PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架,面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力。本项目将通过一种简单高效的方式搭建一套语义检索系统,使用自然语言文本通过语义进行智能文档查询,而不是关键字匹配。
基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统效果展示链接
释放搜索潜力:基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统,让信息尽在掌握[1.安装部署篇---完整版],支持Linux/Windows部署安装
释放搜索潜力:基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统,让信息尽在掌握[2.项目讲解篇],支持Linux/Windows部署安装
conda activate temp_es
e:
cd /temp_ES/PaddleNLP-develop/pipelines
腾讯镜像:-i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
pip list版本:
paddle-pipelines 0.6.0
paddlenlp 2.6.0
paddlepaddle 2.5.1
streamlit 1.11.1
pip install streamlit==1.11.1 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
pip install altair==4.2.2 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
git clone https://github.com/tvst/htbuilder.git
cd htbuilder/
python setup.py install
pip install paddlenlp==2.6.0 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
#pip install --upgrade paddle-pipelines -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#或者源码进行安装最新版本
cd ${HOME}/PaddleNLP/pipelines/
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python setup.py install
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
cd PaddleNLP/pipelines
* 我们建议在 GPU 环境下运行本示例,运行速度较快
```python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device gpu```
* 如果只有 CPU 机器,安装CPU版本的Paddle后,可以通过 --device 参数指定 cpu 即可, 运行耗时较长
```python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device cpu```
模型相关修改见3.3
官网:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/133984629
elasticsearch可视化工具Kibana:为了更好的对数据进行管理,可以使用Kibana可视化工具进行管理和分析,下载链接为Kibana,下载完后解压,直接双击运行 bin\kibana.bat即可。
链接:http://localhost:5601/app/home
```xpack.security.enabled: false```
然后直接双击bin(右击管理员)目录下的elasticsearch.bat即可启动(elasticsearch-8.3.3\bin\elasticsearch.bat)。
官网直接给这条语句,但会报错的,需要修改一下参数。
python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder
python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder --doc_dir data/dureader_dev --search_engine elastic --embed_title True --delete_index --device cpu --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder --embedding_dim 312
(尝试过可以换成base模型,768维度,需要注意的是:启动 RestAPI 模型服务的时候,这三个参数一定要跟这里一致,否则报错,或者检索无效)
这里要用要用anaconda powershell,不能用Anaconda prompt !!!
这里要用anaconda powershell !!!
这里要用anaconda powershell !!!
#指定语义检索系统的Yaml配置文件,Linux/macos
export PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/semantic_search.yaml
#指定语义检索系统的Yaml配置文件,Windows powershell
$env:PIPELINE_YAML_PATH='rest_api/pipeline/semantic_search.yaml'
# 使用端口号 8891 启动模型服务
python rest_api/application.py 8891
#主要关注这三个参数:
#embedding_dim: 312
#query_embedding_model: rocketqa-zh-nano-query-encoder
#passage_embedding_model: rocketqa-zh-nano-para-encoder
#后面Ranker的model_name_or_path不用跟这里一致
成功显示:端口链接显示
streamlit安装
pip install streamlit==1.11.1 -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
#anaconda powershell
#配置模型服务地址
$env:API_ENDPOINT='http://127.0.0.1:8891'
#在指定端口 8502 启动 WebUI
python -m streamlit run ui/webapp_semantic_search.py --server.port 8502
http://localhost:8502/
数据更新的方法有两种,第一种使用前面的 utils/offline_ann.py进行数据更新,另一种是使用前端界面的文件上传进行数据更新,支持txt,pdf,image,word的格式,以txt格式的文件为例,每段文本需要使用空行隔开,程序会根据空行进行分段建立索引,示例数据如下(demo.txt):
兴证策略认为,最恐慌的时候已经过去,未来一个月市场迎来阶段性修复窗口。
从海外市场表现看,
对俄乌冲突的恐慌情绪已显著释放,
海外权益市场也从单边下跌转入双向波动。
长期,继续聚焦科技创新的五大方向。1)新能源(新能源汽车、光伏、风电、特高压等),2)新一代信息通信技术(人工智能、大数据、云计算、5G等),3)高端制造(智能数控机床、机器人、先进轨交装备等),4)生物医药(创新药、CXO、医疗器械和诊断设备等),5)军工(导弹设备、军工电子元器件、空间站、航天飞机等)。
提示:Centos系统下坑比较多,需要使用paddle 2.4.2 Ubuntu推荐使用2.5.1 or develop。
conda create -n paddlenlp_gpu python=3.8
conda activate paddlenlp_gpu
python -m pip install --upgrade pip
PaddleGPU、CUDA cudnn安装见:https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/131675175
当前版本:cuda11.2、paddle-develop版本(2.5.1存在bug解决方案见上述链接,可以使用2.5.2版本)
ImportError: libssl.so.1.1: cannot open shared object file: No such file or directory等问题
python -m pip install paddlepaddle-gpu==0.0.0.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/gpu/develop.html
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.5.2 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
pip install --upgrade paddlenlp -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
