天池大赛中药说明书实体识别挑战冠军方案开源（二）部署运行实战 附详细操作说明

**天池大赛中药说明书实体识别挑战冠军方案开源**

**二、部署运行实战**

本节将介绍如何部署和运行冠军方案。

###1. 环境准备* **Python环境**: Python3.7+
* **依赖包**: `transformers`, `torch`, `numpy`, `pandas`
* **GPU**: NVIDIA GPU（推荐使用）

###2. 数据准备* 下载天池大赛中药说明书实体识别挑战数据集* 将数据集分割为训练集、验证集和测试集（比例约为8:1:1）
* 将数据集转换为适合模型输入的格式（例如JSON或CSV）

###3. 模型部署#### **3.1. 模型下载**

首先，我们需要下载冠军方案中的模型权重。

bash# 下载模型权重wget  />
#### **3.2. 模型部署**

接下来，我们需要将模型部署到GPU上。

import torch# 加载模型权重model = torch.load('best_model.pth')

# 将模型转换为GPU模式device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

#### **3.3. 模型预测**

现在，我们可以使用模型进行预测。

import json# 加载测试数据with open('test.json', 'r') as f:
test_data = json.load(f)

# 进行预测predictions = []
for sample in test_data:
input_ids = torch.tensor(sample['input_ids'])
attention_mask = torch.tensor(sample['attention_mask'])
# 将输入数据转换为GPU模式 input_ids = input_ids.to(device)
attention_mask = attention_mask.to(device)
# 进行预测 outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
logits = outputs.logits # 获取预测结果 pred = torch.argmax(logits, dim=-1).cpu().numpy()
predictions.append(pred)

#保存预测结果with open('predictions.json', 'w') as f:
json.dump(predictions, f)

###4. 模型评估最后，我们可以使用模型进行评估。

import numpy as np# 加载真实标签true_labels = np.load('true_labels.npy')

# 进行评估accuracy = np.mean(np.equal(true_labels, predictions))
print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}')

通过以上步骤，我们可以部署和运行冠军方案，进行预测和评估。

**附详细操作说明**

* **环境准备**:确保Python环境为3.7+，并安装依赖包`transformers`, `torch`, `numpy`, `pandas`
* **数据准备**:下载天池大赛中药说明书实体识别挑战数据集，并将其分割为训练集、验证集和测试集* **模型部署**:下载冠军方案中的模型权重，并将其转换为GPU模式* **模型预测**:使用模型进行预测，并保存预测结果* **模型评估**:使用模型进行评估，并输出准确率