上节课，我们在Kaggle上把模型训练好了，并且把模型参数文件下载到了本地，接下来，还需要修改一下测试和预测流程，主要是模型的加载方式有点区别。

代码示例

1、模型加载 

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2、GPU兼容 

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3、测试结果 

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4、模型预测 

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到目前为止，命名实体识别项目替换数据集的流程，就全部处理完了。我们用了一份好的数据集，训练出的模型效果也比之前的要好得多。在知识图谱项目中，需要用到的disease这一类实体，准确率达到了0.86，已经完全可用了。

最后，还需要把这个模型，封装成一个服务，方便后续在知识图谱项目中调用，这一部分，放到下节课处理。

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