【文件属性】：
文件名称：MLAPI：使用FastAPI和Huggingface进行问题生成的机器学习API
文件大小：21KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-28 01:34:21
Python
回声调用 :rocket: :rocket:
使用FastAPI和 :hugging_face: 用于问题生成的前沿变压器模型
Capstone项目
目标
自动生成测试问题和抽认卡的过程，以帮助教师快速创建测试，并帮助学生生成抽认卡。 我们的目标是通过主动召回来加速学习，并使用NLP提出重要问题。
主动召回和间隔重复
“顾名思义，间隔重复是指间隔一段时间进行修订和复习主题，理想情况下是通过积极的回忆在一定的时间间隔内进行特定的间隔。这可以用'遗忘曲线'来解释。文学已有一百多年了。”
当前模型
改编自
瓦尔哈拉/ t5-small-qg-hl
FastAPI
文档： : 源代码： :
启动
> $ conda create -n ENV_NAME
> $ conda activate ENV_NAME
> $ pip3 install -r requirements.txt
> $ pip3 install -r dev-requi
【文件预览】：
MLAPI-main
----__pycache__()
--------autocards.cpython-38.pyc(2KB)
--------database.cpython-38.pyc(469B)
--------models.cpython-38.pyc(635B)
--------pipelines.cpython-38.pyc(9KB)
--------main.cpython-38.pyc(3KB)
--------ml.cpython-38.pyc(154B)
----api()
--------autocards.py(2KB)
--------models.py(352B)
--------main.py(3KB)
--------pipelines.py(13KB)
--------templates()
--------database.py(387B)
--------ml.py(55B)
--------static()
--------dev-requirements.txt(27B)
--------filename.csv(2KB)
--------requirements.txt(51B)
--------.gitignore(18B)
--------run(25B)
----DockerFile(0B)
----README.md(1KB)