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本教程介绍如何安装 AdaSeq 并且使用它训练一个模型。

• 1. 需求环境和安装方式
  • a. 直接使用源代码
  • b. 使用 pip 安装
• 2. 使用示例
  • a. 使用代码脚本
  • b. 使用命令行

1. 需求环境和安装方式

AdaSeq 基于 Python version >= 3.7 和 PyTorch version >= 1.8

1.a 直接使用源代码

git clone https://github.com/modelscope/adaseq.git
cd adaseq
pip install -r requirements.txt -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

1.b 使用 pip 安装

pip install adaseq

2. 使用示例

本节将以在 resume 数据集上训练 BERT-CRF 模型作为示例。 训练一个模型，你只需要编写一个配置文件，然后允许一个命令即可。

我们已经准备了一个 resume.yaml 配置文件，来试试吧！

2.a 使用代码脚本

2.a.1 训练模型

python scripts/train.py -c examples/bert_crf/configs/resume.yaml

(b) 测试模型

python scripts/test.py -w ${checkpoint_dir}

2.b 使用命令

2.b.1 训练模型

adaseq train -c examples/bert_crf/configs/resume.yaml

2.b.2 测试模型

adaseq test -w ${checkpoint_dir}