#看报错修改指令pip install --use-pep517 --upgrade paddlenlp -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install --upgrade paddle-pipelines -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install onnxruntime-gpu onnx onnxconverter-common -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
conda activate paddlenlp_2.6.0
cd /algorithm/temp_es/PaddleNLP-develop/pipelines
cd /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3
#到pipelines路径下
python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device gpu --search_engine faiss
python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device gpu --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --params_path checkpoints/model_40/model_state.pdparams --embedding_dim 256
创建新用户使用:创建一个新的用户,例如"elasticsearch":
sudo useradd elasticsearch1
#将Elasticsearch的安装目录的所有权更改为"elasticsearch":
sudo chown -R elasticsearch1:elasticsearch1 /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3
#切换到"elasticsearch"用户,并尝试再次运行Elasticsearch:
su elasticsearch1
./bin/elasticsearch
#常驻待确定
查看es启动了几个
ps aux | grep elasticsearch
ps -ef | grep elasticsearch
#Elasticsearch在启动过程中遇到了问题。具体来说,它无法获取节点锁,可能是由于数据路径不可写或者多个节点试图使用同一个数据路径。
#尝试清理数据路径/algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3/data,删除其中的节点锁和其他临时文件
rm -rf /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3/data/*
# 以DuReader-Robust 数据集为例建立 ANN 索引库
python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_neural_search --doc_dir data/dureader_dev --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder --embedding_dim 312 --delete_index
#查看数据,打印几条数据
curl http://localhost:9200/dureader_robust_neural_search/_search
#删除索引也可以使用下面的命令:
curl -XDELETE http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder
#指定语义检索系统的Yaml配置文件
export PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/semantic_search_custom.yaml
#使用端口号 8891 启动模型服务
python rest_api/application.py 8891
nltk_data加载,如果感觉很慢卡住了,可以见问题C.20
sh examples/semantic-search/run_neural_search_server.sh
#在指定端口 8502 启动 WebUI
python -m streamlit run ui/webapp_semantic_search.py --server.port 8502
#需要运维开阿里云网管以及端口授权
* Linux 用户推荐采用 Shell 脚本来启动服务:
```
sh examples/semantic-search/run_search_web.sh
```
到这里就可以打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8502
![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/97f3d2649d71420dae445f79d42d6fc33d9d253117314fe1a526ce8e5e4622c8)
关闭进程:
control+c
lsof -i:8502
kill -9 PID
## B.2 CPU版本
### 2.1安装依赖库
>安装同GPU选择paddle-2.5.1版本,提示:Centos系统下坑比较多需要使用paddle 2.4.2;Ubuntu推荐使用2.5.1 or develop。
conda activate paddlenlpcpu_2.6.0
cd /algorithm/temp_es/PaddleNLP-develop/pipelines
cd /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3
python -m pip install paddlepaddle==2.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install --upgrade paddlenlp -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
#paddle2.4.2 对应NLP 2.5.2版本
pip install --upgrade paddle-pipelines -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
* demo测试
python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device cpu --embedding_dim 256
python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device cpu --query_embedding_model rocketqa-zh-nano-query-encoder --passage_embedding_model rocketqa-zh-nano-para-encoder --params_path checkpoints/model_40/model_state.pdparams --embedding_dim 312
### 2.3 执行ES
创建新用户使用:创建一个新的用户,例如"esuser":
sudo useradd esuser
#将Elasticsearch的安装目录的所有权更改为"esuser":
sudo chown -R esuser:esuser /algorithm/temp_es/elasticsearch-8.3.3
#切换到"esuser"用户,并尝试再次运行Elasticsearch:
su esuser
./bin/elasticsearch
### 2.4 构建索引
python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_neural_search --doc_dir data/dureader_dev --embedding_dim 256 --device cpu --delete_index
#查看数据,打印几条数据
curl http://localhost:9200/dureader_robust_neural_search/_search
#删除索引也可以使用下面的命令:
curl -XDELETE http://localhost:9200/dureader_robust_query_encoder
lsof -i:8502
kill -9 PID
python -m streamlit run ui/webapp_semantic_search.py --server.port 8502 --server.address 127.0.0.1
目前共记录21个在Windows和LInux下遇到的相关问题
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释放搜索潜力:基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统,让信息尽在掌握[2.项目讲解篇],支持Linux/Windows部署安装
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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