前面课程当中，代码已经修改完了，接下来就是同步到Kaggle上，训练好模型之后，再下载到本地测试。因为Kaggle最近改版了，跟之前演示的过程略有区别，所以这节课，再演示一遍复制的流程。

操作演示

1、切换GPU

注意要先验证手机号，开启网络，再切换GPU.

2、上传文件

如果两份数据都上传了，要注意路径的问题。

3、复制代码

注意先后顺序，要把文件之间的引用去掉。

4、修改配置

注意路径直接复制，避免出错。生成文件直接放到根目录，Kaggle不会自动生成目录。如果报内存溢出的错误，可以把 batch_size 设小点。

5、测试和预测 

内容不可见，请联系管理员开通权限。

6、补充说明

有同学问，预测出关系之后，还要不要做实体识别。关系确定之后，关系两端的实体类别就是确定的，不需要再做实体识别了。跟先做实体识别，再做关系抽取的 Pipline 的套路，是有本质区别的，大家可以再理解一下。 

内容不可见，请联系管理员开通权限。

关系抽取，其实是传统 NLP 中比较难的任务，这个项目能搞定的话，NLP 的基础就算比较好了。再往后，就可以去了解知识图谱和大模型相关的项目。

本文链接：http://edu.ichenhua.cn/edu/note/727

版权声明：本文为「陈华编程」原创课程讲义，请给与知识创作者起码的尊重，未经许可不得传播或转售！