初始化

# 初始化
rasa init 
rasa init --no-prompt      #不提示完成初始化

模型训练

rasa train        #主要命令
rasa train nlu 或者 rasa train core
#重新训练
rasa train --force #强制

参数
rasa train nlu -h
# 指定训练数据集
rasa train nlu -u train_test_split/training_data.yml
# 指定配置和数据文件
rasa train nlu --config config.yml --data data/nlu_data.yml --out models/

#core模型
rasa train core --config config.yml --stories data/core_data.yml --out models/


查看训练后的模型大小
ls -lah models/


# 分割训练数据
rasa data split nlu
--nlu 指定NLU文件位置
--training-fraction 更改比例 例：80%
--out 修改输出目录 默认train_test_split目录


#启动api Shell 测试
rasa Shell

运行

#启动动作服务器
rasa run actions


#启动接口 http-api
rasa run 
rasa run --enable-api

模型测试

rasa test nlu --nlu train_test_split/test_data.yml
rasa test nlu --nlu data/nlu.yml

模型评估
rasa test nlu --nlu data/nlu.yml --cross-validation

调试

rasa shell
rasa shell --debug   #提高日志记录级别的调试模式

# 测试nlu
rasa shell nlu

rasa shell -vv   # 开启debug信息输出功能


python pdb调试模式
# 训练的调试模式
python -m pdb -c continue -m rasa train

预训练文件

• 文件目录 app/.cache/huggingface
  包含文件

hub/version.txt
hub/models--rasa--LaBSE/
    tf_model.h5
    vocab.txt

常用插件

pip install jieba   
#分词（JiebaTokenizer错误需要安装， full版默认安装了）

没有LanguageModelFeaturizer 需要安装
pip3 install transformers

pip install slack