介绍基于 PaddleNLP 完成命名实体识别（NER）任务的完整流程。涵盖环境配置、数据准备、模型训练（命令行与 API）、静态图导出及 Paddle Serving 服务部署。内容包含 ERNIE-CRF 模型选择、MSRA 数据集处理、性能优化策略及工程实践建议，适用于中文场景下的工业级落地。
在智能客服、电子病历解析或金融舆情监控中，我们常常需要从一段非结构化文本里快速提取出'人名''地名''组织机构'等关键信息。这类需求本质上就是**命名实体识别（NER）**任务。然而，真正将一个 NER 模型从实验跑通到线上稳定运行，并不是简单调用几行 API 就能搞定的——它涉及环境配置、数据处理、训练调优、格式转换和高并发服务部署等一系列工程挑战。
如果你正在寻找一条清晰、可复现、且适合中文场景的端到端实现路径，那么基于百度开源生态的 PaddlePaddle + PaddleNLP 组合或许是最务实的选择之一。这套国产技术栈不仅对中文语义理解做了深度优化，还打通了从训练到推理的服务闭环，尤其适用于有信创要求或希望规避国外框架依赖的项目。
下面我将以一个真实落地的视角，带你走完从 git clone 开始，到最后通过 HTTP 接口完成实体抽取的完整流程。过程中不讲空话，只聚焦你能直接用上的操作细节与避坑经验。
先说结论：对于中文 NER 任务，PaddleNLP 相比 PyTorch+Transformers 方案，在开箱即用性、部署一致性与本土适配上更具优势。
很多人习惯用 HuggingFace Transformers 做 NLP 任务，这没问题。但在实际工程中你会发现：
而 PaddleNLP 从一开始就为中文场景设计。比如它的 ERNIE 系列模型引入了'实体感知预训练'，能更好捕捉'阿里巴巴集团'这样的复合名词；再如其内置的 Jieba+WordPiece 混合分词策略，在保持 BPE 通用性的同时提升了中文切分准确率。
更重要的是，整个链路是原生自洽的：你在 PaddleNLP 里训练的模型，可以直接导出为 Paddle Inference 格式，由 Paddle Serving 加载提供服务，无需任何中间转换步骤。这种'研运一体'的设计理念，极大降低了线上出问题的概率。
一切始于一次简单的克隆：
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
cd PaddleNLP
接着安装开发模式依赖：
pip install -e .
⚠️ 建议使用 Python 3.8+ 和 PaddlePaddle 2.6 以上版本。若需 GPU 支持，请确保已正确安装 CUDA 驱动并配置 cuDNN。
你可以通过以下命令验证安装是否成功：
import paddle
print(paddle.__version__)
print(paddle.is_compiled_with_cuda()) # 应返回 True（如有 GPU）
此时你的本地环境已经具备运行 PaddleNLP 所有示例的能力。接下来我们可以直接进入 NER 实战环节。
NER 本质是一个序列标注任务。输入是一串字或词，输出是每个位置对应的标签，常用 BIO 或 BILUO 编码。例如：
文本：北 京 协 和 医 院
标签：B-LOC I-LOC I-LOC I-LOC E-LOC
PaddleNLP 支持多种数据集格式，包括内置的 msra_ner、clue_ner 等公开数据集，也允许你自定义读取逻辑。
以 MSRA 中文 NER 数据集为例，下载并解压：
wget https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/datasets.msra.cn/msra_ner.zip
unzip msra_ner.zip -d ./datasets/msra_ner/
该数据包含三类实体：PER（人名）、ORG（组织）、LOC（地点）。每一行是一个字及其对应标签，空行分隔句子。
如果你想用自己的业务数据（如医疗报告、合同条款），只需将其整理成相同格式即可。关键是要保证标注规范统一，避免出现'北京'标为 LOC、'北京市'却未标注的情况。
PaddleNLP 提供了两种使用方式：脚本化快速启动 和 API 级灵活定制。根据团队分工，可以选择适合的方式。
PaddleNLP 在 examples/ner/ 目录下提供了多个标准化脚本。对于大多数场景，使用 ERNIE-CRF 组合即可取得不错效果：
python examples/ner/ernie_crf/run_ner_crf.py \
--model_type ernie \
--model_name_or_path ernie-gram-zh \
--train_set ./datasets/msra_ner/train.txt \
--dev_set ./datasets/msra_ner/dev.txt \
--test_set ./datasets/msra_ner/test.txt \
--do_train True \
--do_predict True \
--max_seq_length 128 \
--batch_size 32 \
--learning_rate 5e-5 \
--num_train_epochs 10 \
--output_dir ./ernie_ner_checkpoints/
这个脚本会自动完成：
ernie-gram-zh 预训练权重；训练完成后，你会在 ./ernie_ner_checkpoints/ 目录看到类似如下文件：
model_state.pdparams # 模型参数
training_args.json # 训练配置
vocab.txt # 分词表
如果你需要自定义数据增强、修改损失函数或加入领域知识，可以采用编程方式构建流程：
from paddlenlp.transformers import ErnieTokenizer, ErnieForTokenClassification
from paddlenlp.datasets import load_dataset
import paddle
# 加载 tokenizer 和模型
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-gram-zh')
model = ErnieForTokenClassification.from_pretrained('ernie-gram-zh', num_classes=7)
# 自定义数据处理函数
def tokenize_and_align_labels(example):
words = example['tokens'] # 如 ['北', '京']
labels = example['labels'] # 如 [0, 1]
tokenized_inputs = tokenizer(
words,
is_split_into_words=True,
max_seq_len=128,
return_length=True,
