Чтобы запустить модель Rasa в производство, вам необходимо сделать следующее:
- Обучите свою модель Rasa с помощью команды
rasa train
, которая создаст обученную модель, которую можно использовать для прогнозирования. - После обучения модели вы можете использовать команду
rasa run
, чтобы запустить сервер, на котором будет размещена ваша модель Rasa, и сделать ее доступной для других приложений. - Затем вы можете интегрировать сервер Rasa в свою производственную среду, используя HTTP API, предоставляемый сервером, чтобы делать прогнозы и взаимодействовать с вашей моделью Rasa.
- Чтобы повысить производительность и надежность вашей модели Rasa в производственной среде, вы можете рассмотреть возможность использования масштабируемой инфраструктуры, такой как Kubernetes или Docker, для управления развертыванием и масштабированием вашего сервера Rasa.
- Наконец, вы должны отслеживать производительность вашей модели Rasa в производственной среде и регулярно вносить обновления и улучшения, чтобы она продолжала предоставлять точные и полезные прогнозы.
давайте обсудим любые проблемы, с которыми вы столкнетесь при развертывании