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：2024-03-19 19:21:01
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)