Piterang comments

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                                            Piterang

新人求助，能提供bert，pythonAPI推理部署示例嘛，我该如何做前处理和后处理。

> 1. 如果是口语理解（Spoken Language Understanding，SLU）任务可以参考 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/ernie-3.0-tiny/deploy/cpp/infer_demo.cc > 或 https://github.com/hong19860320/PaddleLite-generic-demo/blob/55c8f7936e6e1c40231c5c9472c5251891a9ae01/spoken_language_understanding_demo/shell/demo.cc#L344 ，需要注意的是 tokenizer 使用了 PaddleNLP 的 fast_tokenizer 加速库 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/fast_tokenizer 。 > 2. 不同任务前、后处理差异都比较大，可以参考 PaddleNLP repo 相关示例 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo 自行编写代码。感谢！

在华为昇腾Atlas 300推理卡上编译安装FastDeploy，后尝试部署uie模型出现问题。[ERROR] fastdeploy/runtime/runtime_option.cc(181)::UsePaddleBackend The FastDeploy didn't compile with Paddle Inference.

> ## 环境 > * 【FastDeploy版本】： npu自行编译 > * 【编译命令】如果您是自行编译的FastDeploy，请说明您的编译方式（参数命令） > * 【系统平台】: Linux arm(Ubuntu 18.04) > * 【硬件】：昇腾Atlas 300 > * 【编译语言】： Python3.7 > > ## 问题日志及出现问题的操作流程 >...