1. 关于bert-as-service的github开源项目地址: https://github.com/hanxiao/bert-as-service 2. 简述 bert-as-service主要功能是将我们预训练的BERT模型封装后当作一种服务来提供给客户端使用。 3. 示意图 4. 示意图解释 ① BERT基于数据集进行预训练后,获得一个预训练模型; ② 然后,基于下游任务(问答,完形...
bert-as-service 小白使用记录 bert-as-service安装 bert-as-service安装 bert-as service使用 bert-as-service安装 之前做NLP任务的时候,比较喜欢用word2vec对词向量进行训练,然后作为神经网络的初始化输入。同事说你应该试试bert,bert效果可好了。对于这个领域的小白,我首先想到了bert-as-service,这里十分感谢肖涵...
首先,我们需要了解 ‘bert-as-service’ 是什么。’bert-as-service’ 是一个在线平台,允许用户上传文本数据并立即获得 BERT 词向量。它提供了多种预训练的 BERT 模型,包括 BERT-base 和 BERT-large 等。用户可以根据自己的需求选择合适的模型。要使用 ‘bert-as-service’,请按照以下步骤操作: 打开浏览器并访问...
bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务,它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 BERT 的实现细节。bert-as-service 分为客户端和服务端,用户可以从python代码中调用服务,也可以通过 http 的方式访问。 安装 使用pip命令进行安装,客户端与服务端可以安装在不同的机器上: pip inst...
https://github.com/jina-ai/clip-as-service这一强大工具，源自OpenAI在2021年1月发布的CLIP模型，即Contrastive Language-Image Pre-training。它能够通过文本对图像进行精准分类，成功打破了自然语言处理与计算机视觉之间的界限，为多模态AI系统的实现提供了可能。CLIP-as-service不仅易于使用，更拥有诸多出色特性：开箱...
首先,我们来了解一下bert-as-service的基本原理。BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,它可以对文本进行深层次的理解和分析。在bert-as-service中,BERT被用作句子编码器,将输入的文本映射为固定长度的向量表示。这个过程是在ZeroMQ服务的托管下完成的,只需两行代码就可以实现。那么,为什么要使用BERT服务化呢?
安装成功,至此bert-as-service软件环境配置完成。 提示,使用清华pypi镜像可提升pip安装包的下载速度: $ pip install pip -U $ pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3. 在激活的环境中,启动bert-as-service服务器端: bert模型下载地址在github.com/hanxiao/bert中有给出...
首先讲了下学习bert-as-service的起因,因为实际业务中需要使用bert做线上化文本推理服务,所以经过调研选择bert-as-service开源项目;然后从理论的角度详解了bert-as-service,很纯粹的输入一条文本数据,返回对应的embedding表示。模型层面对比max pooling和average pooling分析了如何获得一个有效的embedding向量;工程方面重点...
没关系,今天我们介绍的这个模块,能让你在3分钟内基于BERT算法搭建一个问答搜索引擎。它就是bert-as-service项目。这个开源项目,能够让你基于多GPU机器快速搭建BERT服务(支持微调模型),并且能够让多个客户端并发使用。 1.准备 开始之前,你要确保Python和pip已经成功...
bert-as-service 用 BERT 作为句子编码器, 并通过 ZeroMQ 服务托管, 只需两行代码就可以将句子映射成固定长度的向量表示; 准备 windows10 + python3.5 + tensorflow1.2.1 安装流程 安装tensorflow,参考 安装bert-as-service bert-as-service, 依赖于python≥3.5ANDtensorflow≥1.10; ...