企业官网建设流程全解析

有没有那个的网站,百度免费发布信息平台,没后台的网站怎么做优化,j动态加载网站开发SiameseUIE实操手册#xff1a;修改test.py添加自定义测试文本全流程 1. 为什么你需要这份实操手册 你刚拿到一个预装好的SiameseUIE模型镜像#xff0c;SSH登录后执行python test.py#xff0c;5个内置例子跑得飞快#xff0c;结果也干净利落——人物、地点分得清清楚楚…SiameseUIE实操手册修改test.py添加自定义测试文本全流程1. 为什么你需要这份实操手册你刚拿到一个预装好的SiameseUIE模型镜像SSH登录后执行python test.py5个内置例子跑得飞快结果也干净利落——人物、地点分得清清楚楚没有“杜甫在成”这种半截子错误。但下一秒你就卡住了我想测自己手头的100条新闻稿怎么加进去不是重写整个推理流程也不是折腾环境配置更不是去翻论文改模型结构。你只需要动test.py里一个列表、两行代码、保存再运行——就这么简单。本手册不讲模型原理不聊Siamese架构有多精巧也不分析UIEUnified Information Extraction的理论边界。它只聚焦一件事在受限云实例上用最轻量、最安全的方式把你的文本塞进已部署好的模型里立刻看到结果。系统盘≤50G没问题。PyTorch版本锁死不碰它。重启后环境归零镜像已为你兜底。你要做的只是打开一个Python文件找到那个叫test_examples的列表往里加几行字典。2. 动手前必知的3个关键事实2.1 镜像不是“半成品”而是“即插即用”的完整工作流这个镜像不是让你从pip install开始的开发环境而是一个封好壳的推理盒子。所有依赖包括魔改版的transformers和适配torch28的底层逻辑已静态编译进test.py连vocab.txt和pytorch_model.bin都放在同一目录下——你不需要git clone、不用wget权重、不需conda install任何包。这意味着你对test.py的每一次修改都是在“使用”模型而不是“搭建”模型。2.2test.py是唯一需要你动手的文件且修改极低风险看一眼目录结构就知道vocab.txt、config.json、pytorch_model.bin这三样是模型的“心脏”“大脑”“肌肉”删了就废而test.py是它的“遥控器”。手册里教你的所有操作只涉及遥控器上的两个按钮新增测试文本→ 往test_examples列表里append字典切换抽取逻辑→ 把custom_entities参数从字典改成None。没有导入新库、不改模型类、不碰forward()函数——你甚至不用懂PyTorch只要会写JSON格式的Python字典就行。2.3 “无冗余抽取”不是玄学是你能直接控制的开关内置例子输出里“李白杜甫王维”中间是顿号不是逗号“碎叶城成都终南山”没带“市/省”后缀——这不是模型“猜”出来的而是test.py里硬编码的规则它只返回你明确指定的实体custom_entities里列出来的它自动过滤掉子串匹配比如“杜甫草堂”不会拆出“杜甫”和“草堂”它严格按schema里定义的类别分组不混搭。所以你加的每一条自定义文本效果完全可控你写什么实体它就抽什么你不写它就不抽。3. 从零开始添加第一条自定义测试文本3.1 找到并打开test.py登录云实例后按README里的路径进入模型目录cd .. cd nlp_structbert_siamese-uie_chinese-base用你喜欢的编辑器打开test.py新手推荐nano test.py退出按CtrlX→Y→回车nano test.py3.2 定位test_examples列表在文件里搜索关键词test_examplesCtrlW在nano中你会看到类似这样的代码块test_examples [ { name: 例子1历史人物多地点, text: 李白出生在碎叶城杜甫在成都修建了杜甫草堂王维隐居在终南山。, schema: {人物: None, 地点: None}, custom_entities: {人物: [李白, 杜甫, 王维], 地点: [碎叶城, 成都, 终南山]} }, # 后续4个例子... ]这就是全部5个内置测试的“清单”。你的任务就是在这个方括号[ ]里追加一个新的字典。3.3 写一条符合规范的自定义字典假设你要测试的文本是“张桂梅创办了华坪女子高级中学学校位于云南省丽江市华坪县。”你需要填的4个字段一个都不能少name给这条测试起个名字方便后续排查建议含场景关键词text粘贴原始文本不要删标点、不要改字schema固定写{人物: None, 地点: None}这是模型识别类别的指令custom_entities列出你希望模型精准匹配的所有人物和地点注意必须是文本中真实出现的完整词。完整字典如下复制粘贴即可{ name: 自定义例子教育人物县级地点, text: 张桂梅创办了华坪女子高级中学学校位于云南省丽江市华坪县。, schema: {人物: None, 地点: None}, custom_entities: {人物: [张桂梅], 地点: [云南省, 丽江市, 华坪县]} }注意细节字典末尾不要加逗号否则Python报错地点里填的是“云南省”“丽江市”“华坪县”而不是“华坪女子高级中学”——后者是机构名不在当前schema支持范围内如果某条文本里你不确定有没有人物人物列表可以写空人物: []。3.4 保存文件并运行测试在nano中按CtrlO保存回车确认文件名再按CtrlX退出。