Bild vergrößern Statt 90, 00 EUR Ihr Preis ab 41, 00 EUR inkl. 19% Mwst zzgl. Versandkosten Lieferzeit: nach Auftragsbestätigung Artikelnr. : 645476 645903 Nike Squad 15 Präsentationsanzug Seite 40 - 43 im Katalog Artikelnr. Erwachsene Kinder 645476 645903 Farbe O11 black/volt 451 obsidian/blue 662 crimson/obsidan verfügbare Größen Kinder XS - XL Erwachsene S - 2XL Preise statt Preis unser Preis Kinder 90, 00 € 41, 00 € Erwachsene 100, 00 € 45, 00 € Mindestbestellmenge 20 Stück Lieferzeit nach Auftragsbestätigung Druck / Beflockungskosten Vorderseite, Vereinsname oder -Logo pro Motiv 4, 50 € Rückseite, Werbung pro Motiv 4, 50 € Nummern auf Jacke und Hose pro Anzug 5, 00 € Film/Siebkosten falls erforderlich einmalig 35, 00 € Diesen Artikel haben wir am Sonntag, 28. Nike squad 14 präsentationsanzug download. Juni 2015 in unseren Katalog aufgenommen.
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7/site-packages/sklearn/metrics/ UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0. 0 in labels with no predicted samples. Aber es wird ein Modell erstellt. Nach dem Training erscheint im model Verzeichnis ein Verzeichnis mit den gelernten Daten. Diese müssen dem Server für die 'Prediction', also Verarbeitung der Sprache, bekannt gemacht werden. Die geschieht auch über die Datei: "server_model_dir": "/models/model_20170121-113333" Wobei der Pfad zum model Verzeichnis natürlich an den aktuellen anzupassen ist. docker-compose up Startet den Server. Auf die option -d verzichte ich hier erstmal, um die Log-Dateien sehen zu können. Testen und erste Prediction Wie in der API dokumentiert ist startet man die Verarbeitung (Prediction) über einen POST-Request. Rasa chatbot deutsch live. Um diese abzusetzen benutze ich gerne die Chrome-Erweiterung Postman. OK, das klappt also nicht. Intent ist falsch und die 'Confidence' ist mit ~0. 28 schlechter als erwartet. Hab das mit verschiedenen Test-Daten für die deutsche Sprache probiert.
Der Vorteil der Verwendung eines Bots, um Ihre Kunden zu bedienen, hilft dabei, effektive Umfragen zu erstellen und Daten innerhalb von Minuten zu sammeln Markenzeichen auf dem Markt. Außerdem wird Ihr gesamter Prozess automatisch strukturiert. Genaue Übergabe mehrerer Kunden Ein Chatbot kann die Benutzererfahrung personalisieren, auch wenn mehrere Anfragen auf Ihrer Website bearbeitet werden. Dies hilft, Ihre zu steigern CRM Routine. Rasa chatbot deutsch test. Wenn Sie Ihren Daten Schlüsselwörter hinzufügen, organisiert der Chatbot die Daten intelligent gemäß den Anforderungen der Kunden an Schlüsselwörter. Außerdem sorgt es dafür, dass durch Sprachnotizen, Text und UX die richtige Erfahrung erzielt wird, und bietet genau das, wonach ein Kunde auf Ihrer Website sucht. Ein Kunde muss also nicht viel Zeit damit verbringen, hier und da zu surfen, da die Informationen direkt im Chat-Fenster zur Verfügung stehen. Kosteneffiziente Lösung Es ist eine mühsame Aufgabe für einen Menschen, den ganzen Tag mit Kunden zu chatten und wahrscheinlich allen die gleichen Daten zur Verfügung zu stellen.
Diese Datei wird in der config Datei refernziert über den Eintrag: "data": "/config/" Um festzustellen, ob die Daten valide sind und es keine Tipp / Syntaxfehler gibt, kommt rasa_nlu mit einem kleinen Datenvisualisierer daher. Leider hat Stert-Script im Docker-Container dafür keine Option. Aber mit dem Befehl: docker-compose run --entrypoint 'python -m sualize /config/' -p 8080:8080 rasa_nlu kann man den Entrypoint überschreiben und die Visualisierung starten. Rasa chatbot deutsch pdf. Mit dem Brower kann man dann auf dem Port 8080 (localhost:8080) die Daten checken. Für das Training gibt es das gleiche Problem mit dem Docker Start-Script. Alternativ kann man das Training auch über die API antriggern: Leider gibt es beim Aufruf über Probleme mit den Umlauten, so dass sinvoller erscheint, den Weg über das File zu gehen, zumal via Interface auch die Datenvisualisierung nicht verfügbar ist. Der Aufruf zum Training überschreibt auch wieder den Entrypoint: docker-compose run --entrypoint 'python -m -c /config/' rasa_nlu Bei mir wirft das Training leider immer die Warnung: /usr/local/lib/python2.
Das geht recht enfach mit einem File. Meines sieht in etwa so aus: version: '2' services: rasa_nlu: image: stmoelter/rasa_nlu:0. 5. 1 ports: – "5000:5000" container_name: rasa_nlu command: 'start –config=/config/' volumes: – ~/workspace/tests/rasa_nlu_data/config:/config – ~/workspace/tests/rasa_nlu_data/models:/models – ~/workspace/tests/rasa_nlu_data/data/mitie:/app/data – ~/workspace/tests/rasa_nlu_data/data/spacy:/usr/local/lib/python2. Erster Versuch einen Chatbot zu bauen | Steffens Blog. 7/site-packages/spacy/data Wobei die Verzeichnissse des Hosts natürlich den örtlichen Gegebenheiten anzupassen sind. Man kann 2 Backends konfigurieren, 'Mitie' nur für Englisch, also fällt die Wahl auf das SpaCy-Backend mit der deutschen Sprache. Details über die Konfigartionsdatei findet sich hier: In dem oben definierten config Verzeichnisses des Hosts habe ich eine mit dem Inhalt: { "backend": "spacy_sklearn",, "language": "de", "path": "/models"} erstellt. Dabei ist zu beachten, dass der Docker Prozess als User root läuft und die Verzeichnisse / Dateien auf dem Host sinnigerweise als root und eigener User lesbar und schreibbar sind.
Wie zu erwarten kann man sich mit rasa_nlu über einen erhöhten Aufwand die Hoheit über seine Daten / Nutzerdaten erhalten. TL;DR: Habe einige Zeit verwendet um rasa_nlu zum laufen zu bringen, mit einem schlechten Ergebnis, auf dem man keinen vernünftigen Service / Bot bauen kann. Bin aber weiter am Thema dran, weitere Beitrag mit folgt. rasa nlu Die Software ist auf github veröffentlicht und kommt auch schon mit einer Docker-Integration und einem Image auf dem Docker-Hub daher, ausprobiert habe ich die Version 0. 4. 2. Die Version im Docker-Hub hat noch einen kleinen Bug beim Spacy Trainer, der im aktuellen master Branch gefixed ist. Von daher habe ich vom heutigen master, in dem das Problem gefixed wurde ein Docker-Image online gestellt. Um den NLP Prozessor zum Laufen zu bringen müssen folgende Schritte getätigt werden: Datenpersistierung des Docker-Containers Konfiguration des Backends Download von SpaCy Daten für die deutsche Sprache Training anhand von Testdaten durchführen Konfiguration anpassen Starten des Servers mit den Trainierten Daten (Modell) Datenpersistierung Dazu bindet man am Besten Verzeichnisses des Hosts an den Docker-Container.