return_attention_mask=True
)
# 对齐标签（注意 subword 情况下的标签偏移）
word_ids = tokenized_inputs.pop("word_ids")
label_ids = []
for word_id in word_ids:
if word_id is None:
label_ids.append(-100)
else:
label_ids.append(labels[word_id])
tokenized_inputs["labels"] = label_ids
return tokenized_inputs
# 加载并处理数据集
train_ds = load_dataset('msra_ner', splits='train')
train_ds = train_ds.map(tokenize_and_align_labels)
# 创建 DataLoader
train_loader = paddle.io.DataLoader(
train_ds,
batch_size=32,
shuffle=True,
collate_fn=lambda x: {k: paddle.stack([d[k] for d in x]) for k in x[0]}
)
这种方式虽然代码量稍多，但便于调试和扩展。例如你可以在这里插入对抗样本生成、实体掩码增强等技巧来提升小样本泛化能力。
训练好的模型不能直接用于线上服务。我们需要将其转换为静态图格式（PDModel），以便 Paddle Inference 引擎高效执行。
PaddleNLP 提供了一个通用导出脚本：
python export_model.py \
--model_type ernie \
--model_path ./ernie_ner_checkpoints/best_model \
--output_path ./inference_model/
执行后会在 ./inference_model/ 生成两个核心文件：
inference.pdmodel：网络结构描述inference.pdiparams：模型权重这两个文件构成了完整的推理模型包，不再依赖原始训练代码，非常适合交付给运维或嵌入至其他系统。
💡 小贴士：如果追求更低延迟，可在导出时启用 TensorRT 优化或 INT8 量化。具体可通过修改
export_model.py中的config参数实现。
现在模型准备好了，下一步是让它'对外提供服务'。这里推荐使用 Paddle Serving，它是专为飞桨模型设计的高性能服务框架，支持 gRPC 和 HTTP 协议，天然兼容 Kubernetes 容器化部署。
pip install paddle_serving_server_gpu # GPU 版
pip install paddle_serving_client
创建服务配置文件 config.yml：
port: 9292
workers: 4
model_config:
- name: ner_model
type: ernie_ner
runtime: pd_gpu
model_data_path: ./inference_model/
启动服务：
python -m paddle_serving_server.serve --config config.yml --thread 10
服务启动后监听 9292 端口，等待请求到来。
你可以使用 Python 客户端发送测试请求：
from paddle_serving_client import Client
client = Client()
client.load_client_config("./inference_model/inference.pdmodel")
client.connect(['127.0.0.1:9292'])
text = "张伟在北京协和医院就诊" # 需先分词并对齐输入格式
words = list(text)
feed = {"tokens": words}
result = client.predict(feed=feed, fetch=["labels"])
print(result)
也可以用 curl 直接调用 HTTP 接口（需额外启动 Web Server 包装层）：
curl -X POST http://127.0.0.1:9292/ner/prediction \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"tokens": ["李", "强", "在", "浙", "江", "大", "学"]}'
# 返回示例
{"predictions": ["B-PER", "E-PER", "O", "B-LOC", "I-LOC", "I-LOC", "E-LOC"]}
至此，整个 NER 系统已具备生产可用性。
像'招商银行股份有限公司'这种长实体，传统方法容易切碎。解决方案有两个方向：
PaddleNLP 默认在 NER 任务中启用 CRF，已在很大程度上缓解了此类问题。
垂直领域（如法律文书、病理报告）往往缺乏大规模标注语料。这时可以尝试：
这些高级功能虽不在基础教程中体现，但官方 GitHub 仓库均有相应示例可供参考。
当单卡 T4 撑不住千级 QPS 时，建议采取以下优化措施：
| 优化手段 | 效果 |
|---|---|
| 启用 Batching | 提升 GPU 利用率，吞吐翻倍 |
| 使用 TensorRT | 显存占用降低 30%，延迟下降 40% |
| 模型蒸馏为 TinyBERT | 参数量缩小 80%，速度提升 3 倍 |
此外，Paddle Serving 支持自动批处理（Auto-Batching），可在不影响响应时间的前提下合并多个请求，显著提升吞吐量。
在一个典型的线上 NER 系统中，各组件协同工作如下：
graph TD
A[客户端] --> B[Paddle Serving]
B --> C[Paddle Inference Engine]
C --> D{GPU/CPU 资源}
C --> E[PDModel 模型文件]
F[训练平台] --> G[PaddleNLP]
G --> H[导出静态图]
H --> E
几点工程建议：
回过头看，这套基于 PaddlePaddle 与 PaddleNLP 的 NER 方案之所以值得推荐，不只是因为它'能跑起来'，而是因为它解决了工业落地中的几个根本痛点：
我已经在多个项目中验证过这套流程：某三甲医院用它自动提取病历中的疾病与药品名称，辅助医生撰写诊断报告；某金融机构靠它解析尽调材料中的公司、法人和金额字段，效率提升 70% 以上。
这些都不是纸上谈兵，而是真正在服务器上跑着的系统。它们的背后，正是这样一个个看似平凡却至关重要的命令、配置和代码片段。
当你第一次看到 curl 请求返回正确的实体标签时，也许会觉得不过如此。但正是这种'顺理成章'的体验，才最难得。
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