python版本为3.6.7
第一部分：各个文件介绍
1、bert_base文件夹:google官方bert的源代码
2、model_deploy_NER文件夹：模型训练完成后,运行run_server.py生成的模型部署pb文件在output文件夹，需要手动拷贝到此文件夹的output文件夹
3、client文件夹：模型部署后给客户端调用的接口文件
4、NERdata文件夹：模型训练数据集,放了少量的数据方便对战数据结构，实际训练数据来自大概10万条文本数据，构造成40多万条样本，通过标点符号划分构造成样本，大小200M左右的数据集，一共2个实体大类，位置和购买方
5、NERdata_origin文件夹：模型训练原始文本数据集，放了少量的数据方便对战数据结构
6、output文件夹：运行run.py后存储训练完成的模型文件，以及运行run_server.py生成模型部署pb文件也存在这个文件夹
7、roeberta_zh_L-12_H-768_A-12文件夹：google开源的中文预训练模型
8、client_test.py文件：模型部署后给客户端调用的接口文件
9、generate_train_data.py文件：运行此文件把原始数据的文本数据生成训练样本数据
10、README.md文件：说明介绍文件
11、requirements文件：项目运行的环境打包说明
12、run.py文件：训练模型直接运行此文件
13、run_server.py文件：模型训练完成后运行此文件可以生成模型部署文件
14、terminal_predict.py：模型训练完成后运行此文件可以本地测试模型效果

第二部分：训练模型
1、运行generate_train_data.py文件，根据NERdata_origin文件夹原始数据格式，生成模型训练样本数据存放在NERdata文件夹，可直接参照格式改成自己的数据 2、下载预训练模型，网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1yPD5sf-3c4iE-7zrkg-UYg 提取码：5d5e ，解压后把文件夹里面的ckpt等预训练文件放在工程的roeberta_zh_L-12_H-768_A-12文件夹
3、安装工程运行环境，打开终端一键运行安装 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com -r requirement.txt
4、运行run.py模型训练，超参数配置如下，也可以按需求把data文件夹的数据按一样的格式换成自己的数据，训练完的模型在工程的output文件夹 5、运行run_classifier.py模型训练，超参数配置如下，也可以按需求把data文件夹的数据按一样的格式换成自己的数据，训练完的模型在工程的output_model文件夹
5.0、训练:
python run.py
-data_dir=NERdata
-output_dir=output
-init_checkpoint=roeberta_zh_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt
-bert_config_file=roeberta_zh_L-12_H-768_A-12/bert_config.json
-vocab_file=roeberta_zh_L-12_H-768_A-12/vocab.txt
-batch_size=4
-max_seq_length=420
-num_train_epochs=3.0
-learning_rate=2e-5
6、最终模型的准确率如下
processed 5387936 tokens with 44791 phrases; found: 44285 phrases; correct: 43662.
accuracy: 99.88%; precision: 98.59%; recall: 97.48%; FB1: 98.03
LOC: precision: 98.42%; recall: 98.40%; FB1: 98.41 22424
ORG: precision: 98.77%; recall: 96.56%; FB1: 97.65 21861

第三部分：本地win10系统部署和调用模型
1、运行 run_server.py
-mode=NER
-bert_model_dir=roeberta_zh_L-12_H-768_A-12
-model_dir=output
-model_pb_dir=output
-max_seq_len=420
2、以上代码运行后没有报错，部署成功后可以运行client_test.py文件进行模型调用，默认的地址是本地部署地址

第四部分：linux服务器部署和调用模型
1、运行 run_server.py
-mode=NER
-bert_model_dir=roeberta_zh_L-12_H-768_A-12
-model_dir=output
-model_pb_dir=output
-max_seq_len=420
2、将output文件夹里面生成的模型pb文件拷贝到model_deploy_NER文件夹里面的output文件夹
3、把model_deploy_NER文件压缩后，通过rz指令上传到服务器，然后通过unzip解压，通过rm删除多余的文件，通过ls查看当前目录文件，通过pwd查看当前目录 注意切换虚拟环境，选择虚拟环境，服务器一定是python3，默认python是python2的，一定要做好运行区分
python3 run.py -bert_model_dir=/home/mart/model_deploy_NER/roeberta_zh_L-12_H-768_A-12 -model_dir=/home/mart/model_deploy_NER/output -model_pb_dir=/home/mart/model_deploy_NER/output -mode=NER -max_seq_len=420 -port=5755 -port_out=5756 -http_port=5758，注意文件夹的绝对路径改成和自己的一致
4、以上代码运行后没有报错，部署成功后可以运行client_test.py文件进行模型调用，默认的地址是本地部署地址,把IP改成服务器的IP即可直接调用