BERT-Server的安装与调用

1. 环境

conda create -n bertuse python=3.7.6
conda activate bertuse

只有把Python版本降下来，才能安装对应的Tensorflow1.X版本。

2. PIP 安装

版本一定要保持一致。

pip install protobuf==3.20.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip install bert-serving-server  
pip install bert-serving-client

3. SHELL 开启 Bert-SERVER

进入到Google or 哈工大的Library，以Google为例：chinese_L-12_H-768_A-12

bert-serving-start -model_dir D:/chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=4  -max_seq_len=50
# -model_dir 预训练Lib的位置；
# -num_worker 线程数，表示同时可以处理多少个并发请求
# -pooling_strategy     默认是句向量；-pooling_strategy NONE是词向量
# -max_seq_len    句子最大长度

开启成功后，Bert在Shell中开启监听模式：

4. Python 调用

> from bert_serving.client import BertClient
> bc = BertClient(ip='localhost')
# Bert—Embedding
> test=bc.encode(['你好','bert'])
OUTPUT:array([[ 0.28940165, -0.13572706,  0.07591117, ..., -0.1409121 ,0.54629964, -0.30118048],
              [-0.06168841,  0.15839505, -0.5834469 , ...,  0.18099746,-0.12812363, -0.28579813]], 
             dtype=float32)

5. Python 直接开Server

需要在bertuse中安装JUPYTER:

activate bertuse
pip install ipykernel ipython
ipython kernel install --user --name bertuse

开启Server：

from bert_serving.server.helper import get_args_parser
from bert_serving.server import BertServer
args = get_args_parser().parse_args(['-model_dir', 'D:/chinese_L-12_H-768_A-12/',
                                     '-pooling_strategy', 'NONE',
                                     '-max_seq_len','60'])
server = BertServer(args)
server.start()