基于PyTorch和BERT模型做的Contradictory My Dear Watson项目，只用flask和postman怎么进行部署

如果只使用Flask和Postman进行部署，可以按照以下步骤进行：

1. 安装必要的依赖库，例如torch、transformers、flask等。

2. 在Flask框架中创建API接口，将训练好的BERT模型加载到API接口中。

3. 在API接口中接收Postman发送的文本数据，并将文本数据传递给BERT模型进行分类。

4. 将BERT模型的分类结果打包成JSON格式，并返回给Postman。

以下是一个简单的示例代码，供参考：

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

app = Flask(__name__)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    text = request.json['text']
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits.detach().numpy()[0]
    prediction = int(logits.argmax())
    result = {'prediction': prediction}
    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在代码中，我们首先加载了一个BERT模型和一个tokenizer。在API接口中，我们使用Flask框架的`@app.route`装饰器来定义一个名为`predict`的API接口，接收POST请求。我们从请求的JSON中获取文本数据，并将其传递给BERT模型进行分类。最后，我们将分类结果打包成JSON格式并返回给Postman。在`if __name__ == '__main__':`中，我们运行Flask应用程序。

通过以上步骤，我们就可以使用Flask和Postman来部署基于PyTorch和BERT模型做的Contradictory My Dear Watson项目。