聊天机器人专栏（八）：在Docker上运行Rasa 10.Rasa 聊天机器人专栏（九）：云存储 安装 Rasa 的推荐安装方式是通过pip: pip install rasa-x --extra-index-url...你可以用以下命令安装: pip install rasa[spacy] python -m spacy download en_core_web_md python -m spacy link en_core_web_md...en 这将安装Rasa NLU、spacy及其英语语言模型。...我们建议至少使用“中型”模型(_md)，而不是spacy默认的小型en_core_web_sm模型。...如果你想使用MITIE，你需要告诉它在哪里可以找到这个文件(在本例中，它保存在项目目录的data文件夹中)。
使用Rasa和Docker构建助手 本节将介绍以下内容: 创建你的Rasa项目并训练初始模型 通过Docker与你的AI助手交谈 选择Docker镜像标记 使用Docker训练你的Rasa模型 使用Docker...唯一的区别是你将使用镜像rasa/rasa在Docker容器中运行Rasa。...可以使用你的训练数据训练模型 rasa / rasa:latest-full:使用标记为latest-full的Rasa镜像 train:在容器内执行rasa train命令。...)/models:/app/models:在容器中挂载已训练的Rasa模型目录 rasa/rasa:latest-full:使用标记为latest-full的Rasa镜像 run:执行rasa run命令...创建自定义操作 首先在actions目录中创建自定义操作: mkdir actions # Rasa SDK需要一个python模块。 # 因此，请确保你在目录中包含此文件。
这将创建以下文件: 文件名称 作用说明 init.py 帮助python查找操作的空文件 actions.py 为你的自定义操作编写代码 config.yml ‘*’ 配置NLU和Core模型 credentials.yml...要使用Rasa做到这一点，你需要提供一些训练示例，展示Rasa应该如何理解用户消息，然后通过展示的这些示例来训练模型。...Rasa的工作是预测用户向助手发送新消息时的正确意图。你可以在[训练数据格式]()中找到数据格式的所有细节。 3. 定义你的模型配置 配置文件定义了模型将使用的NLU和Core组件。...在本例中，你的NLU模型将使用supervised_embeddings管道。你可以在[这里]()了解不同的NLU管道。 让我们看一下你的模型配置文件。...cat config.yml language和pipeline键指定应该如何构建NLU模型。policies键定义Core模型将使用的策略。 4.
要训练模型，输入rasa train；在命令行上与模型通信，使用rasa shell；测试模型类型使用rasa test。...rasa train将训练好的模型存储在--out指定的目录中。模型的名称默认是.tar.gz。如果要为模型命名，可以使用--fixed-model-name指定名称。...如果没有指定模型，且没有其他目录传递给--data参数，rasa interactive将使用位于data/目录中的数据训练一个新的Rasa模型。在训练初始模型之后，交互式学习会话开始。...如果仅使用NLU模型启动shell，则rasa shell允许你获取在命令行上输入的任何文本的意图(intent)和实体。...(默认：None) 在测试数据上评估模型 要在测试数据上评估模型，请运行： rasa test 使用--model指定要测试的模型。
如果命令无法执行，你将需要安装 Docker。详细信息请参阅 Docker 安装[2]。 设置你的 Rasa 项目 就像从头开始创建一个项目一样，你可以使用 rasa init 命令创建一个项目。...标签包括： •{version}•{version}-full•{version}-spacy-en•{version}-spacy-de•{version}-spacy-it•{version}-mitie-en...3.对话管理模型训练：Rasa使用提取的特征来训练对话管理模型，通常是基于机器学习的模型，如逻辑回归、支持向量机或深度学习模型。这个模型会根据当前对话状态和可能的动作来预测下一个应该采取的动作。...在Rasa中，actions是自定义的动作，用于响应用户输入或执行特定任务。这些自定义动作定义在一个Python模块中，通常称为actions.py。...在该模块中，你可以编写处理特定意图或任务的自定义动作函数。 在Rasa项目中，你可以创建一个名为actions.py的Python文件，并在其中定义自己的动作函数。
