Bert-as-service 实战

原创 已于 2025-01-17 14:53:52 修改 · 533 阅读 · 0 ·
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#bert #人工智能 #深度学习

于 2024-02-29 10:37:50 首次发布

参考：bert-as-service 详细使用指南写给初学者-优快云博客

GitHub - ymcui/Chinese-BERT-wwm: Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT（中文BERT-wwm系列模型）

下载：https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip

bert base chinese

首先讲了下学习bert-as-service的起因，因为实际业务中需要使用bert做线上化文本推理服务，所以经过调研选择bert-as-service开源项目；然后从理论的角度详解了bert-as-service，很纯粹的输入一条文本数据，返回对应的embedding表示。

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/156941424

bert-as-service开源项目为我们提供线上的文本分类服务，所以一些基础的bert知识必不可少。

BERT这种预训练+微调两阶段模型和端到端模型的区别。

端到端模型就是使用任务相关的数据训练一个模型完成对应的任务。

而BERT这种两阶段模型属于迁移学习的范畴。

预训练阶段是通过无监督学习的方式学习海量的文本数据从而获得语言学知识；

而微调阶段则是利用预训练阶段学习到的语言学知识结合任务相关的数据去做不同的NLP任务。

预训练阶段因为要从海量的文本数据中学习语言学知识，所以需要大量的时间和计算资源。

虽然预训练阶段耗时耗资源，但是可以理解为一次性的。谷歌使用4-16个TPU花费4天才完成预训练模型。

计算机学习到了这些语言学知识后可以将这些“知识”以模型的方式存储起来，然后其他人可以直接使用这个模型结合各自的需求微调模型完成各自下游的任务。


2. BERT模型

BERT模型由输入层embedding、编码层Transformer encoder和输出层三部分组成。

输入层将文本数据转化为词编码、句子对关系编码和位置编码三层embedding

编码层使用Transformer作为特征抽取器来获取文本语句的embedding表示

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1. 废话 众所周知Python写工程最麻烦的就是配环境，你永远不知道某个库哪个版本更新又删掉/修改了一个API，和其他库有没有兼容性问题，如果你正在尝试某一套没人试过的版本组合，那么只能祝你好运。 2. 你应当知道的 BERT是Google推出的预训练模型，自然是用Google家的tensorflow来训练的。 但是现在往往是pytorch用的比较多，那么如何把bert应用到pytorch项目中呢，这就用到了bert-as-a-service这个库。 作为服务端，可以新开一个虚拟环境（笔者用cond
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BERT训练语料集合生成预训练词向量模型，能用在下游任务中。和Word2vec比，个人觉得它最大的好处在于词缺失的时候，能词条化和短词的词向量匹配，这样能避免丢掉太多语义，比如promax不存在，BERT就会返回pro###和###max，这样也能有效获取语义。 BERT12层的transformer，自己训练一次开销巨大，为了快速使用BERT生成词向量而不去直接训练，利用bert-as-service封装库来实现预训练结果的读取。 预训练结果 BERT谷歌官方在github中给出了几个不同类型的已训练好的
bert-as-service：使用BERT模型将可变长度句子映射到固定长度向量
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您在寻找X即服务吗？ 试试！ X可以是albert，pytorch-transformer，vgg，resnet，videobert或任何深度学习表示模型吗？ •••• • 了解如何使用Jina通过任何深度学习表示来提取特征向量 伯特即服务 使用BERT模型作为句子编码服务，即将可变长度的句子映射到固定长度的向量。 •••• •••• 韩晓制作• :globe_with_meridians: 它是什么 BERT是为预训练语言表示而的NLP模型。 它利用了在网络上公开提供的大量纯文本数据，并且以无人监督的方式进行了培训。 对于每种语言而言，预训练BERT模型是一项相当昂贵但一次性的过程。 幸运的是，Google发布了一些经过预先训练的模型，。 句子编码/嵌入是许多NLP应用程序所需的上游任务，例如，情绪分析，文本分类。 目标是将可变长度句子表示为固定长度向量，例如[0.1, 0.3, 0.9] hello world 。 向量的每个元素都应“编码”原始句子的某些语义。 最后， bert-as-service使用BERT作为句子编码器，并通过ZeroMQ将其托管为服务，从而使
bert as service
kyle1314608的博客
12-01 1026
BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。 Google 已经公开了 TensorFlow 版本的预训练模型和代码，可以用于生成词向量，但是还有更简单的方法：直接调用封装好的库 bert-as-service 。 使用 bert-as-service 生成词向量 bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务，它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 B
BERT 服务化 bert-as-service
记忆碎片
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原文 bert-as-service 用 BERT 作为句子编码器, 并通过 ZeroMQ 服务托管, 只需两行代码就可以将句子映射成固定长度的向量表示; 准备 windows10 + python3.5 + tensorflow1.2.1 安装流程 安装 tensorflow, 参考 安装 bert-as-service bert-as-service, 依赖于 python≥3.5 AND tensorflow≥1.10; pip install bert-serving-server pip in
BERT模型fine-tuning
anshiquanshu的专栏
05-11 1946
Preface：fine-tuning到底是什么？ 在预训练模型层上添加新的网络层，然后预训练层和新网络层联合训练。 文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。 比如命名实体识别，在外面添加BiLSTM+CRF层，就成了BERT+BiLSTM+CRF模型。 这个例子可能不太典型，因为还是加了繁重的网络结构。 做多分类和多标签分类时，只需要用到以下四个文件。 ├── tokenization.py # 所需文件四：用于文本预处理（分字）的文件
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