本地部署bert-base-chinese模型交互式问答,gradio

首先下载bert-base-chinese,可以在 Huggingface, modelscope, github下载

pip install gradio torch transformers

import gradio as gr
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering

# 加载bert-base-chinese模型和分词器
model_name = "D:/dev/php/magook/trunk/server/learn-python/models/bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForQuestionAnswering
### 手动下载 `bert-base-chinese` 模型并保存到本地目录的步骤 为了手动下载 `bert-base-chinese` 模型并将其存储在指定的本地目录中,可以通过以下方法实现: #### 方法一:使用 Hugging Face 提供的 API 下载 Hugging Face 提供了一个简单易用的工具来下载模型文件。以下是具体操作方式: ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="bert-base-chinese", local_dir="./test2", local_dir_use_symlinks=False) ``` 此代码会自动从 Hugging Face 的模型库中拉取 `bert-base-chinese` 并将其存放在当前路径下的 `./test2` 文件夹中[^1]。 #### 方法二:通过浏览器或命令行工具手动下载 如果不想依赖 Python 脚本,也可以直接访问 Hugging Face 的在线资源页面获取模型文件。以下是具体的流程: 1. **定位模型地址** 访问 Hugging Face Model Hub 页面 (https://huggingface.co/bert-base-chinese),查看该模型的具体文件列表及其下载链接。 2. **下载模型文件** 使用命令行工具(如 `wget` 或 `curl`),或者直接右键点击网页上的文件链接并通过浏览器完成下载。例如: ```bash wget https://huggingface.co/bert-base-chinese/resolve/main/config.json -P ./local_model/ wget https://huggingface.co/bert-base-chinese/resolve/main/pytorch_model.bin -P ./local_model/ wget https://huggingface.co/bert-base-chinese/resolve/main/vocab.txt -P ./local_model/ ``` 3. **整理文件结构** 将所有下载好的文件放置在同一目录下,确保其命名与原生模型一致。最终的文件夹应包含如下内容: - `config.json`: 配置文件,定义了 BERT 架构参数。 - `pytorch_model.bin`: PyTorch 版本的权重文件。 - `vocab.txt`: 中文分词器所需的字典表。 #### 方法三:利用 TensorFlow 和 PyTorch 加载已下载模型 一旦完成了模型的手动下载和存储工作,就可以借助框架加载这些文件用于后续任务。对于 PyTorch 用户来说,可以这样初始化模型实例: ```python from transformers import BertModel, BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./local_model/') model = BertModel.from_pretrained('./local_model/') ``` 这里假设 `./local_model/` 是之前创建用来存放模型文件的那个文件夹位置[^3]。 --- #### 注意事项 - 如果计划长期部署服务端应用,建议提前测试环境配置是否正常运行,比如确认 GPU 支持情况以及相关依赖包版本兼容性等问题。 - 对于大规模生产环境中频繁调用的情况,考虑优化磁盘 I/O 性能以减少延迟影响。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值