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caoyunfei
764d037fb5
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| app | 8 months ago | |
| docs | 8 months ago | |
| .gitignore | 8 months ago | |
| Dockerfile | 8 months ago | |
| LICENSE | 8 months ago | |
| README.md | 2 months ago | |
| application.yml | 1 month ago | |
| build-docker.sh | 8 months ago | |
| pack_model.py | 8 months ago | |
| pip-install-reqs.sh | 8 months ago | |
| requirements.txt | 8 months ago | |
| run_model_server.py | 8 months ago | |
README.md
自然语言推理-StructBERT-tiny
自然语言推理任务（NLI）通常指判断一对句子对（前提句，假设句）在语义上是否存在推理蕴涵关系。作为自然语言理解的一个重要组成部分,NLI专注于语义理解，是一项分类任务。 StructBERT中文自然语言推理模型是在structbert-base-chinese预训练模型的基础上，用CMNLI、OCNLI两个数据集（45.8w条数据）训练出来的自然语言推理模型。
模型基于Structbert-base-chinese，按照BERT论文中的方式，在CMNLI、OCNLI两个数据集（45.8w条数据）上fine-tune得到。
你可以使用StructBERT中文自然语言推理模型，对通用领域的自然语言推理任务进行推理。 输入形如（前提句，假设句）的句子对数据，模型会给出该句子对应的自然语言推理标签 {"矛盾": 0, "蕴涵": 1, "中立": 2} 以及相应的概率。
模型来源： https://www.modelscope.cn/models/damo/nlp_structbert_nli_chinese-tiny/summary
模型应用开发和部署
模型服务化
本模型基于 ServiceBoot微服务引擎 进行服务化封装，参见： 《CubeAI模型开发指南》
直接源代码运行
$ sh pip-install-reqs.sh
$ serviceboot start
或
$ python3 run_model_server.py
本地容器化部署
一键式本地容器化部署和运行，参见： 《CubeAI模型独立部署指南》 或 CubeAI Docker Builder
云原生网络部署
本模型服务可一键发布至 CubeAI智立方平台 进行共享和部署，参见： 《CubeAI模型发布指南》
更多CubeAI模型服务，参见： 《CubeAI服务原生模型示范库》
No Description
Python Shell Text Dockerfile
Contributors (2)
