机器学习-搭建轻量级机器人模型

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习-搭建轻量级机器人模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在自己的机器上部署一个机器人简直太酷啦,因为模型数据缘故,可能有时候回复会有一点点怪,不过不影响我们探索机器模型的学习,搭建安装完毕,大家就可自行学习源码啦。

这是启动后台的图片。

机器学习-搭建轻量级机器人模型

 需要安装环境:python3.7 、Transformers==4.2.0、pytorch==1.7.0、nginx(映射网页文件)

我的系统:MAC m2

Mac默认是有一个Python在系统上,但是版本低,所以我们再安装个Python3的版本覆盖它太简单了我就不放出来了。

1.安装pytorch

然后开始安装pytorch==1.7.0+cpu,指令为:pip3 install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,然后报错,说是pip3的版本不够了按提示修改即可。

机器学习-搭建轻量级机器人模型

需升级下pip3,指令为:pip3 install --upgrade pip

机器学习-搭建轻量级机器人模型

通过pip3更新升级并成功 .

再继续执行此安装pytorch指令,还是报错,没有找到匹配的pytorch机器学习-搭建轻量级机器人模型

升级成功以后继续安装命令还是有问题,此次的问题没有找到满意的安装版本,那就自己下载(通过网站https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html),下载后放入Download文件夹下

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 找到文件并执行命令安装下好的文件torch,命令:pip3 install  /Downloads/torch-1.7.0-cp37-none-macosx_10_9x86_64.whl,安装成功。机器学习-搭建轻量级机器人模型

2.安装torchvision 

继续安装torchvision,还是报这个错机器学习-搭建轻量级机器人模型

找不到此包的版本,再次已相同方式从网络上下载下来并安装torchvision,成功了!

机器学习-搭建轻量级机器人模型

3.安装orchaudio 

继续安装torchaudio,成功!命令:pip3 install orchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

机器学习-搭建轻量级机器人模型

安装剩余的也都安装成功! 

4.安装nginx

MAC没有宝塔的安装包(此处宝塔的目的也是运行nginx进行文件映射),所以安装nginx,yum命令没有,需要先安装brew

机器学习-搭建轻量级机器人模型

4.1安装brew 

安装brew,命令为:/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"

执行这个命令选择源开始安装,中间输入自己的开机密码

机器学习-搭建轻量级机器人模型

安装nginx,命令:brew install nginx  ,报错了机器学习-搭建轻量级机器人模型

 输入brew -v

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输入命令配置:git config --global --add safe.directory ....将上图指令提示的复制过来执行就好

机器学习-搭建轻量级机器人模型

 再继续brew install nginx,成功!

机器学习-搭建轻量级机器人模型

4.2nginx的启动

打开nginx文件命令: open /opt/homebrew/etc/              

启动nginx命令:nginx

输入启动指令,访问网址看是否成功没,默认8080,证明nginx下载安装成功!

机器学习-搭建轻量级机器人模型

4.3 nginx的配置 

nginx配置的文件:open /opt/homebrew/etc/     

修改nginx配置文件:vim /opt/homebrew/etc/nginx/nginx.conf

 server {
        listen       8080;
        server_name  localhost;
         #charset koi8-r;

        #access_log  logs/host.access.log  main;

        location / {
            # 配置文件位置
            alias /你自己的路径文件/GPT2-chitchat-master/web/;
       }
}

nginx配置完html页面,重新加载nginx的配置并启动:nginx -s reload。

5.代码WebSocket配置

在项目的web/js/index.js下找到这行代码,更改WebSocket地址为你自己的后台后端的ip地址。

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 修改interact.py里的代码,将服务器端WebSocket的ip改为你自己的ip。

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 6.启动python模型

执行启动python程序命令:python3 interact.py --no_cuda --model_path  /model/model_epoch40_50w,报这个错:​​​packaging.version.InvalidVersion: Invalid version: '0.10.1,<0.11' 

机器学习-搭建轻量级机器人模型

执行命令:pip3 install packaging==21.3即可解决这个错误!

机器学习-搭建轻量级机器人模型

 再执行执行python启动命令还是报错,找不到tensorboard模块。

机器学习-搭建轻量级机器人模型

再继续执行命令安装这个模块:pip3 install tensorboard 。成功了

继续执行python启动命令,继续报错,缺少sklearn模块,执行pip3 install scikit-learn,然后报超时了。

机器学习-搭建轻量级机器人模型

执行这个指令:pip3 --default-timeout=100 install scikit-learn -i Simple Index --trusted-host pypi.douban.com

然后执行python启动,命令: python3 interact.py --model_path model/model_epoch40_50w

就成功了!注意执行python运行命令需要在项目目录下。

机器学习-搭建轻量级机器人模型

 然后刷新一下界面就连接上了,接着就可以对话了。

机器学习-搭建轻量级机器人模型

 不容易啊,试错了无数次才成功!

本文是根据小傅哥的机器学习搭建GPT训练傻傻的机器人为学习资料。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-501937.html

到了这里,关于机器学习-搭建轻量级机器人模型的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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