Question

我在docker容器上运行rasa-nlu。试图在我的数据上训练它，然后对http服务器执行请求，结果总是如下：

"intent": { "confidence": 1.0, "name": "None" }

我按如下方式运行配置文件：

{
  "name": null,
  "pipeline": "mitie",
  "language": "en",
  "num_threads": 4,
  "max_training_processes": 1,
  "path": "./models",
  "response_log": "logs",
  "config": "config.json",
  "log_level": "INFO",
  "port": 5000,
  "data": "./data/test/demo-rasa.json",
  "emulate": null,
  "log_file": null,
  "mitie_file": "./data/total_word_feature_extractor.dat",
  "spacy_model_name": null,
  "server_model_dirs": null,
  "token": null,
  "cors_origins": [],
  "aws_endpoint_url": null,
  "max_number_of_ngrams": 7,
  "duckling_dimensions": null,
  "entity_crf_BILOU_flag": true,
  "entity_crf_features": [
    ["low", "title", "upper", "pos", "pos2"],
    ["bias", "low", "word3", "word2", "upper", "title", "digit", "pos", "pos2", "p
attern"],
    ["low", "title", "upper", "pos", "pos2"]]
}

这种行为的原因是什么？
models文件夹包含经过培训的文件夹另一个嵌套文件夹里面的模型，可以吗？

感谢。

Answer 1

我已经看到了您的GitHub issue，感谢您在此处提供更多信息。你仍然留下很多关于Docker容器模糊的细节。

我和其他一些人将pull request合并到了Docker Hub上的here rasa repo中。现在有几种不同的版本可供使用，基本使用说明可以在下面或主回购自述文件中找到。

一般Docker使用说明

暂时，请按照以下步骤操作：

docker run -p 5000:5000 rasa/rasa_nlu:latest-mitie

应该使用以下命令加载演示数据：

curl 'http://localhost:5000/parse?q=hello'

尝试解决您的具体问题

至于你的具体安装及其失败的原因，我的猜测是你的训练数据不存在或者是rasa不期望的名称。运行此命令以查看可用的模型：

curl 'http://locahost:5000/status'

你的回答应该是这样的：

{
  "trainings_queued" : 0,
  "training_workers" : 1,
  "available_models" : [
    "test_model"
  ]
}

如果您在available_models下列出了模型，则可以使用以下命令将test_model替换为您的模型名称来加载/解析它。

curl 'http://localhost:5000/parse?q=hello&model=test_model'

Answer 2

实际上，我发现使用Mitie总是失败，因此，模型没有得到更新。谢谢你的信息。

使用Mitie-Sklearn解决了这个问题。

谢谢。

Answer 3

在Windows上MITIE Pipeline存在一些问题:( MITIE培训需要花费大量时间，而且spaCy可以非常快速地训练模型。（2-3分钟，具体取决于您的处理器和RAM）。

以下是我如何解决它：

[注意：我使用的是Python 3.6.3 x64 Anaconda和Windows 8.1 O.S]

按此顺序安装以下软件包：

Spacy机器学习包： pip install -U spacy

Spacy英语语言模型： python -m spacy download en

Scikit套餐： pip install -U scikit-learn

用于数学计算的Numpy包： pip install -U numpy

Scipy Package： pip install -U scipy

用于意图识别的Sklearn套餐： pip install -U sklearn-crfsuite

NER Duckling通过Spacy实现更好的实体识别： pip install -U duckling

RASA NLU： pip install -U rasa_nlu == 0.10.4

现在，在RASA v0.10.4中，他们使用的是与WSGI不兼容的Twisted Asynchronous服务器。 (More information on this here.)

现在按如下方式创建配置文件：

{
    "project": "Travel",
    "pipeline": "spacy_sklearn",
    "language": "en",
    "num_threads": 1,
    "max_training_processes": 1,
    "path": "C:\\Users\\Kunal\\Desktop\\RASA\\models",
    "response_log": "C:\\Users\\Kunal\\Desktop\\RASA\\log",
    "config": "C:\\Users\\Kunal\\Desktop\\RASA\\config_spacy.json",
    "log_level": "INFO",
    "port": 5000,
    "data": "C:\\Users\\Kunal\\Desktop\\RASA\\data\\FlightBotFinal.json",
    "emulate": "luis",
    "spacy_model_name": "en",
    "token": null,
    "cors_origins": ["*"],
    "aws_endpoint_url": null
  }

现在运行服务器，如下面的模板：

http://localhost:5000/parse?q=＆安培;项目=

你会得到类似这样的JSON响应，比如BOTFramework C＃的LUISResult类。

Rasa NLU未能对意图进行分类

3 个答案:

一般Docker使用说明

尝试解决您的具体问题