rasa_nlu_chi实战

本文详细记录了使用autokeras的docker镜像搭建Rasa NLU中文环境的过程,包括环境准备、安装和编译Rasa、安装MITIE以及训练和排坑等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

说实话,一波三折,大致记录一下过程:

1. 环境准备

我用了autokeras的docker镜像,理论上随便找一个干净的ubuntu + python3.6环境应该就可以了

2. 安装和编译

最终下载了官网的rasa,使用

git clone https://github.com/RasaHQ/rasa.git
cd rasa
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

3. 安装MITIE

下载git上 rasa_nlu/MITIE项目,运行python setup.py install

4. 训练和排坑

https://jverson.com/ai/rasa_nlu_chi_demo.html

https://ptorch.com/news/243.html

 

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