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如何在双十一给自己送个“陪聊女友”——基于飞桨&Plato搭建多轮对话模型

近年来,机器人对话应该是NLP领域最火热的领域之一了。几乎每一个手机操作系统都内置了对话机器人,智能音箱的最大卖点之一也是智能对话。那么,这种对话是如何实现的呢?我们可不可以自己定制,训练自己的对话机器人呢?回答当然是肯定的。今天,我们就尝试用百度开源模型Plato训练一个对话模型。 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu 百度Plato-2对话模型 Plato是百度推出的一个多轮对话模型。该模型的最大改进在于通过引入离散隐变量实现了对话场景中多回答中的择优,即,对于同一个问题,实现不同场景下的不同回答的选择。最新推出的Plato-2在中英文效果上,已全面超越 Google Meena、Facebook Blender、微软小冰等先进模型。 图一:P...

架构设计:分布式结构下,服务部署发布

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、服务发布简介 分布式系统架构下,服务发布是一件很麻烦的事情,特别是在构建自动发布流程和灰度测试的策略两个核心方面。通常情况下如果不涉及数据层面的灰度流程,服务可以灰度上线,或者滚动上线,这两种方式很常用;如果涉及到数据灰度,则可能需要中间服务做不同版本数据之间追平,或者停机维护一次性处理好数据和上线问题,不过后面这种方式风险较大。 二、蓝绿部署 新版本上线的时候,并不停掉老版本,新旧两个版本同时运行,通常还会在负载均衡的策略上倾向于旧版本服务处理请求,这样新版本就有一个执行的观察期过渡期,等到新版本平稳运行一段时间后,再把请求都发到新版服务上,旧版本服务完成下线。这种方式在分布式架构下很少使用,对服务器要求过高。 三、滚动发布 滚动发布可以避免蓝绿部署的服务器资源占用问,首先发布一台新版本服务,然后停掉一台老版本服务,新版服务经过观察之后,再逐步替换掉所有老版本的服务,这样服务的环境变动比较频繁,相对不稳定。 四、灰度发布 上述两种方式在普通业务场景下都还算好操作,分布式系统下的灰度发布复杂程序相对高很多,基础流程如下: 新...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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