20.11.2024

Aula 083: Integração de Machine Learning com Solana

Nesta aula, vamos explorar como integrar modelos de machine learning em um programa Solana. Solana é uma blockchain de alto desempenho que suporta contratos inteligentes, que podemos aproveitar para criar aplicações descentralizadas. Combinar Solana com aprendizado de máquina abre novas possibilidades para análise de dados em cadeia e tomada de decisões.

Visão Geral

1. Conceito de Modelos de Machine Learning: Vamos definir como os modelos de machine learning podem ser usados em conjunto com contratos inteligentes da Solana.
2. Usando Processamento Off-chain: Como os contratos inteligentes da Solana (ou programas) não suportam computação complexa diretamente, vamos discutir como configurar um serviço off-chain para lidar com as previsões de machine learning.
3. Interagindo com os dados em cadeia da Solana: Vamos ver como buscar e manipular dados em cadeia a partir do nosso serviço de machine learning.

Pré-requisitos

• Compreensão básica de programação em Rust e Solana.
• Familiaridade com conceitos de machine learning e programação em Python.
• Rust e Solana SDK instalados em sua máquina.
• Conhecimento prático sobre APIs e serviços web.

Passo 1: Criação do Modelo de Machine Learning

Primeiro, vamos criar um modelo básico de machine learning em Python usando a biblioteca scikit-learn. Vamos salvar o modelo em disco para que ele possa ser carregado pelo nosso serviço off-chain.

# modelo_machine_learning.py

import joblib
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Carregar conjunto de dados
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=42)

# Criar modelo
modelo = RandomForestClassifier()

# Treinar modelo
modelo.fit(X_train, y_train)

# Salvar modelo em disco
joblib.dump(modelo, 'modelo_iris.pkl')

print("Modelo treinado e salvo.")

Passo 2: Criar um Serviço Off-chain

Em seguida, vamos criar um serviço HTTP simples usando Flask que utiliza o modelo de machine learning para fazer previsões.

# app.py

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
import numpy as np

app = Flask(__name__)

# Carregar o modelo treinado
modelo = joblib.load('modelo_iris.pkl')

@app.route('/prever', methods=['POST'])
def prever():
    dados = request.json
    recursos = np.array(dados['recursos']).reshape(1, -1)

    # Fazer previsão
    previsao = modelo.predict(recursos)[0]

    return jsonify({'classe_prevista': int(previsao)})

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

Para executar este serviço, certifique-se de instalar o Flask se ainda não o fez:

pip install Flask

Execute o serviço com:

python app.py

Passo 3: Interagindo com Solana

Agora, vamos escrever um programa Solana em Rust que permite aos usuários armazenar e recuperar previsões feitas pelo nosso modelo de machine learning.

Aqui está um programa Solana simples que interage com um serviço off-chain.

// src/lib.rs

use anchor_lang::prelude::*;
use reqwest::blocking::Client;

declare_id!("seu_id_programa"); // Substitua pelo seu ID de programa real

#[program]
pub mod programa_ml_sol {
    use super::*;

    pub fn obter_previsao(ctx: Context<ObterPrevisao>, recursos: Vec<f32>) -> ProgramResult {
        let previsao = buscar_previsao(&recursos)?;

        let conta = &mut ctx.accounts.dados;
        conta.previsao = previsao;

        Ok(())
    }

    fn buscar_previsao(recursos: &Vec<f32>) -> Result<u8, reqwest::Error> {
        let cliente = Client::new();
        let resposta: serde_json::Value = cliente.post("http://localhost:5000/prever")
            .json(&json!({ "recursos": recursos }))
            .send()?
            .json()?;

        Ok(resposta["classe_prevista"].as_u64().unwrap() as u8)
    }
}

#[account]
pub struct DadosPrevisao {
    pub previsao: u8,
}

#[derive(Accounts)]
pub struct ObterPrevisao<'info> {
    #[account(init)]
    pub dados: ProgramAccount<'info, DadosPrevisao>,
    pub signer: Signer<'info>,
}

Passo 4: Implantar e Testar

1. Implantar o Programa Solana: Certifique-se de que você configurou seu ambiente Solana (devnet, testnet, etc.). Use a CLI do Solana para implantar este programa.

2. Testar a Integração: Você pode escrever um cliente em Rust ou qualquer outra linguagem para interagir com seu programa Solana implantado. Você deve invocar a função obter_previsao e passar seus dados de recursos.

Conclusão

Nesta aula, criamos um fluxo de trabalho simples para integrar machine learning com um programa Solana. O modelo é treinado e executado off-chain usando um serviço Flask, enquanto as previsões são armazenadas na blockchain da Solana. Esta combinação permite que os desenvolvedores aproveitem as capacidades de machine learning de maneira descentralizada.

---

Sinta-se à vontade para ampliar os exemplos fornecidos, adicionar tratamento de erros ou implementar diferentes modelos de machine learning conforme necessário. Esta estrutura serve como uma abordagem fundamental para integrar machine learning em aplicações descentralizadas construídas na Solana.

Navigation