Windows下搭建paddlenlp 语义检索系统_paddlenlp的仓库

windos下搭建paddlenlp 语义检索系统

之前搭建paddleocr的时候，创建了paddle的虚拟环境，顺便也装了paddlenlp的库，就想着直接用这个，然后语义检索模型本身没有问题了，可以正常推理了。但在搭建pipline的时候出现问题，application启动不起来。浪费了半天时间查看库的版本，和配置问题。paddlenlp这个库安装的比较久了，也忘了版本冲突，重新下了一遍，更新了paddle的版本之后，还是有问题。

比如grpcio这个库版本没办法避免，一个要求小于1.33.2，另一个paddle的库要求大于1.47.1，click这个库同样。

然后看了这个csdn参考帖子，以及官方给出的文档，官方文档，其中有一个针对windos安装的视频：视频地址。

视频和参考帖子都是重新create一个虚拟环境，避免库的版本冲突。大概我也是这个问题。当然，模型推理没问题，pipline出现的问题可以自己重写避免。

1 环境配置

1.1 在Anaconda下重新创建虚拟环境，并进入虚拟环境：

conda create -n paddlepipline python=3.9
conda activate paddlepipline
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1.2 安装paddle：paddle主页

根据自己电脑安装所需版本，我自己安装cpu版本。

pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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1.3 安装paddle-pipelines

pip install --upgrade paddle-pipelines -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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1.4 下载paddlenlp源码，piplines源码包含在paddlenlp这个仓库中

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
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1.5 进入到piplines目录，官方文档提示后续所有流程都只用在pipelines根目录下进行就行

cd PaddleNLP/piplines
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1.6 查看语义检索推理效果，官方预置DuReader-Robust数据集的验证集中的1417条数据。

python examples/semantic-search/semantic_search_example.py --device cpu \
                                                          --search_engine faiss
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使用gpu自行设置就行，search_engine默认是faiss，也可以不设置，另一个可选是milvus。

2 构建Web可视化语义检索系统

主要包括三个方面：基于ElasticSearch的ANN服务；基于RestAPI的构建模型服务；基于Streamlit构建WebUI。我之前一直在RestAPI，application挂不起来，可能因为版本冲突。

2.1 启动ANN服务

下载Elasticsearch并解压，官方文档给的是8.3.2版本，piplines里面requirements里给的是7.7-7.11的版本。

实测，8.7.1和7.11版本都可以，这里用的是8.7.1版本，下载安装教程可以参考我另一篇blog。

启动服务前，修改config中elasticsearch.yml配置，将xpack.security.enabled设置我false，默认是true。

xpack.security.enabled: false
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看视频8.3.2和7.11的版本，都没有这条，可以自行加上。

es服务默认的端口是9200，其他详情参考我另一篇blog。

bin目录下，双击elasticsearch.bat，启动服务。

2.2 文档数据写入ANN索引库

# 以DuReader-Robust 数据集为例建立 ANN 索引库
python utils/offline_ann.py --index_name dureader_robust_query_encoder \
                            --doc_dir data/dureader_dev \
                            --search_engine elastic \
                            --embed_title True \
                            --delete_index
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参数说明

• index_name: 索引的名称
• doc_dir: txt文本数据的路径
• host: ANN索引引擎的IP地址
• port: ANN索引引擎的端口号
• search_engine: 选择的近似索引引擎elastic，milvus，默认elastic
• delete_index: 是否删除现有的索引和数据，用于清空es的数据，默认为false
• embed_title: 是否需要对标题建索引，默认为false，标题默认为文件名

2.3 启动RestAPI模型服务

指定环境变量，重写pipline服务的话，可以把这个写到参数里，总感觉这样不方便。

另外以前一直用Anaconda Prompt，但用Anaconda Powershell Prompt会更方便，多出了很多linux命令，比如，ls，不像在Anaconda Prompt里面要用dir。

另外Command shell是Windos内置的第一个shell，用于自动执行常规任务。PowerShell是Command shell的功能扩展，可以运行名为cmdlet的PowerShell命令，cmdlet是windos命令的拓展，Command shell只能运行Windows命令。

使用Anaconda Powershell Prompt的话：

$env:PIPELINE_YAML_PATH='rest_api/pipeline/semantic_search.yaml'
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使用Anaconda Prompt：

set PIPELINE_YAML_PATH=rest_api/pipeline/semantic_search.yaml
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然后，使用端口8891启动服务。

python rest_api/application.py 8891
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哭了，之前浪费半天，看是不是es版本，或者其他代码的问题，结果就真的只是库版本冲突。

启动之后可以使用curl命令，验证是否成功运行，重新开一个cmd，进行验证：

直接复制官方文档的curl命令会报错：

curl -X POST -k http://localhost:8891/query -H 'Content-Type: application/json' -d '{"query": "范冰冰身高是多少?","params": {"Retriever": {"top_k": 5}, "Ranker":{"top_k": 5}}}'
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正确的形式，这是因为windows的command.exe命令不支持单引号，所以要处理一下命令，先转义双引号，然后把单引号改为双引号。

curl -X POST -k http://localhost:8891/query -H "Content-Type:application/json" -d "{\"query\": \"范冰冰身高是多少?\", \"params\": {\"Retriever\": {\"top_k\": 5}, \"Ranker\":{\"top_k\": 5}}}"
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同一个问题，通过es搜索之后，精度降低了？有两个评价指标，一个es_ann_score和score。看排序是根据score排的，但实际根据es_ann_score的话，和范冰冰相关那条0.9093是最高的。（代码还没有看）

2.4 启动WebUI

配置模型服务地址，重新开一个Anaconda Powershell Prompt：

$env:API_ENDPOINT='http://127.0.0.1:8891'
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在端口8502启动WebUI。

python -m streamlit run ui/webapp_semantic_search.py --server.port 8502
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启动成功，启动界面内置了一条。

看上去还挺准，还是范冰冰身高问题。

相关性比较差，模型推理的时候是没问题，那么可能跟es检索有关。