bert-serving-server 启动失败 Failed to initialize NVML: Invalid Argument

最新推荐文章于 2024-07-20 19:34:47 发布
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本文详细介绍了在Windows环境下启动BERT服务时遇到的错误“ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘Failed to initialize NVML: Invalid Argument’”，并提供了解决方案，即将启动命令中的-num_worker参数替换为-cpu参数。

Windows 启动 bert 服务报错

ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘Failed to initialize NVML: Invalid Argument’
解决方法：将启动命令最后的 -num_worker=4 改为 -cpu

例如：bert-serving-start -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/ -cpu

Bert-as-service启动失败问题解决
weixin_43666478的博客
07-22 2926
bert-serving-start启动失败问题配置解决方法 问题 想得到Bert编码的词向量或句向量之间的相似度，在fork hanxiao博士的Bert as service时，出现了如下几个问题： > bert-serving-start: command not found > Nonetype is not iteralble 第二个问题是把下载好的bert预训练模型的绝对路径指定给 model_dir参数即可。 第一个问题在原项目的issue里并没有找到有效的解决方式，做过的尝试有
bert-serving-start: command not found...解决过程
u014028063的博客
03-04 7994
最近在做一个问答系统，大概思路是先将问题encode为一个向量，然后在问题库中进行比较，选取最接近的问题，将其答案返回给客户端 模型中主要的部分在于基于BERT模型，需要将问题先embedding，用到了xiaohan博士的bert as service项目，这个项目目前可以直接pip install bert-serving-service 安装，在win10上可以正常使用，在结合aiohtt...
bert-serving-start: command not found
weixin_44121197的博客
03-31 1424
问题如图 Could not find the database of available applications, run update-command-not-found as root to fix this bert-serving-start: command not found 解决方法 https://github.com/hanxiao/bert-as-service/issues/194 import sys from bert_serving.server import Bert
【python 已解决】 ‘ValueError: invalid literal for int() with base 10’解决方案深度解析
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
07-20 8850
【python 已解决】 ‘ValueError: invalid literal for int() with base 10’解决方案深度解析
安装并启动bert-serving-server
。
05-13 2146
建议环境：python3.5、tensorflow1.10.0 1、创建py3.5虚拟环境 conda create --name py3.5 python=3.5 2、激活环境 activate py3.5 3、安装tensorflow1.10.0 conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.10.0 4、安装bert-serving-server pip install b.
WINDOWS下的启动BERT-SERVING-SERVER报错 TypeError: ‘NoneType‘ object is not iterable
Candy_boy
10-28 3002
原因分析 python3.7.3版本下安装tensorflow默认2.0.0，不支持tensorflow1.10.0，而暂时bert-serving-server不支持tensorflow2.0.0，建议tensorflow1.10.0版本，python3.5。 不然会报错： TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable #377 fail to optimize the graph! 附github链接 启动出错其他问题可查询链接 一、ANACONDA环境配置
Linux ubuntu下bert-serving-start文件的位置以及启动报错
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03-07 2654
bert-serving-start文件的位置：home/anaconda3/envs/tensorflow/bin cd home/anaconda3/envs/tensorflow/bin bert-serving-start -model_dir /home/models/chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=2 报错：self.graph_p...
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