在win10环境部署bert-as-service，并使用bert生成句子向量

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bert-as-service的详细介绍请参考链接：https://github.com/hanxiao/bert-as-service。readme的第三部分有详细介绍。

 

安装完BERT环境后，就用pip安装了bert-serving-server和bert-serving-client，bert-as-service大致工作原理就是运行一个服务端，然后客户端通过相应的端口去和服务端交互，从而用向量对句子进行表示。

 

本文介绍的是在win10 pycharm上直接运行服务端和客户端生成句子向量的方法。详情请看代码：

下面是服务端的代码：(直接新建一个service.py，把代码复制进去就可以启动服务)

# -*- coding: utf-8 -*-
from bert_serving.server import BertServer
from bert_serving.server.helper import get_args_parser
def main():
    args = get_args_parser().parse_args(['-model_dir', r'C:\project\bert-as-service\chinese_L-12_H-768_A-12',
                                         '-port', '86500',
                                         '-port_out', '86501',
                                         '-max_seq_len', '512',
                                         '-mask_cls_sep',
                                         '-cpu'])

    bs = BertServer(args)
    bs.start()
if __name__ == "__main__":
    main()

 下面是客户端的代码：

from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient(port=86500, port_out=86501, show_server_config=True, timeout=1000000)
vec = bc.encode(['今天天气很好', 'then do it right', 'then do it better'])
print(vec)

直接运行就可以的到句子向量了。

timeout是为了避免客户端无限制的等待服务端而做的一个超时限定，timeout的大小视网络延迟情况而定，当然也可以不加。值得注意的是，服务端和客户端无论谁先启动（若客户端先启动，不应该添加timeout参数），效果是相同的。