您可以使用没有 Core 的 NLU，反之亦然。我们建议两者都使用。 让我们从一个例子开始。想象一下你已经建立了一个人工智能助理来预约医生。在谈话开始时，你问你的用户你在找什么？...在本例中，您将使用一个预定义的 TensorFlow_Embedding Pipeline，您可以在这里了解更多信息。...写故事 在这个阶段，您将教您的聊天机器人使用 Rasa Core 响应您的消息。 Rasa Core 将训练对话管理模型，并预测机器人应如何在对话的特定状态下做出响应。...训练对话模型 下一步是在我们的例子中训练一个神经网络。要执行此操作，请运行下面的命令。...让我们使用下面的命令启动您的完整bot，包括rasa core和rasa nlu模型！ 如果您没有运行上面的单元，这将不起作用！
你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集： rasa data split nlu 如果你已经这样做了，你可以使用此命令查看你的NLU模型预测测试用例的情况： rasa test nlu...注意：只有在测试集上评估模型时，才会创建混淆矩阵。在交叉验证模式下，将不会生成混淆矩阵。 警告：如果你的任何实体被错误地注释，你的评估可能会失败。一个常见问题是实体无法在标记内停止或启动。...评估Core模型 你可以使用评估命令在一组测试故事中评估训练模型： rasa test core --stories test_stories.md --out results 这会将失败的故事打印到...所有在提供的目录中模型被评估和互相比较。(默认值：False) Python日志选项: -v, --verbose 详细输出。将日志记录级别设置为INFO。...上面的命令运行完成后，你可以使用评估命令在compare模式下来评估刚训练的模型： $ rasa test core -m comparison_models --stories stories_folder
使用 ActionQueryKnowledgeBase 创建知识库 NLU数据 2....- [江南](song)在什么[专辑](attribute)里面？...- [江南](song)在什么[专辑](attribute)里面？...) ) 测试 rasa train rasa run --cors "*" rasa run actions python -m http.server 使用Neo4j 图数据库...docker run --env=NEO4J_AUTH=none --publish=7474:7474 --publish=7687:7687 neo4j pip install neo4j 导入数据 python
在这种情况下，我们的模型无法捕获数据的潜在趋势 在第二个图中，我们刚刚发现了价格和数量之间的正确关系，即较低的训练误差 在第三个图中，我们发现训练误差几乎为零的关系。...以下是交叉验证中涉及的步骤： 保留 样本数据集 使用数据集的其余部分训练模型 使用测试（验证）集的备用样本。帮助您评估模型性能的有效性。 交叉验证的几种常用方法 有多种方法可用于执行交叉验证。...这称为LPOCV（留出P交叉验证） k折交叉验证 通过以上两种验证方法，我们了解到： 我们应该在很大一部分数据集上训练模型。否则，我们将无法读取和识别数据中的潜在趋势。...我们从一个训练集开始，该训练集具有最小拟合模型所需的观测值。逐步地，我们每次折叠都会更改训练和测试集。在大多数情况下，第一步预测可能并不十分重要。在这种情况下，可以将预测原点移动来使用多步误差。...我们还研究了不同的交叉验证方法，例如验证集方法，LOOCV，k折交叉验证，分层k折等，然后介绍了每种方法在Python中的实现以及在Iris数据集上执行的R实现。
，并且根据自己业务调试模型很不方便。...在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 rasa core 搭建对话系统框架的一些经验，方便初学者入门...相应的也可以通过语法结构中找到对应的槽值。 第二种方法是生成模式，主要两个代表性的 HMM，CRF, 这样就需要标注数据。...这里举三个方法：基于模板，基于语法规则和基于生成模型方法； 具体可观看视频回放（http://www.mooc.ai/open/course/416 ）。 任务型对话其他模块 ?...实操部分使用 rasa nlu 和 rasa core 实现一个电信领域对话系统 demo，实现简单的业务查询办理功能‘’具体代码实现过程推荐观看 AI 慕课学院提供的视频回放。
•支持在MacOS上运行Rasa的Docker化。•通过ngrok实现与聊天机器人的反向代理。•使用你自己的定制模式的pgvector，而不是使用Langchain高度偏见的PGVector类。...make install # 这将自动安装并运行 RasaGPT # 安装完成后，重新运行只需运行 make run 本地Python环境 如果您想专注于在API上进行开发，则可以使用单独的Makefile...[pgvector]（https://github.com/pgvector/pgvector）初始化数据库3.数据库模型创建数据库模式4.训练Rasa模型，使其准备好运行5.使用Rasa设置ngrok...4.必须训练Rasa的NLU模型，这可以通过CLI使用rasa train完成。当您运行make install时自动完成此操作。5.Rasa的核心必须在训练后通过rasa run运行。...Telegram 1.Rasa会自动使用你在 credentials.yml[27] 文件中设置的回调webhook，自动更新Telegram Bot API。2.默认情况下，这是静态的。
