基于Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统源码(带前端源码).zip下载

weixin_39821228 2023-11-17 09:00:34
基于Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统源码(带前端源码).zip 【项目说明】 使用Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统,附带前端。使用Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统,附带前端使用Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统,附带前端源码。 本项目为毕设新项目,具有较高的借鉴、学习价值、放心下载使用! 【备注】:使用于计算机专业学者、在校学生、毕业生使用。 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87719954?utm_source=bbsseo
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【资源说明】 基于rasa框架的知识图谱问答系统python源码+项目操作说明(实现了多轮和单轮问答).zip 一、环境准备 ​ 研究环境 默认ubuntu20.04TL,conda环境,py36 二、安装数据库 # 2.1、neo4j准备 ``` docker rm -f rasa_neo4j docker run -d \ --name rasa_neo4j \ -v linux 目录/data:/data \ -v linux 目录/log:/logs \ -v linux 目录/conf:/var/lib/neo4j/conf \ -v linux 目录/import:/var/lib/neo4j/import \ --env=NEO4J_AUTH=none \# 没有设置账号和密码,直接点击登录 --publish=7474:7474 \ --restart=always \ --publish=7687:7687 neo4j:4.1 ``` 然后执行python build_medicalgraph.py将数据集灌入neo4j 数据库,时间比较长。 # 2.2、redis准备 ​ redis安装好后才能进行下步操作,请注意这里的redis并没有设置账号和密码。https://www.jianshu.com/p/c181a7109f67 ``` docker run \ -p 6379:6379 \ --name redis \ -v linux 目录/redis_docker/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -v linux 目录/redis_docker/data:/data \ -d redis redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes\ ``` 三、软件环境 ​ requirment.txt如下所示,这里的rasa为1.3版本。具体安装包版本可以参照conda.txt。 ``` py2neo==2021.1.5 rasa_sdk==1.3.3 redis==3.3.11 rasa==1.3.1 requests==2.27.1 ``` ​ 安装环境是坑,尤其是作者没有给出requirment.txt,也不清楚rasa什么版本,rasa train的时候,我从二、三版本逐一实验,均未成功。希望能帮助后来人进行学习和研究。 四、训练 # 4.1、训练nlu和core `python -m rasa train --config config.yml --domain domain.yml --data data/ --out models` # 4.2、只训练nlu `python -m rasa train core --domain domain.yml --out models` # 4.3、只训练core `python -m rasa train nlu --config config.yml --out models` 五、执行交互 # 5.1、启动actions `python -m rasa run actions --port 5055 --actions actions --debug` # 5.2、执行交互 `rasa shell --endpoints conf/endpoints.yml` # 5.3、请求服务 请求服务需要启动下面的命令`rasa run --enable-api --cors * 5005` 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
【资源说明】 基于Python实现的rasa与vllm融合源码+项目使用说明+模型文件.zip 所用代码均在 Rasa 3.0.X 版本中完成。 读者可以使用: ```shell pip install rasa==3.5.0 rasa-sdk==3.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 完成项目代码的依赖安装。 ## 训练 Rasa NLU 模型 ```shell rasa train --data /data ``` ## 运行服务 **(1)启动Rasa服务**  在命令终端,输入下面命令: ```shell # 启动rasa服务 # 该服务实现自然语言理解(NLU)和对话管理(Core)功能 # 注:该服务的--port默认为5005,如果使用默认则可以省略 python3 -m rasa run --port 5005 -m models/训练model文件 --endpoints endpoints.yml --credentials credentials.yml --debug ``` **(2)启动Action服务** 在命令终端,输入下面命令: ```shell # 启动action服务 # 注:该服务的--port默认为5055,如果使用默认则可以省略 python3 -m rasa run actions --port 5055 --actions actions --debug ``` **(3)测试** ```shell python3 demo.py ``` ## 控制台命令启动和测试 ```shell rasa shell nlu ``` 尝试输入一些查询,例如“如果我感冒了,我应该吃什么药”并查看回复。 演示效果如下所示: ![](media/demo.png) ## rasa配置文件 >1.nlu.yml:自然语言理解(NLU)文件,用于定义意图、实体、训练数据以及NLU模型的配置。这个文件包括了你的对话助手应该理解的用户输入的训练数据。 >2.stories.yml:对话故事文件,用于定义对话的不同路径,包括用户的意图、实体和助手的响应。这有助于训练和评估对话管理模型。 >3.rules.yml:对话规则文件,用于定义明确的对话规则,以引导对话流程。规则可以基于用户的意图和其他条件来触发动作。 >4.config.yml:模型配置文件,用于定义NLU和对话管理模型的架构和参数配置。这包括选择使用的NLU和对话策略,以及它们的配置。 >5.credentials.yml:凭据文件,用于存储连接到外部服务的认证信息,例如聊天渠道的令牌、API密钥等。 >6.domain.yml:领域文件,用于定义对话中可用的意图、实体、槽位、响应和动作。它描述了对话的上下文和领域。 >7.endpoints.yml:端点文件,用于配置外部服务端点,例如自定义动作服务器、模型存储位置等。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!

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