korbert_qa_demo

ETRI에서 제공하는 korbert pretrained 모델을 이용해 qa_demo 를 구현합니다.

코드 참조

henryzxu의 bert-qa-demo를 참고하여 작성하였습니다.

https://github.com/henryzxu/bert-qa-demo

감정분류 모델은 Won Joon Yoo님의 Introduction to Deep Learning for Natural Language Processing, Wikidocs 를 참고하였습니다.

https://wikidocs.net/44249

사용 방법

1. git repository를 clone 합니다.

   • git clone https://github.com/JeightAn/korbert_qa_demo.git

2. git branch를 변경합니다.

   • git switch test

3. 가상환경을 설정합니다.

   • conda create -n qa_demo python=3.6

4. 가상환경을 실행합니다.

   • conda activate qa_demo

5. 필요한 모듈을 설치합니다.

   • pip install -r requirements.txt

6. pretrained_model(finetuning)을 다운로드 받습니다.

   • app 폴더 안에 pretrained_korbert 디렉토리를 저장해주세요.

7. 플라스크 앱 경로를 설정합니다.

   • export FLASK_APP=app/server_local.py

8. 실행합니다.

   • flask run