自己训练的模型,该如何部署?
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基于PaddleHub训练了一个自己的序列标注的模型,在模型部署这块,一直没弄明白。
想用PaddleServing部署,但对于模型的输入输出参数比较困惑,不知道如何确定模型的输入输出参数。看网上的例子,都是已经训练好的模型。
想自己用SimpleHTTPServer实现,直接调用预测的脚本,不知道是不是会存在什么问题?
类似下面这样的:
task = hub.SequenceLabelTask( data_reader = reader, feature = sequence_output, feed_list = feed_list, add_crf = True, max_seq_len = max_seq_len, num_classes = dataset.num_labels, config = config)
data = [ ["\002".join(list(u"重点评审风险分析。"))], ["\002".join(list(u"建设单位制定的环境应急预案或者修订的企业环境应急预案。"))],["\002".join(list(u"企业事业单位和其他生产经营者应当落实环境安全主体责任,定期排查环境安全隐患。"))], ["\002".join(list(u"国家支持全国地震烈度速报系统的建设。"))], ["\002".join(list(u"国民经济和社会发展规划以及城市总体规划的编制。"))], ]
run_states = task.predict(data=data) results = [run_state.run_results for run_state in run_states]
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https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.8/docs/tutorial/finetuned_model_to_module.md
模型文件是什么样的?