回到终端直接运行python test.py你会看到输出末尾多了一段 自定义例子教育人物县级地点 文本张桂梅创办了华坪女子高级中学学校位于云南省丽江市华坪县。 抽取结果 - 人物张桂梅 - 地点云南省丽江市华坪县 ----------------------------------------成功你新加的文本已被模型处理结果干净、准确、无冗余。4. 进阶技巧批量添加与常见避坑指南4.1 一次加10条用缩进保持可读性别把10个字典挤在一行里。按Python风格缩进让结构一目了然test_examples [ # 原有5个例子保持不动... { name: 自定义1抗疫医生, text: 钟南山院士奔赴武汉一线指导抗疫工作。, schema: {人物: None, 地点: None}, custom_entities: {人物: [钟南山], 地点: [武汉]} }, { name: 自定义2航天发射, text: 神舟十六号飞船在酒泉卫星发射中心成功发射。, schema: {人物: None, 地点: None}, custom_entities: {人物: [神舟十六号], 地点: [酒泉卫星发射中心]} }, # ...更多自定义条目 ]这样即使加到50条也能快速定位、删除或注释某一条。4.2 遇到“抽取结果为空”先检查这3处现象最可能原因快速验证方法抽取结果里“人物”后面是空的custom_entities[人物]列表里写的词在text里根本没出现比如写了“钟南山”但文本是“钟院士”用CtrlF在文本里搜一遍你写的实体地点只抽到“北京”漏了“北京市”custom_entities[地点]里填的是“北京”但文本里写的是“北京市”或反之严格比对文本原词一个字都不能差运行报KeyError: 人物复制字典时漏了人物: []这一行或者custom_entities键名拼错了检查字典最外层是否有custom_entities: { ... }4.3 想让模型“自由发挥”一键切换通用模式如果不想手动列实体想让模型自动抓取所有2字人名、带“市/县/省”的地点只需两步在test.py里找到调用extract_pure_entities函数的地方通常在for example in test_examples:循环内部把这一行extract_results extract_pure_entities(text..., schema..., custom_entitiesexample[custom_entities])改成extract_results extract_pure_entities(text..., schema..., custom_entitiesNone)注意custom_entitiesNone不是None字符串也不是{}空字典。保存后再次运行python test.py模型就会启用内置正则规则——但要注意此时结果可能有冗余如“杜甫草堂”被拆成“杜甫”如需精准控制请切回custom_entities模式。5. 超实用附录5种高频场景的模板字典不用每次从零构思直接复制修改以下模板替换引号里的内容即可5.1 新闻稿场景含时间机构{ name: 自定义财经新闻, text: 2023年10月阿里巴巴集团宣布将在杭州市建设新的人工智能研发中心。, schema: {人物: None, 地点: None}, custom_entities: {人物: [], 地点: [杭州市]} }5.2 古籍摘录场景生僻地名{ name: 自定义古籍《水经注》, text: 河水又东径高平县故城北。, schema: {人物: None, 地点: None}, custom_entities: {人物: [], 地点: [高平县]} }5.3 企业简介场景避免机构名干扰{ name: 自定义科技公司介绍, text: 华为技术有限公司总部位于广东省深圳市。, schema: {人物: None, 地点: None}, custom_entities: {人物: [], 地点: [广东省, 深圳市]} }5.4 多人物对话场景严格区分说话人{ name: 自定义客服对话记录, text: 用户A我的订单在北京发货。客服B已为您查询到物流信息。, schema: {人物: None, 地点: None}, custom_entities: {人物: [用户A, 客服B], 地点: [北京]} }5.5 无实体验证场景测试鲁棒性{ name: 自定义纯技术文档, text: 该模型基于StructBERT架构采用Siamese网络结构进行联合抽取。, schema: {人物: None, 地点: None}, custom_entities: {人物: [], 地点: []} }6. 总结你已经掌握了SiameseUIE最核心的落地能力回顾一下你刚刚完成的操作看似只是改了一个Python列表实则打通了从“模型能力”到“业务价值”的最后一公里你绕过了所有环境陷阱没碰PyTorch版本没装新包没下载权重你获得了完全可控的输出加什么实体抽什么结果不靠模型“猜”全由你定义你建立了可复用的工作流下次测100条新闻只需把模板字典批量生成粘贴进test_examplespython test.py一跑全出结果。这正是受限云环境的价值所在——它不给你无限自由但把最麻烦的底层适配全做好了只留给你一个清晰、安全、高效的接口。而test.py就是你握住这个接口的手。现在合上手册打开你的test.py把第一条真正属于你业务的测试文本加进去吧。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。