'rasa shell‘在成功执行'rasa train’后出现错误

"rasa shell"是Rasa框架中的一个命令，用于与训练好的聊天机器人模型进行交互。在执行"rasa train"成功后出现错误的情况，可能有多种原因导致。以下是一些可能的原因和解决方法：

版本不兼容：请确保Rasa框架及其相关组件（如Rasa NLU和Rasa Core）的版本兼容性。可以尝试更新到最新版本，或者降级到与训练模型兼容的版本。
数据问题：检查训练数据是否存在错误或缺失。确保训练数据集中包含足够的样本和多样性，以覆盖各种用户输入情况。
模型文件丢失或损坏：确认"rasa train"命令是否成功生成了模型文件。如果模型文件丢失或损坏，可以尝试重新执行"rasa train"命令。
依赖项问题：检查Rasa框架所依赖的库和组件是否正确安装。可以使用pip或conda等包管理工具来安装或更新依赖项。
配置问题：检查Rasa框架的配置文件（如config.yml）是否正确设置。确保配置文件中的路径、模型名称等参数与实际情况一致。

如果以上方法都无法解决问题，建议查阅Rasa官方文档、社区论坛或提交问题报告以获取更详细的帮助和支持。

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Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面

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。...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。...提高日志记录级别以便调试，请运行： rasa shell --debug rasa shell的完整选项列表: 用法: rasa shell [-h] [-v] [-vv] [--quiet] [-m...(默认：None) --fail-on-prediction-errors 如果遇到预测错误，则会出现异常抛出。这可用于在测试期间验证故事。...你可以通过执行下面的命令来本地启动Rasa X： rasa x 为了能够启动Rasa X，你需要安装Rasa X(可在此处，你需要进入一个Rasa项目。

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这款大火的开源对话机器人框架终于有中文教程啦！

而Gartner 在2022 企业级对话机器人平台研究报告中指出，Rasa 是唯一成熟可用的开源机器人框架！在对话机器人未来前景如此大好的情况下，Rasa必然是一个非常值得大家学习的框架！...在和其他广大的Rasa中文开发者不断的接触和沟通中，他们意识到需要出版一本权威的、全面的、理论和实践相结合的中文Rasa图书，来帮助中文开发者更好的学习和使用Rasa框架。...，探索机器人能做什么，并通过交互式学习来轻松修复它所犯的任何错误；最后会介绍将Rasa系统部署到具有高性能和高可扩展性的生产环境中，从而建立一个高效和强大的聊天系统。...不使用对话驱动开发可能会出现对话机器人虽然上线却不能很好地满足目标用户需求的问题。...尽管其高度可扩展的组件化特性与易用性已为Rasa赢得国际声誉并成就了强大的开发者生态，但是在国内详细介绍Rasa的专业书籍仍为稀缺。

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服务调用延迟降低 10%-70%，字节跳动做了什么？

会将新的 Pod 排布方案及 Pod 迁移方案回传给控制器（步骤 3）；最后，控制器执行 Pod 迁移方案（步骤 4）。...完成服务分割后，只需为这些分割结果分配适当的机器，即可形成几个独立的 RASA 问题输入。...这一特征图是在流量关系图的基础上增加了每个节点的属性，包括对应服务的 Pod 数量和每个 Pod 的平均资源规模。这样，我们成功构建了每个子问题的特征描述。...图中展示了使用 RASA 算法优化后（With RASA）与未使用 RASA 优化前（Without RASA）的服务在平均响应时延和请求错误率上的表现。...结果显示，平均响应时延降低了 23.75%，请求错误率降低了 24.09%，明显提升了服务性能和可靠性。这些结果强调了 RASA 算法在提高调度效率和优化服务性能方面的有效性。

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LVT | ViT轻量化的曙光，完美超越MobileNet和ResNet系列

1介绍基于Transformer的架构最近取得了显著的成功，它们在各种视觉任务中表现出了卓越的性能，包括视觉识别、目标检测、语义分割等。...然而，当将模型缩小到移动端友好的大小时，也会出现显著的性能下降。在这项工作中，专注于设计一个移动端高效的Vision Transformer。...然而，识别位置是视觉任务成功的另一个重要关键。例如，卷积层是处理Low-level特征的更好层。现有的技术已经提出将卷积和自注意力与全局感受野结合起来可以得到更高的性能。...第三个是在自注意力后插入卷积，包括LocalViT和PVTv2；第四种是并行的自注意力和卷积，包括AA和LESA。...每个阶段执行一次下采样操作，并由一系列构建块组成。输出决议从第4步逐步到第32步。与以往的Vision Transformer不同，LVT的参数比较少，具有两个新的自注意力层。

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