sentence encoding/embedding是許多nlp應用程式所需的上游任務，例如，情緒分析，文字分類。目標是將可變長度的句子表示為固定長度的向量，例如[0.1，0.3，0.9]的hello world。向量的每個元素都應「編碼」原始句子的某些語義。
最好的安裝方法bert-as-service是通過pip。請注意，伺服器和客戶端可以分別安裝，甚至可以安裝在不同的計算機上：
pip install -u bert-serving-server bert-serving-client注意om
客戶端可以同時在python 2和3上執行。
由google ai發布的預訓練bert模型列表：
bert-base, uncased
12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110m parameters
bert-large, uncased
24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340m parameters
bert-base, cased
12-layer, 768-hidden, 12-heads , 110m parameters
bert-large, cased
24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340m parameters
bert-base, multilingual cased (new)
104 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110m parameters
bert-base, multilingual cased (old)
102 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110m parameters
bert-base, chinese
chinese simplified and traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110m parameters
安裝伺服器之後，您應該能夠使用bert-serving-start cli，如下所示：
bert-serving-start -model_dir /$/english_l-12_h-768_a-12/ -num_worker=4下面顯示了正確啟動時伺服器的狀態:
現在，您可以簡單地對句子進行編碼，如下所示：
下面是乙個基本示例:
from bert_serving.client import bertclient
bc = bertclient()
bc.encode(['first do it', 'then do it right', 'then do it better'])
ndarray,每一行是乙個句子的固定表示形式。您還可以指定讓它返回純python型別的物件list[list[float]]。
作為bert的功能，您可以通過連線起來將得到乙個對句子的編碼|||，例如，
bc.encode(['first do it ||| then do it right'])# on another cpu machine
from bert_serving.client import bertclient
bc = bertclient(ip='xx.xx.xx.xx') # ip address of the gpu machine
bc.encode(['first do it', 'then do it right', 'then do it better'])
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