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我的代码如下：

async def train_dialogue(domain_file='domain.yml',
                   model_path='models/dialogue',
                         config_file='config.yml',
                   training_data_file='./data/stories/stories.md'):

    policies = policy_config.load(config_file)
    agent = Agent("domain.yml", policies=policies)

    #asyncio.run(agent.load_data(training_data_file))
    #training_data = await agent.load_data(training_data_file)
    #training_data = asyncio.run(agent.load_data(training_data_file))
    #training_data = agent.load_data(training_data_file)

    loop = asyncio.get_event_loop()
    data = loop.run_until_complete(agent.load_data(training_data_file))


    agent.train(training_data)

    agent.persist(model_path)
    return agent

def run_weather_bot(serve_forever=True):
    interpreter = Interpreter.load('./models/nlu/default/chat')
    agent = Agent.load('./models/dialogue', interpreter=interpreter)
    rasa.core.run.serve_application(agent, channel='cmdline')

    return agent

train_dialogue('domain.yml','models/dialogue','config.yml','./data/stories/stories.md')
run_weather_bot()

当我执行上面的这段代码来训练聊天机器人的 rasa 核心模型时，我收到以下错误：

RuntimeWarning: coroutine 'train_dialogue' was never awaited
  """Entry point for launching an IPython kernel.

在查看了网络上的一些解决方案后，我也尝试了这些行，但这些也没有解决他的问题：

#asyncio.run(agent.load_data(training_data_file))
#training_data = await agent.load_data(training_data_file)
#training_data = asyncio.run(agent.load_data(training_data_file))
#training_data = agent.load_data(training_data_file)

另外，当我像这样加载我的模型时：

agent = Agent.load("models/dialogue", interpreter= rasaNLU)

我得到“在模型/对话中找不到核心或 NLU 模型”，所以我相信函数 train_dialogue 没有正确执行，这就是模型没有被持久化的原因。任何帮助都感激不尽！

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1 回答 1

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/model/parse是您只能向其POST发送消息的端点。您得到的错误是预期的行为。

您可以在此处查看 HTTP API 文档 - https://rasa.com/docs/rasa/api/http-api/#operation/parseModelMessage。

于 2019-09-23T08:01:32.567 回答