wehub-resource-sync
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# FastDeploy ERNIE 3.0 模型 Python 部署示例
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在部署前，参考 [FastDeploy SDK 安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)安装 FastDeploy Python SDK。
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本目录下分别提供 `seq_cls_infer.py` 以及 `token_cls_infer.py` 快速完成在 CPU/GPU 的文本分类任务以及序列标注任务的 Python 部署示例。
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## 文本分类任务
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### 快速开始
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以下示例展示如何完成 ERNIE 3.0 Medium 模型在 CLUE Benchmark 的 [AFQMC 数据集](https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE)上进行文本分类任务的 Python 预测部署，可通过命令行参数`--device`指定运行在不同的硬件，并使用`--model_dir`参数指定运行的模型，具体参数设置可查看下面[参数说明](#参数说明)。示例中的模型是按照 [ERNIE 3.0 训练文档](../../README.md)导出得到的部署模型，其模型目录为`model_zoo/ernie-3.0/best_models/afqmc/export`（用户可按实际情况设置）。
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```bash
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# CPU 推理
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python seq_cls_infer.py --model_dir ../../best_models/afqmc/export --device cpu
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# GPU 推理
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python seq_cls_infer.py --model_dir ../../best_models/afqmc/export --device gpu
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```
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运行完成后返回的结果如下：
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```bash
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I0423 05:00:21.622229 8408 print_statistics.cc:44] --- detected [85, 273] subgraphs!
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--- Running PIR pass [dead_code_elimination_pass]
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I0423 05:00:21.622710 8408 print_statistics.cc:50] --- detected [113] subgraphs!
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--- Running PIR pass [replace_fetch_with_shadow_output_pass]
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I0423 05:00:21.622859 8408 print_statistics.cc:50] --- detected [1] subgraphs!
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--- Running PIR pass [remove_shadow_feed_pass]
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I0423 05:00:21.626749 8408 print_statistics.cc:50] --- detected [2] subgraphs!
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--- Running PIR pass [inplace_pass]
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I0423 05:00:21.631474 8408 print_statistics.cc:50] --- detected [2] subgraphs!
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I0423 05:00:21.631560 8408 analysis_predictor.cc:1186] ======= pir optimization completed =======
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I0423 05:00:21.641817 8408 pir_interpreter.cc:1640] pir interpreter is running by trace mode ...
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Batch 0, example 0 | s1: 花呗收款额度限制 | s2: 收钱码，对花呗支付的金额有限制吗 | label: 1 | score: 0.5175
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Batch 1, example 0 | s1: 花呗支持高铁票支付吗 | s2: 为什么友付宝不支持花呗付款 | label: 0 | score: 0.9873
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```
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### 参数说明
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`seq_cls_infer.py` 除了以上示例的命令行参数，还支持更多命令行参数的设置。以下为各命令行参数的说明。
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| 参数 |参数说明 |
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|--model_dir | 指定部署模型的目录， |
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|--batch_size |输入的 batch size，默认为 1|
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|--max_length |最大序列长度，默认为 128|
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|--device | 运行的设备，可选范围: ['cpu', 'gpu']，默认为'cpu' |
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## 序列标注任务
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### 快速开始
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以下示例展示如何完成 ERNIE 3.0 Medium 模型在 CLUE Benchmark 的[ MSRA_NER 数据集](https://github.com/lemonhu/NER-BERT-pytorch/tree/master/data/msra)上进行序列标注任务的 Python 预测部署，可通过命令行参数`--device`指定运行在不同的硬件，并使用`--model_dir`参数指定运行的模型，具体参数设置可查看下面[参数说明](#参数说明)。示例中的模型是按照 [ERNIE 3.0 训练文档](../../README.md)导出得到的部署模型，其模型目录为`model_zoo/ernie-3.0/best_models/msra_ner/export`（用户可按实际情况设置）。
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```bash
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# CPU 推理
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python token_cls_infer.py --model_dir ../../best_models/msra_ner/export/ --device cpu
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# GPU 推理
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python token_cls_infer.py --model_dir ../../best_models/msra_ner/export/ --device gpu
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```
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运行完成后返回的结果如下：
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```bash
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......
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--- Running PIR pass [inplace_pass]
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I0423 09:51:42.250245 4644 print_statistics.cc:50] --- detected [1] subgraphs!
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I0423 09:51:42.250334 4644 analysis_predictor.cc:1186] ======= pir optimization completed =======
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I0423 09:51:42.261358 4644 pir_interpreter.cc:1640] pir interpreter is running by trace mode ...
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input data: 北京的涮肉，重庆的火锅，成都的小吃都是极具特色的美食。
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The model detects all entities:
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entity: 北京 label: LOC pos: [0, 1]
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entity: 重庆 label: LOC pos: [6, 7]
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entity: 成都 label: LOC pos: [12, 13]
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-----------------------------
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input data: 乔丹、科比、詹姆斯和姚明都是篮球界的标志性人物。
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The model detects all entities:
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entity: 乔丹 label: PER pos: [0, 1]
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entity: 科比 label: PER pos: [3, 4]
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entity: 詹姆斯 label: PER pos: [6, 8]
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entity: 姚明 label: PER pos: [10, 11]
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```
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### 参数说明
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`token_cls_infer.py` 除了以上示例的命令行参数，还支持更多命令行参数的设置。以下为各命令行参数的说明。
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| 参数 |参数说明 |
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|--model_dir | 指定部署模型的目录， |
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|--batch_size |输入的 batch size，默认为 1|
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|--max_length |最大序列长度，默认为 128|
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|--device | 运行的设备，可选范围: ['cpu', 'gpu']，默认为'cpu' |
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|--model_prefix| 模型文件前缀。前缀会分别与'PADDLE_INFERENCE_MODEL_SUFFIX'和'PADDLE_INFERENCE_WEIGHTS_SUFFIX'拼接得到模型文件名和参数文件名。默认为 'model'|
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## 相关文档
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[ERNIE 3.0模型详细介绍](../../README.md)
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