参考：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2285725?channelType=0&channel=0

我现在是想在内网的服务器上跑程序，代码里调用了paddlehub进行训练和预测，任务是短文本单标签分类。如果想这个程序在内网服务器上运行的话，请问我需要怎么设置？我看了hub severing一键部署的教程，好像和我需要的功能不太一样。

paddlehub部分的代码类似于自定义数据集的fine-tune和预测，使用的是ernie-tiny预训练模型，请问是只需要将对应的模型比如.paddlenlp（或者.paddlehub）这个文件夹拷到对应的服务器上就行了吗

我一般都是用hub预测，还真没训练过。训练的话，一般能用套件用套件，不能用就自己写的。

我发的那个链接的项目就是干这个离线部署的

那个项目就是将github源码clone下来后，将自己的模型写成modular加入paddlehub的模型库，然后就可以内网调用了

模型不是拷贝过来就能用的，得打包成paddlehub能加载、能部署http服务的modular才行，重点是怎么将自己的模型变成modular

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2285725?channelType=0&channel=0

照着这个来很方便的

不行你fork那个项目运行下就能搞定了

不clone直接pip install paddlehub也可以，主要是自己做那个module（前面说的modular都应该是module）

我做的是一个主动学习的项目，模型是在不断fine-tune的，我需要的是用ernie-tiny不断fine-tune后的模型去预测的那个结果，准确说我需要的是hub.Module和hub.predict等几个api，我代码里调用了这个几个api，模型的话我只需要ernie-tiny这个模型

那直接 hub serving start -m XXX 就好了啊

如果只是想和用其他包（比如sklearn）一样调用，怎么改写加载模型相关文件路径？PS：HUB_HOME已经改写重新设置了，但是加载词表之类（诸如vocab.txt、spm_cased_simp_sampled.model、dict.wordseg.pickle等文件）的路径没改写成功

大佬研究得深入啊！

反正套件都开源的，可以借鉴它怎么引入调用，大不了直接调用脚本里的函数~~

只是个菜鸡...，找到了nlp相关的路径，解决了，想修改nlp相关的预训练模型（比如我说的ernie-tiny）加载路径的话要在paddlenlp里改，我的办法是在import之前修改环境变量为对应的指定文件夹就行，具体的办法是os.environ.setdefault('PPNLP_HOME',path)。想问问大佬知道怎么接着之前训练结果继续训练吗，save和load试了一个星期还是没办法。就比如说我现在有一个训练集500条5个label，task是文本分类。训练完了一轮保存了，如果加了1000条或者更多数据，想在上一轮的基础上继续训练就会报错

代码如上所示

报错如下所示

这个错误是说存储的优化器参数读取时，有些层的数据没找到。可能上次保存的优化器参数有问题。可以先注释掉读取优化器读取语句试试，看能不能接着跑训练

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昨天debug了一天找到了方法，原因是因为动态图模型初始化优化器必须传入model的paramters，同时model的paramters每个参数都需要一个unique_name,它底层生成这个unique_name的生成器设置的全局变量，所以不重启连着跑的话会导致下次初始化model的paramters与上一次的不一样，我的方法是修改paddle.fulid.unique_name,加了一个功能函数在用完以后初始化这个全局变量