Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：Rasa 3.x Command Line Interface - StarSpaceNLP/Rasa-courses GitHub Wiki

作者：段智华 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/469817589 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：Rasa 3.x Command Line InterfaceCommand Line InterfaceCLI (command line interface)提供了简单的常见任务命令。本页面描述了这些命令的行为以及可以传递给它们的参数。rasa init 创建一个新项目，包含训练数据、动作和配置文件。rasa train使用你的NLU数据和故事来训练一个模型，并将训练过的模型保存在/models中。rasa interactive 开始一个交互式的学习会话，通过与你的助手聊天来创建新的训练数据。rasa shell 加载你训练过的模型，让你在命令行上与你的助手交谈。rasa run 用你训练过的模型启动服务器。rasa run actions 使用- rasa SDK启动一个action服务器。rasa visualize 将你的故事可视化。rasa test 对任何以test_开头的文件测试一个训练过的- rasa模型。对你的NLU训练数据进行80/20的分割。rasa data convert 在不同格式之间转换训练数据。rasa data migrate 将2.0域迁移到3.0格式。rasa data validate 检查域、NLU和会话数据是否不一致。rasa export 将会话从跟踪器库导出到事件代理。rasa evaluate markers 从现有的跟踪器存储中提取标记。rasa X 以本地模式启动- rasa X。rasa -h 显示所有可用的命令。rasa init这个命令为你设置了一个完整的助手，带有一些示例训练数据:它创建以下文件:它会询问您是否想要使用这些数据训练一个初始模型。如果您回答否，则models目录将为空。任何默认的CLI命令都需要这个项目设置，所以这是开始的最佳方式。您可以运行rasa train, rasa shell和 rasa test，而无需任何额外的配置。rasa train下面的命令训练了一个Rasa开源模型:如果您的目录中有已存在的模型(默认情况下在models/下)，那么只有模型中已更改的部分将被重新训练。例如，如果你只编辑NLU的训练数据而不编辑其他内容，那么只有NLU部分会被训练。如果你想单独训练NLU或对话模型，你可以运行rasa train NLU或rasa train core。如果你只为其中一个命令提供训练数据，默认情况下rasa train将回到这些命令中的一个。Rasa train将把训练过的模型存储在——out, models/默认情况下定义的目录中。默认情况下，模型的名称是.tar.gz。如果您想要以不同的方式命名您的模型，您可以使用——fixed model-name标志指定名称。以下参数可用于配置训练过程:Incremental training 增量训练新2.2版本：这个特性是实验性的。我们引入了一些实验性的功能，以从我们的社区获得反馈，所以我们鼓励您尝试一下!但是，将来可能会更改或删除这些功能。如果你有反馈(积极的或消极的)，请在Rasa论坛上与我们分享。为了提高助手的性能，练习对话驱