硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：Rasa 3.x rasa data migrate等运行命令学习
rasa data migrate
域 格式在2.0和3.0之间更改的唯一数据文件。您可以自动将2.0域迁移到3.0格式。
您可以通过运行以下命令启动迁移：
可以使用以下参数指定输入文件或目录以及输出文件或目录：
如果未指定参数，则默认域路径（domain.yml）将用于输入和输出文件。
此命令还将把2.0域文件备份到不同的original_domain.yml ，或者original_domain，
请注意，如果迁移域中的插槽是表单required_slots的一部分，则这些插槽将包含映射条件。
如果提供了无效的域文件，或者域文件已采用3.0格式，原始文件中缺少插槽或表单，或者插槽或表单部分分布在多个域文件中，则将引发异常，并终止迁移过程。这样做是为了避免域文件中迁移的部分重复。请确保将所有插槽或表单的定义分组到一个文件中。
您可以通过运行以下命令了解有关此命令的更多信息：
rasa data validate
您可以检查域、NLU数据或故事数据是否存在错误和不一致。要验证数据，请运行以下命令：
验证器搜索数据中的错误，例如，两个意图有一些相同的训练示例。验证器还检查您是否有任何故事，其中不同的助手操作来自同一对话历史。故事之间的冲突会妨碍模型学习对话的正确模式。
如果将max_history传递给配置config.yml中的一个或多个策， 使用–max history
还可以通过运行以下命令仅验证故事结构：
运行rasa数据验证不会测试您的规则是否与您的故事一致。但是，在训练期间，RulePolicy会检查规则和故事之间的冲突。任何此类冲突都将中止训练。
此外，如果您使用端到端的故事，那么这可能不会捕获所有冲突。具体而言，如果两个用户输入导致不同的标记，但特征化完全相同，则这些输入之后可能存在冲突操作，但工具不会报告这些操作。
要中断验证，即使是针对未使用的意图或响应等小问题，也可以使用–fail-on-warnings标志。
检查你的故事名称：rasa data validate stories 命令假定所有故事名称都是唯一的！
您可以将rasa data validate数据验证与其他参数一起使用，例如，指定数据和域文件的位置：
运行一个示例
rasa export
要使用事件代理从跟踪程序存储导出事件，请运行：
您可以指定环境文件的位置、应发布的事件的最小和最大时间戳，以及应发布的会话ID：
rasa evaluate markers
此功能目前处于试验阶段，将来可能会更改或删除。在论坛中分享您的反馈，帮助我们做好生产准备。
以下命令将在标记配置文件中定义的标记应用于存储在跟踪器存储中的现有对话，并生成。包含提取的标记和摘要统计信息的csv文件：
使用以下参数配置标记提取过程：
rasa x
RASAX是一种用于实践会话驱动开发的工具。你可以在这里找到更多的信息。您可以通过执行以下命令在本地模式下启动Rasa X
要启动Rasa X，您需要安装Rasa X本地模式，并且需要位于Rasa项目目录中。
以下参数可用于rasa x：
Rasa官网链接：Installation
Gavin大咖课程信息分享：
NLP 高手之路101课（模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑）
Rasa 3.x 源码高手之路：系统架构、内核算法、源码实现详解
Gavin大咖简介
星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者，现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室
联系邮箱：[email protected]
Rasa课程链接：荔枝微课
https://m.lizhiweike.com/liveroom2/27182089
星空智能对话机器人，是全球设计Rasa课程最全面完整、最体系化、涵盖应用行业和课程内容最多的机构，适应人群：
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Gavin大咖主编出版Spark系列图书约20本，清华大学出版社最新出版2本新书《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》第二版、《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》，累计原创博客1475篇，涵盖大数据、人工智能、智能对话机器人等内容，博客阅读量达217万次。
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课程名称：NLP 高手之路101课（模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑）
课程关键词：NLP、Transformer、BERT、GPT、Bayesian、Rasa、Transfer learning、Conversational AI、Classifiers、 Policies、Dialogue Management、NER、Pre-training、Fine-tuning、DIET、TED、SimpleTOD、Bert-DST、ConveRT、Poly-Encoder、Chatbot、E2E、NLU、Policies、Microservices、Graph Component、Fallback、LoopAction、Papers、Algorithms、Source Code、Projects
课程内容：
自从Google在2017发布Transformer论文以来，以Transformer为核心的新一代NLP技术在短短的2年左右的时间就彻底革新了整个NLP领域，尤其是2018年的BERT极大的加速了这一革新进程，无论是学术界还是工业界（Google、Amazon、Facebook、Alibaba、Tencent、ByteDance等）的近几年NLP工作均是围绕Transformer这个新一代的NLP架构系统而展开。人工智能领域具有全球广泛影响力的科学家Andrew Ng在2021年回顾AI的最新进展中甚至说 “Originally developed for natural language processing, transformers are becoming the Swiss Army Knife of deep learning.” 其明确表示就最新AI发展进展表明Transformer已经逐步实现了“One Architecture to Do Them All”的人工智能大一统趋势。详情请参考：Top AI Stories of 2021: Transformers Take Over, Models Balloon, Multimodal AI Takes Off, Governments Crack Down - The Batch | DeepLearning.AI
基于此，星空智能对话机器人团队推出了以Transformer为核心的新一代NLP课程“NLP 高手之路101课（模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑）”，力求通过该课程反映过去几年NLP在硅谷和全球的学术研究和工业落地的最新进展，帮助有志于新一代NLP技术的爱好者、研究者和实践者学习来自硅谷最新的NLP实用技术。具体来说，课程包含以下五大部分：
- Transformer架构及源码剖析系列：Transformer、BERT、GPT的架构、算法、源码实现等近13小时内容讲解
- 论文算法系列：从导师阅读的3000多篇NLP论文中选出10篇最高质量的NLP论文，抽丝剥茧的讲解其架构、算法并结合星空对话机器人研发经验分享最佳实践等近21小时内容的讲解
- Rasa 3.X内核源码系列：对Rasa 3.X新一代的Graph Architecture下的架构、算法、Classifiers、Policies、Microservices、Dialogue Management进行详细的讲解，所有内容均有源码逐行剖析，该部分总共约45小时。
- Rasa 3.X项目系列: 10大典型的Rasa项目案例，帮助学员掌握经典场景Rasa各类应用开发等近20小时讲解
- NLP项目系列：五大企业级NLP硬核技术项目案例，所有的代码均是按照企业级的标准实现，稍加修改即可应用到学员以后企业NLP产品实现中。
尤其值得一提的是，Rasa是NLP技术的集大成者，是基于Transformer架构的全球使用最广泛的智能业务对话机器人，而掌握这一核心的技术的人才目前为止是极为稀少的。“NLP高手之路101课” 是全球第一个系统讲解Rasa 3.X架构、算法、源码、调试及项目实战的课程，掌握该课程的内容可以加速学习者成为NLP及Conversational AI技术的引领者。
整个“NLP高手之路101课”涵盖当今NLP应用和科研领域最热门的五大技术方向：预训练、语言理解、对话系统、知识图谱、文本生成等，在深入剖析技术细节及各模块所涵盖最前沿技术的同时，导师会结合自身研究开发星空智能对话机器人12万行核心源码的经验及学术应用前沿，对基于Transformer的新一代NLP的模型、算法