搭建nlp_server服务器

这是文档

如何启动斯坦福NLP-Service
1.sudo apt-get install gearman-job-server安装gearman-server

2.启动gearman服务: gearmand -d

3.maven命令打包前,进入 nlp_server/gearman-java 目录下,执行(在阿里云上,需要命令前加上sudo):

    mvn install:install-file -Dfile=java-gearman-service-0.6.6.jar -DgroupId=org.gearman.jgs -DartifactId=java-gearman-service -Dversion=0.6.6 -Dpackaging=jar

    原因是:java-gearman-service-0.6.6.jar不在maven中央仓库,需手动添加

4.打包命令 mvn clean package, 在nlp_server路径下

5.命令行启动(在target路径下启动,其中的jvm参数可以调,这里设置的初始为1G内存,最大为4G内存。目前来看,条件允许的情况下,jvm内存是越大响应速度越快。)
    # 如果gearmand server 没有启动
    sudo gearmand -d
    # 启动服务
    java -Xms1024m -Xmx4096m -cp nlp_gearman-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar com.baina.dolphin.NLPWorker


6.出现一些配置加载日志信息,说明已经开始正常启动  例如:

    serDictionary=edu/stanford/nlp/models/segmenter/chinese/dict-chris6.ser.gz
    sighanCorporaDict=edu/stanford/nlp/models/segmenter/chinese
    inputEncoding=UTF-8
    sighanPostProcessing=true
    .......

7. 如果nlpclient无法连上server
   # 首先确认一下gearmand server是否启动, 在nlp server机器上执行
   telnet  localhost 4730
   # 确认gearmand server 监听的是0.0.0.0, 确保其他机器能访问gearmand server
   ps aux | grep gearman
   # 正常应该是
   ```
   root      3065  0.0  0.0 467780  1616 ?        Ssl  11:30   0:00 gearmand -d
   ```
   # 如果出现
   ```
   gearman   1129 /usr/sbin/gearmand --pid-file=/var/run/gearman/gearmand.pid --user=gearman --daemon --log-file=/var/log/gearman-job-server/gearman.log --listen=127.0.0.1
   ```
   # 注意最后的参数--listen=127.0.0.1
   # 把gearmand server和nlp server进程杀掉,按照步骤5重新启动
   # 按照上面第六步骤确认nlp server worker已经注册到gearmand

 在用gearmand -d启动gearman服务时,会出现错误:

Could not open log file "var/log/gearmand.log", from "/var/log", switching to stderr. (No such file or directory)

这时需要在/var/log/目录下建立文件gearmand.log,之后继续运行gearmand -d,会出现错误:

gearmand: Could not open log file "/var/log/gearmand.log", from "/var/log", switching to stderr. (Permission denied)

这时需要改变文件gearmand.log的权限,我用的chmod 777,之后就能正确运行gearmand -d。

注意:一看到Permission denied,就应该想到改变权限!自己在这一步浪费了很多时间。

之后安装一个maven,按照文档继续执行就好了。

 

### 使用 Flask 构建机器人服务器 构建一个机器人服务器通常涉及以下几个方面:准备环境、设计模型交互逻辑、封装 API 并测试其功能。以下是关于如何使用 Flask 实现这一目标的具体说明。 #### 1. 环境搭建 为了开始构建机器人服务器,首先需要设置开发环境并安装必要的依赖项。可以通过 `pip` 或 `pipenv` 来完成这些操作。例如: ```bash pip install flask tensorflow neo4j py2neo requests ``` 如果计划集成 Neo4j 数据库,则还需要解决可能遇到的模块导入错误[^2]。确保所有依赖项都已正确安装。 --- #### 2. 创建基本的 Flask 应用程序 初始化 Flask 应用的基础架构如下所示: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/robot', methods=['POST']) def robot(): data = request.json response = process_request(data) return jsonify(response) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 在此代码片段中,定义了一个 `/robot` 路由来接受 POST 请求,并调用了名为 `process_request()` 的函数处理传入的数据[^4]。 --- #### 3. 处理请求与响应 对于接收到的信息,需进一步解析和分析。假设该机器人能够执行自然语言理解 (NLU),则可引入预训练好的机器学习模型来进行预测。下面是一个简化版本的例子: ```python import tensorflow as tf model = None def load_model(): global model model = tf.keras.models.load_model('path_to_saved_model') def predict_intent(text): if not model: load_model() prediction = model.predict([text]) intent = get_top_prediction(prediction) # 自定义获取最高概率意图的方法 return intent def process_request(data): user_message = data.get('message') intent = predict_intent(user_message) reply = generate_response(intent) # 根据意图生成回复 return {'response': reply} ``` 此处展示了加载 Tensorflow 模型以及利用它进行推理的过程[^3]。实际应用时应替换为自己的 NLP 模型路径及相关参数调整。 --- #### 4. 测试 API 功能 完成后即可借助 Postman 工具向本地运行的服务发起模拟请求以验证行为是否符合预期。例如发送 JSON 格式的输入样例: ```json { "message": "你好" } ``` 随后观察返回的结果是否有误。 --- #### 5. 部署至生产环境 当确认无误之后便可考虑上线事宜。推荐采用 Docker 容器化方案或将项目托管于 Heroku/AWS Lambda/GCP Functions 上面以便更便捷地维护和服务更多用户群体[^1]。 ---
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