"3.0" nlu: - intent: greet examples: | - 你好 - hello - hi - 喂 - 在么...TEDPolicy # max_history: 5 # epochs: 100 # constrain_similarities: true 这个文件里配置了：语种，分词器，模型.../opt/bdp/data01/anaconda3/envs/rasa/lib/python3.8/site-packages/rasa/utils/train_utils.py:527: UserWarning...模型被保存了 ll models/ total 39536 -rw-rw-r-- 1 web web 20238663 Nov 7 10:18 nlu-20221107-100026-rainy-gazebo.tar.gz...rasa shell nlu /opt/bdp/data01/anaconda3/envs/rasa/lib/python3.8/site-packages/future/standard_library
在声明式方法中，无法访问优化的计算图，因此调试可能会更困难。在命令式方法中，调试更容易，但需要在较低的级别上测试代码以获取调试数据，在某些情况下，还需要权衡性能。...开发人员能够指定模型在满足条件（如：梯度消失、过拟合）时停止训练。 分析(analyze) 能够允许使用者在模型训练期间实时分析捕获的数据。开发人员能够对捕获的数据进行脱机分析。...在 Amazon SageMaker 使用 Hooks 如果使用Amazon SageMaker 进行模型训练，则会自动配置Amazon SageMaker Debugger，无需更改训练代码主体。...如果使用Amazon SageMaker 进行模型训练，则会自动运行 debugger rules。当然也可以使用smdebug库在本地环境运行相关函数。...使用SageMaker Python SDK和各框架（TensorFlow、PyTorch等）开始Amazon SageMaker 上的深度学习训练任务。
1.3 常用命令 rasa init # 使用自带的样例数据生成一个新的 project rasa train # 训练模型 rasa test # 测试训练好的...rasa 模型 (默认使用最新的) rasa interactive # 和 bot 进行交互，创建新的训练数据 rasa shell # 加载模型 (默认使用最新的)，在命令行和...bot 对话 rasa run # 使用训练好的模型，启动 server，包括 NLU 和 DM rasa run actions # 使用 rasa SDK，启动 action...Pretrained Embeddings：使用spaCy等加载预训练模型，赋予每个单词word embedding。...得到embedding之后通过分类模型得到intent 实体提取 实体提取有三种方法: 使用预训练模型：Duckling e.g. 提取数字，日期，url，邮箱地址等。
安装 安装Rasa相对简单，可以通过pip命令直接安装： pip install rasa 为了确保所有依赖项都被正确安装，建议在虚拟环境中进行安装。...基本功能 创建一个简单的聊天机器人 以下是使用Rasa创建一个简单的聊天机器人的基本步骤和示例代码： 1....初始化项目 rasa init 这个命令会创建一个新的Rasa项目，包括所有基础的配置文件和训练数据示例。 2. 训练模型 rasa train 这将训练对话管理和NLU模型。 3....高级对话策略 使用Rasa的高级对话管理功能，如Reinforcement Learning based policy，开发者可以训练机器人在多轮对话中进行更复杂的决策。...总结 在本文中，详细介绍了Python Rasa库的功能及其在聊天机器人开发中的应用。Rasa作为一个开源框架，提供了丰富的工具和功能，使得开发复杂的对话系统变得更加简单和高效。
