伯特分类服务 介绍 使用训练分类模型并通过部署模型。 然后,我们可以使用REST API进行在线预测。 开始使用 整个实验基于Chnsenticorp数据集,该数据集是正面和负面情绪的两类数据集。 0.准备训练前模型 下载中文bert模型chinese_L-12_H-768_A-12 ,然后解压缩并移至models目录。 1.训练模型 sh fine-tuning.sh 2.进行预测和导出模型 我们需要将检查点更改为张量流服务的格式。 sh export-model.sh 然后, export-model的结构将为: . └── 1569141360 ├── saved_model.pb └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index 3.部署模型
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tensorflow serving部署单模型,多模型,热更新,BERT部署
2022-03-01 11:15:51 945KB nlp bert tf-serving tensorflow模型部署
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