2.10 实践练习：训练一个意图识别模型并部署为 API

实践练习：训练一个意图识别模型并部署为 API

概述

在自然语言处理（NLP）应用中，意图识别是构建智能对话系统的核心环节。它决定了用户输入的语义目标，是后续任务执行、对话管理、工具调用等流程的“大脑”。例如：

• 用户说：“我要退票” → 意图 ticket_refund
• 用户说：“查询余额” → 意图 account_balance

本节将带你从零开始完成以下完整工程化流程：

1. 数据准备与预处理
2. 使用 HuggingFace Transformers 微调 BERT 模型
3. 构建 FastAPI 接口服务
4. 支持热更新模型、日志记录、异常处理
5. 提供 Swagger UI 文档界面

最终输出是一个可上线的企业级意图识别 API 服务，具备高可用性、易维护性和扩展能力。

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🎯 学习目标

目标	描述
✅ 训练意图识别模型	基于 BERT 微调分类模型，支持多意图识别
✅ 部署为 RESTful API	使用 FastAPI