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> > 之前有一批数据根据 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/examples/text_matching/sentence_transformers/train.py 这个代码训练了模型，现在希望在原数据基础上增加少量新数据继续训练，但是之前训练的时候并没有保存optimizer的参数，这种情况下还可以实现增量训练吗？ > > 您好，对于optimizer这里的save和load和model的保存是类似的，下面是实例代码你可以尝试看看 > > ```python > # Save optimizer state_dict > paddle.save(optimizer.state_dict(), os.path.join(save_dir, "adamw")) > > # Load the optimizer state_dict > optimizer.set_state_dict(paddle.load(os.path.join(save_dir, "adamw"))...
> 你好，可以参考下Taskflow DocPrompt任务里predictor的构造方法 > > * 获取静态图参数 > > https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/c8bc4405fc6ed7026887c7c97d6ce1afa32e300f/paddlenlp/taskflow/document_intelligence.py#L78-L80 > > * predictor构建 > > https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/c8bc4405fc6ed7026887c7c97d6ce1afa32e300f/paddlenlp/taskflow/task.py#L249-L254 predictor的构建我是沿用 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/ernie-layout/deploy/python/predictor.py 这里的，但是出现报错
@linjieccc 使用的代码就是https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/ernie-layout/deploy/python/predictor.py 和 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/ernie-layout/deploy/python/infer.py 其中，predictor.py的 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/c8bc4405fc6ed7026887c7c97d6ce1afa32e300f/model_zoo/ernie-layout/deploy/python/predictor.py#L38-L39 修改为： ``` config = paddle.inference.Config( os.path.join(model_path_prefix, "inference.pdmodel"), os.path.join(model_path_prefix, "inference.pdiparams"), ) ``` 其余无修改。 模型是通过Taskflow下载的docprompt，模型文件目录下包括： 
@linjieccc 请问这个问题可以定位到吗？
> @wjddd ernie-layout中的模型是通过jit.save的方式保存为静态图模型的，这里定义了模型的输入shape和type https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/ernie-layout/export_model.py#L42 > > 可以check下是否是因为DocPrompt的输入不一致导致的 应该就是这个问题，感谢~
> 纯文本的QA可以参考 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/pipelines/examples/question-answering https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/paddlenlp/taskflow/document_intelligence.py 这个例子可以改成文本输入而非图片输入吗？
> 补充：之前对于异步编程和并发处理的认知有一些错误。如果仅仅是希望使用 api 接受并发请求，应该不涉及到多线程的一些问题。 您好，请问您有尝试其他提升并发的方案吗？
> 这个不可以的 了解，感谢答复。