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Gradio支持PyTorch和TensorFlow模型#xff0c;所以你需要将bert-base-chinese模型转换成PyTorch或Te…
使用Gradio实现Question Answering交互式问答界面首先你需要有一个已经训练好的Question Answering模型这里你提到要使用bert-base-chinese模型。
Gradio支持PyTorch和TensorFlow模型所以你需要将bert-base-chinese模型转换成PyTorch或TensorFlow格式以便在Gradio中使用。
在这里我将演示如何使用Hugging Face Transformers库PyTorch版本加载bert-base-chinese模型并使用Gradio创建交互式问答界面。
确保已经安装了必要的库
pip install gradio torch transformers然后可以使用以下代码实现交互式问答界面
import gradio as gr
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering# 加载bert-base-chinese模型和分词器
model_name bert-base-chinese
tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)def question_answering(context, question):# 使用分词器对输入进行处理inputs tokenizer(question, context, return_tensorspt)# 调用模型进行问答outputs model(**inputs)# 获取答案的起始和结束位置start_scores outputs.start_logitsend_scores outputs.end_logits# 获取最佳答案answer_start torch.argmax(start_scores)answer_end torch.argmax(end_scores) 1answer tokenizer.decode(inputs[input_ids][0][answer_start:answer_end])return answer# 创建Gradio界面
interface gr.Interface(fnquestion_answering,inputs[text, text], # 输入分别为context和questionoutputstext, # 输出为答案
)interface.launch()运行以上代码后Gradio将启动一个本地的交互式界面你可以在界面的左侧输入文本分别填入context和question然后点击Answer按钮右侧会显示模型的答案输出。请确保输入的context包含问题的相关信息而question是你要问的问题。 终端输出
访问链接http://127.0.0.1:7860/这样就可以在Gradio中实现一个基于bert-base-chinese模型的Question Answering交互式问答界面。
