embedding-as-service
One-Stop Solution to encode sentence to fixed length vectors from various embedding techniques
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- pythonpackage.yml
- demo.gif
- __init__.py
- test_client.py
- __init__.py
- README.md
- requirements.txt
- setup.py
- __init__.py
- docker-compose.yml
- Dockerfile
- __init__.py
- tokenization.py
- __init__.py
- __init__.py
- __init__.py
- __init__.py
- __init__.py
- qrnn.py
- tied_embeddings.py
- __init__.py
- model.py
- __init__.py
- __init__.py
- __init__.py
- classifier_utils.py
- data_utils.py
- function_builder.py
- gpu_utils.py
- model_utils.py
- modeling.py
- prepro_utils.py
- run_classifier.py
- run_race.py
- run_squad.py
- squad_utils.py
- tpu_estimator.py
- train.py
- train_gpu.py
- xlnet.py
- __init__.py
- config.py
- __init__.py
- encode.py
- __init__.py
- utils.py
- test_utils.py
- __init__.py
- README.md
- requirements.txt
- setup.py
- .all-contributorsrc
- .gitignore
- CONTRIBUTION.md
- LICENSE
- README.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/amansrivastava17/embedding-as-service
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd embedding-as-service
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d --build
compose 설정 파일에 정의된 서비스들을 대상으로 명령을 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
3. Python
쉬움사전 준비물
$ pip install embedding-as-service # server
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
$ pip install embedding-as-service-client # client
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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