首页
/ 部署BERT情感分析API教程

部署BERT情感分析API教程

2024-08-26 08:16:24作者:钟日瑜

1. 项目的目录结构及介绍

Deploy-BERT-for-Sentiment-Analysis-with-FastAPI/
├── bin/
│   ├── download_model
│   └── start_server
├── sentiment_analyzer/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── flake8
├── gitignore
├── isort.cfg
├── LICENSE
├── Pipfile
├── Pipfile.lock
├── README.md
└── config.json
  • bin/: 包含下载预训练模型和启动HTTP服务器的脚本。
  • sentiment_analyzer/: 包含情感分析的主要代码文件。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • main.py: 主程序文件,包含FastAPI的设置和路由。
    • model.py: 包含BERT模型的加载和预测逻辑。
    • utils.py: 包含一些辅助函数。
  • flake8: 代码风格检查配置文件。
  • gitignore: Git忽略文件配置。
  • isort.cfg: 代码排序配置文件。
  • LICENSE: 项目许可证。
  • PipfilePipfile.lock: 依赖管理文件。
  • README.md: 项目说明文档。
  • config.json: 项目配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

bin/start_server

这是一个启动HTTP服务器的脚本。它通常会执行以下操作:

  • 激活虚拟环境。
  • 启动FastAPI服务器。

bin/download_model

这是一个下载预训练模型的脚本。它通常会执行以下操作:

  • 下载BERT预训练模型。
  • 保存模型到指定目录。

3. 项目的配置文件介绍

config.json

这是一个配置文件,通常包含以下内容:

  • 模型的路径。
  • API的端口号。
  • 其他自定义配置项。

示例内容:

{
  "model_path": "path/to/model",
  "port": 8000
}

这些配置项可以在main.py中读取并应用。


以上是根据开源项目 Deploy-BERT-for-Sentiment-Analysis-with-FastAPI 生成的教程,包含了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对你有所帮助!

登录后查看全文