BERT-SQuAD 项目使用教程

BERT-SQuAD 项目使用教程

BERT-SQuAD SQuAD Question Answering Using BERT, PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-SQuAD

1. 项目目录结构及介绍

BERT-SQuAD/
├── api.py
├── bert.py
├── model/
│   ├── bert_config.json
│   ├── pytorch_model.bin
│   └── vocab.txt
├── README.md
├── requirements.txt
└── utils.py

目录结构说明

• api.py: 提供 REST API 接口的文件，用于部署 BERT 问答模型。
• bert.py: 包含 BERT 模型的核心代码，用于加载预训练模型并进行推理。
• model/: 存放预训练的 BERT 模型文件，包括配置文件、权重文件和词汇表。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的 Python 包。
• utils.py: 包含一些辅助函数，用于数据处理和模型推理。

2. 项目启动文件介绍

api.py

api.py 文件是项目的启动文件，它提供了一个 REST API 接口，用于部署 BERT 问答模型。通过运行该文件，可以启动一个 HTTP 服务器，接收用户的问答请求并返回推理结果。

启动方法

python api.py

启动后，API 服务将在 0.0.0.0:8000 端口上运行，可以通过发送 POST 请求到 /predict 端点来进行问答推理。

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。通过以下命令可以安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

model/ 目录

model/ 目录包含了预训练的 BERT 模型文件，这些文件是模型推理所必需的。

• bert_config.json: BERT 模型的配置文件，定义了模型的结构和参数。
• pytorch_model.bin: 预训练的 BERT 模型权重文件。
• vocab.txt: 词汇表文件，包含了 BERT 模型使用的所有词汇。

bert.py

bert.py 文件中包含了模型的配置和加载逻辑。通过该文件，可以加载预训练的 BERT 模型并进行推理。

api.py

api.py 文件中包含了 API 服务的配置，包括端口号、请求处理逻辑等。可以通过修改该文件来调整 API 的行为。

总结

本教程介绍了 BERT-SQuAD 项目的目录结构、启动文件和配置文件。通过阅读本教程，您应该能够理解项目的结构，并能够启动和配置该项目以进行问答推理。

BERT-SQuAD SQuAD Question Answering Using BERT, PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-SQuAD