模型搭建：

6. 嵌入层维度设为128
7. 双层GRU网络隐藏层256维

8. 输出层用softmax预测下一个字

9. 训练技巧：

10. 采用teacher forcing策略加速收敛
11. 使用交叉熵损失函数

12. 学习率设为0.001并加入衰减

13. Web接口开发：

14. FastAPI定义两个端点：/generate和/styles
15. 接收用户输入的首句和风格参数

16. 返回生成的后缀诗句

17. 前端界面：

18. 下拉框选择诗歌风格
19. 文本输入框填写首句
20. 展示生成结果区域

三、快速验证技巧

1. 先用小批量数据快速验证模型是否能过拟合
2. 训练时实时输出样例生成结果观察效果
3. 通过调整temperature参数控制生成随机性
4. 对短诗句采用beam search提升连贯性

四、部署上线

在InsCode上部署特别简单： 1. 上传完整项目文件 2. 自动识别Python环境依赖 3. 一键启动后端服务和前端页面 4. 获得可公开访问的URL

五、实际效果评估

测试发现： - 输入"床前明月光"+"山水"风格，能生成符合语境的五言诗 - 生成七言诗时偶尔会出现押韵问题 - 边塞风格的诗句气势表现较好

体验总结

通过这次实践，验证了用InsCode(快马)平台快速开发AI项目的可行性。从数据准备到模型训练，再到Web部署，所有环节都能在一个平台完成，最关键的是部署环节完全不需要操心服务器配置，生成的应用链接可以直接分享给朋友测试。对于想快速验证RNN文本生成效果的同学，这种端到端的开发体验确实能节省大量环境搭建时间。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个中文古诗生成器原型，要求：1. 使用GRU循环神经网络 2. 训练数据包含唐诗三百首 3. 实现根据用户输入首句续写功能 4. 提供Web界面输入输出 5. 支持多种诗歌风格选择。使用PyTorch框架，前端采用Vue.js，通过FastAPI提供接口，整个项目结构要完整可直接部署。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果