本文将介绍如何使用Python将深度学习模型部署到嵌入式设备上，并提供详细的代码示例。...可以使用以下命令安装：pip install tensorflow tensorflow-lite步骤二：训练深度学习模型我们将使用MNIST数据集训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。...with open('mnist_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)步骤四：在嵌入式设备上运行模型我们可以使用TensorFlow Lite...Lite：pip install tflite-runtime运行模型： 在Raspberry Pi上创建一个Python脚本（如run_model.py），并将上述运行模型的代码复制到该脚本中。...然后运行该脚本：python run_model.py结论通过以上步骤，我们实现了一个简单的深度学习模型在嵌入式设备上的部署。
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 运行HTTP服务 你可以使用经过训练的Rasa模型运行一个简单的HTTP服务来处理请求: rasa run -m models --enable-api...如果你的操作在另一台计算机上运行，或者你没有使用Rasa SDK，请确保更新你的endpoints.yml文件。 注意: 如果使用仅NLU模型启动服务，则不能调用所有可用端点。...模型服务在端点配置（my_endpoints.yml）中指定，你可以在其中指定服务URL。...Rasa使用包含当前模型哈希的If-None-Match头部向模型服务发送请求。如果模型服务可以提供与你发送的散列不同的模型，则应将其作为zip文件发送，并带有包含新散列的ETag头部。...比如: rasa run \ --m \ --endpoints .yml 注意: 你可以在配置文件中使用$ {
Helm Chart 3.Docker Compose 因为我个人服务器用的 Docker 比较多，所以看看「Docker Compose」模式： Docker Compose 要求服务器环境前提安装 python3...Access Download 因为 Rasa 的镜像主要放在 Docker Hub 上，所以在国内，有时候下载速度比较慢，虽然国内也提供了很多加速方法，但个人比较推荐使用使用 Google Cloud...具体大家可以搜索下使用方法。 本文主要下载的镜像包括：rasa/rasa-x，rasa/duckling，rasa/rasa，rasa/rasa-x-demo 等。...expose: - "6379" start 编写完 docker-compose.yml 后就可以创建容器了： docker-compose up -d access 执行命令： python...有了 docker 环境下的 Rasa X，接下来就可以进入我们的交互环节，结合一些使用场景 (如：微信公众号、Slack 等)，制作我们的 AI 互动助手 (如，给 Slack 发送指令，回复微信公众号粉丝问题等
文章的标题已经清楚地表明，我们将使用 Botkit 和 Rasa （NLU）来构建我们的机器人。但是在介绍技术之前，我想先分享一下选择这两个平台的原因，并解释它们应该如何适应我们的用例。...如前所述，由于合规性的问题，我们无法使用任何一个上述的托管解决方案。...取而代之的，我们通过使用一个叫做Rasa的开源的NLU来完美的代替API.ai和Wit.ai，这样一来，我们便能够在AWS上对其进行托管和管理了。...输入：“今天早上我的互联网一直无法使用。”...我曾使用过MITIE后端来训练Rasa。在演示部分，我们有一个“在线支持对话机器人”，我们训练它来解决以下类似消息，如： 我的手机无法使用。 我的手机没有开机。 我的手机坏了，无法再使用了。
03 ▊《基于BERT模型的自然语言处理实战》 李金洪 著 当今主流的NLP技术 熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型 快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务 独立地设计并训练出针对特定需求的...BERT模型 轻松地将BERT模型封装成Web服务部署到云端 通过本书，读者可以熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型，快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务，独立地设计并训练出针对特定需求的...12 ▊《Rasa实战：构建开源对话机器人》 孔晓泉，王冠 著 对话机器人开源框架Rasa首著，英文版同步上市 Rasa联合创始人兼CTOAlanNichol亲笔作序 可直接使用ChatGPT等大型语言模型或接口...本书首先介绍Rasa的两个核心组件――Rasa NLU和Rasa Core的工作流程；然后详细介绍通过使用Rasa生态系统从头开始构建、配置、训练和服务不同类型的对话机器人的整体过程，如任务型、FAQ、...本书是使用 Python 动手搭建聊天机器人的入门书籍。
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