## 概述

PLATO2是一个超大规模生成式对话系统模型。它承袭了PLATO隐变量进行回复多样化生成的特性，能够就开放域话题进行流畅深入的聊天。据公开数据，其效果超越了Google 于2020年2月份发布的 Meena和Facebook AI Research于2020年4月份发布的Blender的效果。plato2_en_base包含310M参数，可用于一键预测对话回复，该Module仅支持使用GPU预测，不支持CPU。
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更多详情参考论文[PLATO-2: Towards Building an Open-Domain Chatbot via Curriculum Learning](https://arxiv.org/abs/2006.16779)

## 命令行预测

```shell
$ hub run plato2_en_base --input_text="Hello, how are you"
```

## API

```python
def generate(texts):
```

预测API，输入对话上下文，输出机器回复。

**参数**

* texts (list\[str\] or str): 如果不在交互模式中，texts应为list，每个元素为一次对话的上下文，上下文应包含人类和机器人的对话内容，不同角色之间的聊天用分隔符"\t"进行分割；例如[["Hello\thi, nice to meet you\tnice to meet you"]]。这个输入中包含1次对话，机器人回复了"hi, nice to meet you"后人类回复“nice to meet you”，现在轮到机器人回复了。如果在交互模式中，texts应为str，模型将自动构建它的上下文。

**返回**

* results (list\[str\]): 每个元素为相应对话中机器人的新回复。

**代码示例**

```python
import paddlehub as hub

module = hub.Module(name="plato2_en_base")

test_texts = ["Hello","Hello\thi, nice to meet you\tnice to meet you"]
results = module.generate(texts=test_texts)
for result in results:
    print(result)
```

```python
def interactive_mode(max_turn =6):
```

进入交互模式。交互模式中，generate接口的texts将支持字符串类型。

**参数**

* max_turn (int): 模型能记忆的对话轮次，当max_turn = 1时，模型只能记住当前对话，无法获知之前的对话内容。

**代码示例**

```python
import paddlehub as hub

module = hub.Module(name="plato2_en_base")

with module.interactive_mode(max_turn=6):
    while True:
        human_utterance = input("[Human]: ").strip()
        robot_utterance = module.generate(human_utterance)
        print("[Bot]: %s"%robot_utterance[0])
```

## 服务部署

PaddleHub Serving 可以部署在线服务。

### 第一步：启动PaddleHub Serving

运行启动命令：
```shell
$ hub serving start -m plato2_en_base -p 8866
```

这样就完成了一个服务化API的部署，默认端口号为8866。

**NOTE:** 在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量。

### 第二步：发送预测请求

方式1： 自定义脚本发送对话信息

配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果

```python
import requests
import json

# 发送HTTP请求

data = {'texts':["Hello","Hello\thi, nice to meet you\tnice to meet you"]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/plato2_en_base"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 保存结果
results = r.json()["results"]
for result in results:
    print(result)
```

方式2： 通过交互式客户端进入交互模式

您可以执行以下客户端脚本进入交互模式：

```python
import requests
import json

ADDR = "127.0.0.1" # Your serving address
PORT = 8866 # Your serving port
MAX_TURN = 6 # The maximum dialogue turns

headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://%s:%s/predict/plato2_en_base" % (ADDR, PORT)

context = []
while True:
    user_utt = input("[Human]: ").strip()
    if user_utt == "[NEXT]":
        context = ""
        print("Restart")
    else:
        context.append(user_utt)
        data = {'texts': ["\t".join(context[-MAX_TURN:])]}
        r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
        bot_response = r.json()["results"][0]
        print("[Bot]: %s"%bot_response)
        context.append(bot_response)
```

## 查看代码

https://github.com/PaddlePaddle/Knover

### 依赖

1.8.2 <= paddlepaddle < 2.0.0

1.7.0 <= paddlehub < 2.0.0


## 更新历史

* 1.0.0

  初始发布