ubuntu 部署ERNIE 3.0 Tiny

部署预训练语言模型ERNIE 3.0 Tiny到Ubuntu系统通常涉及几个步骤：

1. **安装依赖**：
- 首先，你需要安装基础的Python环境，包括Python 3、pip以及一些常用的科学计算库如NumPy和Pandas。
- 如果需要GPU支持，安装CUDA和cuDNN。

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install python3 python3-pip
   pip3 install numpy pandas tensorflow-gpu==2.x

2. **下载模型**：
- 访问Hugging Face的模型仓库（https://huggingface.co/models），找到ERNIE 3.0 Tiny的模型。复制模型的URL，然后使用`transformers`库下载。

   !pip install transformers
   from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
   model_name = "hfl/chinese-3.0-tiny"
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

3. **配置文件**：
创建一个配置文件（例如`model_config.json`），指定模型路径、tokenizer等信息。

4. **运行服务**：
- 使用Flask或其他Web框架搭建一个API，将模型集成其中，接收文本输入并返回预测结果。

5. **测试部署**：
- 在命令行运行服务器，检查API是否可以正常工作。

   python app.py