https://github.com/hanxiao/bert-as-service 作为服务的命名是:bert-base-serving-start,同样的,你可以先使用-help查看相关帮助 bert-base-serving-start -help 作为命名实体识别任务的服务,这两个目录是你必须指定的:ner_model_dir, bert_model_dir 然后你就可以使用下面的命令启动了: 参数解释 bert_model_dir...
export BERT_BASE_DIR=/mnt/sda1/transdat/bert-demo/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 export TRAINED_CLASSIFIER=/mnt/sda1/transdat/bert-demo/bert/output export EXP_NAME=mobile_0 bert-base-serving-start \ -model_dir $TRAINED_CLASSIFIER/$EXP_NAME \ -bert_model_dir $BERT_BASE_DIR \ -model_p...
然后,下载 BERT 预训练模型,可以点击上述链接下载,比如我们下载中文版本 BERT 模型 BERT-Base, Chinese 。下载完成后,解压到本地某个目录下。例如:/tmp/chinese_L-12_H-768_A-12/然后,打开终端,输入以下命令启动服务: bert-serving-start -model_dir /tmp/chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=2 其...
PATH_MODEL=/tmp/chinese_L-12_H-768_A-12 NUM_WORKER=4 pip install bert-serving-server bert-serving-start -model_dir $PATH_MODEL -num_worker=$NUM_WORKER dockerGPU git clone https://github.com/hanxiao/bert-as-service.git cd bert-as-service docker build -t bert-as-service -f docker/...
作为服务的命名是:bert-base-serving-start,同样的,你可以先使用-help查看相关帮助 bert-base-serving-start -help 1 作为命名实体识别任务的服务,这两个目录是你必须指定的:ner_model_dir, bert_model_dir 然后你就可以使用下面的命令启动了: bert-base-serving-start \ ...
使用bert-serving-start 命令启动服务: bert-serving-start -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=2 其中,-model_dir 是预训练模型的路径,-num_worker 是线程数,表示同时可以处理多少个并发请求 如果启动成功,服务器端会显示:
使用bert-serving-start命令启动服务: bert-serving-start -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=2 其中,-model_dir是预训练模型的路径,-num_worker是线程数,表示同时可以处理多少个并发请求 如果启动成功,服务器端会显示: 在客户端获取句向量 ...
作为服务的命名是:bert-base-serving-start,同样的,你可以先使用-help查看相关帮助 bert-base-serving-start -help 参数解释 bert_model_dir: 谷歌BERT模型的解压路径,可以在这里下载 https://github.com/google-research/bert model_dir: 训练好的NER模型或者文本分类模型的路径,对于上面的output_dir ...
bert-serving-start -model_dir /media/ganjinzero/Code/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=4 model_dir后面的参数是bert预训练模型所在的文件夹。num_worker的数量应该取决于你的CPU/GPU数量。 这时就可以在Python中调用如下的命令: py...
bert-serving-start -model_dir /media/ganjinzero/Code/bert/chinese_L-12_H-768_A-12-num_worker=4 model_dir后面的参数是bert预训练模型所在的文件夹。num_worker的数量应该取决于你的CPU/GPU数量。 这时就可以在Python中调用如下的命令: python