相似度模型服务

对输入的两个句子进行推理预测，获得它们的语义相似度

环境依赖

工具	说明
python	开发语言
paddlepaddle	深度学习框架
flask	python web框架
gevent	python 并发框架

接口说明

接口介绍

接口名	类型	说明
calculate_similarity	post	提供句子相似度计算

参数介绍

参数名	类型	说明
text_list1	list	句子列表1
text_list2	list	句子列表2

返回值介绍

返回值	类型	说明
probs	list	相似度列表

例如输入是text_list1=[list1_t1,list1_t2,...]和text_list2=[list2_t1,list2_t2,...]，则输出为scores=[score1,score2,...]

其中score1是list1_t1和list2_t1的语义相似度得分，score2是list1_t2和list2_t2的语义相似度得分...

启动步骤

环境搭建

1. 深度学习环境

对于paddlepadlle深度学习框架，参考快速安装

或直接使用如下命令安装：

# gpu版
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post100 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html
# cpu版
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

2. 模型下载

该项目使用深度语言模型ERNIE，并基于预训练模型进行微调

所需的预训练模型是ERNIE1.0中文Base模型，点击下载

3. python web环境

对于python web框架flask和并发框架gevent，使用如下命令安装即可：

pip install flask gevent

配置参数

conf/model_conf.json配置了常见的模型参数，如果这些参数不够满足要求，可以根据实际需求更改，然后重写模型加载前的参数读取方法即可

下面是配置参数的示例：

{
  "ernie": {
    "use_cuda": true,
    "batch_size": 32,
    "init_checkpoint": "data/ernie/pretrained_model/params",
    "ernie_config_path": "data/ernie/pretrained_model/ernie_config.json",
    "vocab_path": "data/ernie/pretrained_model/vocab.txt",
    "save_inference_model_path": "data/ernie/inference_models"
  }
}

• use_cuda表示是否使用GPU

• init_checkpoint表示模型要加载的检查点（训练好的模型输出的变量、参数等数据）

• ernie_config_path和vocab_path是预训练模型的参数和词典

• save_inference_model_path为模型推理时加载的模型文件。

  如果没有训练，可以直接使用预训练模型进行推理预测，即init_checkpoint的路径改为预训练模型的params即可(如示例)。

启动服务

进入该项目的根目录，然后执行命令

# 不指定参数，使用默认值
python server.py
# 指定参数
python server.py --port 6100 --model ernie
# 可使用`python server.py --help`查看参数说明

其中参数说明如下：

参数名	默认值	说明
port	6100	开放端口
model	ernie	指定模型

另附:训练demo

项目根目录下ernie_train.py提供了训练ernie模型的方法，训练集和验证集的格式均为：s1\ts2\tlabel

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