需要帮助来使用Docker设置Rasa NLU服务器

Question

我浏览了各种文档，以在我的ubuntu服务器上设置Rasa NLU。 他们有一个必须运行的Docker容器

docker run -p 5000:5000 rasa/rasa_nlu:latest-full

因此，我设置了一个模型和少量训练数据，然后重新启动了docker实例。 当我转到url中的/status时，它找不到我的模型，并且它返回在响应中project not found 。 我相信我需要在运行docker容器时设置项目路径和模型路径。 但是我不确定该怎么做。

我是docker以及Rasa NLU的新手。 如果有人可以指出正确的方向，那将对您有很大帮助！

Answer 1

您提供的命令将启动NLU服务器。 由于您的状态是“ project not found因此您似乎尚未提供训练有素的模型。

您可以将包含训练有素的模型的目录作为Docker卷挂载，例如：

docker run 
  -v nlu-models:/app/nlu-models \ # mounts the directory `nlu-models` in the container to `/app/nlu-models`
  -p 5000:5000 \ # maps the container port 5000 to port 5000 of your host
  rasa/rasa_nlu:latest-full \ # the Docker image
  start --path /app/nlu-models # starts the NLU server and points it to the directory with the trained models`

另一个选择是使用问题中的命令启动服务器，然后通过POST请求将培训数据发送到服务器来启动服务器上的培训 （确保标头指定Content-Type: application/x-yml ）。 为此，请指定一个文件config_train_server.yml ，其中包含NLU管道的配置和培训数据，例如：

language: "en"

pipeline: "spacy_sklearn"

# data contains the same md, as described in the training data section
data: |
  ## intent:affirm
  - yes
  - yep

  ## intent:goodbye
  - bye
  - goodbye

然后，您可以通过POST请求将文件的内容发送到服务器，例如：

curl -XPOST \ # POST request
  -H "Content-Type: application/x-yml" \ # content header localhost:5000/train?project=my_project \
  -d @config_train_server.yml # pipeline config and training data as body of the POST request