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bert服务搭建踩坑

因项目用到bert进行文本处理,搞了2天,把能踩的坑都踩了一遍,现在把坑填上,因为还有一个正式环境的部署。

1:显卡是nvdia 1050的,在安装 cuda时,选择版本9.0.176的,对应的 cudnn是7.5.1.10,安装好后一定要看环境变量是否存在,如果不存在则需要手动添加。

2:tensorflow一定要选择1.10.0版本,否则因为依赖库的问题无法启动服务端.,

3:服务端版本选择1.10.0版本的,在pip安装时一定要指定

4:客户端在使用时,一定要和服务端的版本匹配。

5:nvidia-smi 需要正常使用

运行:pip install tensorflow-gpu==1.11后会将protobuf进行自动升级,需要降级到protobuf 3.6.0版本:pip install protobuf==3.6.0

6:暂时没有了

附pip相关版本如下

python 3.6.13

absl-py             0.13.0

astor               0.8.1

bert-serving-client 1.10.0

bert-serving-server 1.10.0

cached-property     1.5.2

certifi             2021.5.30

click               8.0.1

colorama            0.4.4

dataclasses         0.8

Flask               2.0.1

gast                0.5.1

GPUtil              1.4.0

grpcio              1.39.0

h5py                3.1.0

importlib-metadata  4.6.1

itsdangerous        2.0.1

jieba               0.42.1

Jinja2              3.0.1

Keras-Applications  1.0.8

Keras-Preprocessing 1.1.2

Markdown            3.3.4

MarkupSafe          2.0.1

numpy               1.16.4

pip                 21.1.3

protobuf            3.6.0

pyzmq               22.1.0

setuptools          39.1.0

six                 1.16.0

tensorboard         1.11.0

tensorflow-gpu      1.11.0

termcolor           1.1.0

typing-extensions   3.10.0.0

Werkzeug            2.0.1

wheel               0.36.2

wincertstore        0.2

zipp                3.5.0


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