Rasa 2.2训练是否基于用户会话？如何实现服务运行时训练？

1. Rasa训练是否基于用户会话？ #

不是。Rasa的训练完全基于你在Botfront中配置的训练数据（NLU样本、对话故事、规则等），和实时用户会话没有任何关系。

你日志中同时出现训练进度和用户会话日志，是因为当前的Rasa实例同时承担了「处理用户会话请求」和「执行模型训练」两个任务——开发环境中如果没有分离训练与服务进程，就会导致两类日志混在一起输出。从日志内容也能看出：先加载了已部署的模型（用于响应用户），之后才启动新模型的训练，期间用户仍在正常连接/断开，两者只是共享了同一个日志输出通道，并非训练依赖会话数据。

附你提供的格式化日志：

2023-02-08 06:23:36 DEBUG    rasa_addons.core.channels.webchat  - User BMkLfyfz-39wX1NPAAit connected to socketIO endpoint.
2023-02-08 06:23:42 DEBUG    rasa.utils.tensorflow.models  - Finished building tensorflow prediction graph.
2023-02-08 06:23:42 DEBUG    rasa.core.nlg.generator  - Instantiated NLG to 'GraphQLNaturalLanguageGenerator'.

2023-02-08 06:23:42 DEBUG    rasa.server  -Successfully loaded model 'model-5pcXs4w7mJuwRH5C7.tar.gz'.

Epochs:  18%|█▊        | 9/50 [04:05<17:36, 25.78s/it, t_loss=1.653, loss=0.690, acc=0.998]2023-02-08 06:24:00 DEBUG    rasa_addons.core.channels.webchat  - User tRpkKF7BlMZm8PNPAAip disconnected from socketIO endpoint.
2023-02-08 06:24:03 DEBUG    rasa_addons.core.channels.webchat  - User l4aoVZpt-xzfb6pvAAiv connected to socketIO endpoint.
2023-02-08 06:24:04 DEBUG    rasa_addons.core.channels.graphql  - fetching endpoints and credentials at http://botfront-app:3000/graphql
2023-02-08 06:24:04 DEBUG    rasa_addons.core.channels.webchat  - User l4aoVZpt-xzfb6pvAAiv connected to socketIO endpoint.

Epochs:  22%|██▏       | 11/50 [04:36<13:15, 20.39s/it, t_loss=1.371, loss=0.427, acc=0.998]2023-02-08 06:24:37 DEBUG    rasa_addons.core.channels.webchat  - User f2Jmi43Qv656OJTAAAix connected to socketIO endpoint.

2023-02-08 06:24:37 DEBUG    rasa_addons.core.channels.graphql  - fetching endpoints and credentials at http://botfront-app:3000/graphql
Epochs:  24%|██▍       | 12/50 [04:50<11:49, 18.67s/it, t_loss=1.275, loss=0.343, acc=0.999]2023-02-08 06:24:37 DEBUG    rasa_addons.core.channels.webchat  - User f2Jmi43Qv656OJTAAAix connected to socketIO endpoint.

Epochs:  30%|███       | 15/50 [05:34<09:10, 15.73s/it, t_loss=1.094, loss=0.194, acc=0.999]2023-02-08 06:25:23 DEBUG    rasa_addons.core.channels.webchat  - User l4aoVZpt-xzfb6pvAAiv disconnected from socketIO endpoint.

2. 如何在服务用户的同时进行训练？ #

Rasa Core的训练本身就是脱离会话的，不需要依赖实时用户数据。你需要做的是分离训练进程与服务进程，让两个任务在独立的Rasa实例中执行：

• 部署独立的Rasa服务实例：专门用于处理用户会话，运行命令：

  rasa run --enable-api --cors "*" --credentials credentials.yml --endpoints endpoints.yml
  

  在Botfront的端点配置中，将服务端点指向这个实例，确保用户请求都由它处理。

• 用另一个Rasa实例执行训练：在Botfront中配置训练任务时，指向专门的训练实例（或直接在Botfront后台触发训练，Botfront会自动调度训练进程）。训练完成后，将新模型部署到上述的服务实例即可（Rasa支持热加载模型，无需重启服务）。

这样就能实现用户正常访问的同时，后台独立执行模型训练，两类任务互不干扰，日志也会分开输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者heroin