使用 Docker 快速部署 Rasa
最近有个项目需要分析用户说出的话对应的相关结果。原本用结巴分词一个一个去匹配，后来数据越来越大，这样就得找其他方案了。后来了解 到 NLP，而且有个开源的项目 Rasa。
国内资源还是很少，官方的中文文档没人翻译，都要自己去看英文，便把这次部署记录下来。
PS : 本次部署是在 Docker 上，需要安装 Docker 后才可以进行后续操作。
创建项目
mkdir ~/rasa && cd rasa
docker run -v ~/rasa:/app rasa/rasa init --no-prompt使用Docker训练自定义Rasa模型
编辑 config.yml 文件以使用所需的管道，并将 NLU 和 Core 数据放入 data/ 目录中。
docker run -v ~/rasa:/app rasa/rasa:latest-full train --domain domain.yml --data data --out models运行 Rasa 服务
要在生产中运行 AI 助手，请在 credentials.yml 中配置所需的消息和语音通道。如果此文件不存在，请使用以下命令创建:
touch credentials.yml然后根据你连接的通道进行编辑。之后，运行训练模型:
docker run -v ~/rasa/models:/app/models rasa/rasa:latest-full run使用 Docker Compose 运行多个服务:
创建 docker-compose.yml 文件：
touch docker-compose.yml
添加以下内容：
version: '3.0'
services:
rasa:
image: rasa/rasa:latest-full
ports:
- 5005:5005
volumes:
- ./:/app
command:
- run运行：
docker-compose up
挂载后台
docker-compose up -d运行成功后访问 localhost:5005 即可。
测试请求
curl -X POST \
http://localhost:5005/model/parse \
-d '{
"text": "Hello!"
}PS: 若需要鉴权验证则需要添加一下，修改 docker-compose.yml，这里有
token密钥和jwt，这里我选择了auth-token
***
command:
- run
- -m models
- --enable-api
- --auth-token
- 你的密码curl -X POST \
http://localhost:5005/model/parse?token=你的密码 \
-d '{
"text": "Hello!"
}原文: http://yiqiao.me/articles/27/rapid-deployment-of-rasa-using-docker
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