汀丶人工智能 · 2023年08月25日 · 浙江

全套解决方案:中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!

全套解决方案:基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!

1.简介

  1. 目标:基于pytorchtransformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架,提供全套的训练、微调模型(包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型)的解决方案;
  2. 数据

    • 从开源社区,整理了海量的训练数据,帮助用户可以快速上手;
    • 同时也开放训练数据模版,可以快速处理垂直领域数据;
    • 结合多线程、内存映射等更高效的数据处理方式,即使需要处理百GB规模的数据,也是轻而易举;
  3. 流程:每一个项目有完整的模型训练步骤,如:数据清洗、数据处理、模型构建、模型训练、模型部署、模型图解;
  4. 模型:当前已经支持gpt2clipgpt-neoxdollyllamachatglm-6bVisionEncoderDecoderModel等多模态大模型;
  5. 多卡串联
    :当前,多数的大模型的尺寸已经远远大于单个消费级显卡的显存,需要将多个显卡串联,才能训练大模型、才能部署大模型。因此对部分模型结构进行修改,实现了训练时推理时
    的多卡串联功能。
  • 模型训练
中文名称文件夹名称数据数据清洗大模型模型部署图解
中文文本分类chinese_classifier
中文gpt2chinese_gpt2
中文clipchinese_clip
图像生成中文文本VisionEncoderDecoderModel
vit核心源码介绍vit model
Thu-ChatGlm-6b(v1)simple_thu_chatglm6b
🌟chatglm-v2-6b🎉chatglm_v2_6b_lora
中文dolly_v2_3bdolly_v2_3b
中文llamachinese_llama
中文bloomchinese_bloom
中文falcon(注意:falcon模型和bloom结构类似)chinese_bloom
中文预训练代码model_clm
百川大模型model_baichuan
模型修剪✂️model_modify
llama2 流水线并行pipeline

2.文本分类模型

本部分,介绍中文的文本分类模型,适用于二分类、多分类等情况。使用transformers库。

  • 处理数据code_01_processdata.ipynb
  • 数据介绍

    1. 本案例使用的是一个外卖平台的评论数据,对评论的文本做了分类(分为好评和差评)
    2. 当你把code_01_processdata.ipynb文件跑完之后,就可以看到在📁data_all里面有一个📁data,里面有三个文件,样式都是像下面👇这样的

上图是一个batch的数据,或者所有的文本分类的数据样式:

  1. text下面的红色条,就是一个个句子。
  2. label里面有红色有绿色,就是表示标签分类。
  3. transformers包做分类的时候,数据要求就这两列。

注意点:

  1. 数据需要分为train_data.csv,test_data.csv,valid_data.csv,这三个csv文件注意是使用,分割开的。
  2. 数据不可以有缺失值
  3. 数据最好只含有两列:label,text

    • label:表示标签,最好为整型数值。0,1,2,3,4等
    • text:表示文本,(看你需求,可以有符号,也可以没有标点符号)
  4. train_data.csv,test_data.csv,valid_data.csv这三个数据里面,不要有数据相同的,不然会造成数据泄漏。
  • 训练模型code_02_trainmodel.ipynb

  • 数据训练流程
    以一个batch为例:

    1. Tokenizer会将数据中的text转换成三个矩阵(或者叫三个Tensor),分别叫input_ids,token_type_ids,attention_mask,至于怎么转换的,我们先不做详细介绍(本仓库后续会介绍)。
    2. pretrained model在被加载之前,需要设置一大堆模型的参数,至于要设置什么参数,我们也不做详细介绍。
    3. Trainer就是一个训练器,也需要预先设置好一大堆参数。至于要设置什么参数,我们也不做详细介绍。
    4. Trainer会把input_ids,token_type_ids,attention_mask;还有数据自带的标签label;还有pretrained model都加载进来,进行训练;
    5. 当所有batch的数据更新完之后,最终就会生成一个模型。your new model就诞生了。
    6. 对于刚开始学习大模型做nlp分类的任务,其实不需要考虑那么多细节,只需要注意数据流程。
  • 注意点:

    1. 这个步骤非常看显存大小。显卡显存越大越好。batch_size,eval_size大小取决于显存大小。
    2. 在实际工程中,会先使用Tokenizer把所有的文本转换成input_ids,token_type_ids,attention_mask,然后在训练的时候,这步就不再做了,目的是减少训练过程中cpu处理数据的时间,不给显卡休息时间。
    3. 在使用Tokenizer把所有的文本做转换的期间,如果设置的文本的长度上限为64,那么会把大于64的文本截断;那些少于64的文本,会在训练的时候,在喂入模型之前,把长度补齐,这么做就是为了减少数据对内存的占用。
    1. 预测code_03_predict.ipynb

      1. 这个时候,就是搞个句子,然后丢给一个pipeline(这个就是把Tokenizer你的大模型放在一起了),然后这个pipeline就给你返回一个分类结果。
      2. 常见的就是使用pipeline,如果更加复杂的话,比如修改模型,这个时候,就比较复杂了(后面会再次介绍)。
    1. 部署

      1. 简单的部署相对于预测,其实就是再加一层web端口,fastapi包就可以实现。
      2. 高级一点的部署相对于预测,就需要把模型从pytorch转换成onnx格式的,这样可以提高推理效率(也不一定,就是举个例子),可能也不会使用web端口(http协议)了,会使用rpc协议等方法。这部分现在先不看。

3.中文gpt2

  1. 本文,将介绍如何使用中文语料,训练一个gpt2
  2. 可以使用你自己的数据训练,用来:写新闻、写古诗、写对联等
  3. 我这里也训练了一个中文gpt2模型,使用了612万个样本,每个样本有512个tokens,总共相当于大约31亿个tokens
  • 安装包

需要准备好环境,也就是安装需要的包

pip install -r requirements.txt

像是pytorch这种基础的包肯定也是要安装的,就不提了。

  • 数据来源

    1. 获得数据:数据链接,关注公众号【统计学人】,然后回复【gpt2】即可获得。
    2. 获得我训练好的模型(使用了15GB的数据(31亿个tokens),在一张3090上,训练了60多小时)
  • 数据格式

    1. 数据其实就是一系列文件夹📁,然后每一个文件夹里面有大量的文件,每一个文件都是.csv格式的文件。其中有一列数据是content
    2. 每一行的content就代表一句话
    3. 虽然数据有15GB那么大,但是处理起来一点也不复杂,使用 datasets
      包,可以很轻松的处理大数据,而我只需要传递所有的文件路径即可,这个使用 glob 包就能完成。
  • 训练代码train_chinese_gpt2.ipynb

    1. 现在训练一个gpt2代码,其实很简单的。抛开处理数据问题,技术上就三点:tokenizergpt2_modelTrainer
    2. tokenizer使用的是bert-base-chinese
      ,然后再添加一下bos_tokeneos_tokenpad_token
    3. gpt2_model使用的是gpt2,这里的gpt2我是从0开始训练的。而不是使用别人的预训练的gpt2模型。
    4. Trainer训练器使用的就是transformersTrainer模块。(支撑多卡并行,tensorboard等,都写好的,直接调用就行了,非常好用)
  • 模型
  • 推理代码infer.ipynb

这个是chinese-gpt2的推理代码

  1. 将代码中的model_name_or_path = "checkpoint-36000"里面的"checkpoint-36000",修改为模型所在的路径。
  2. 然后运行下面一个代码块,即可输出文本生成结果
  3. 可以参考这个代码,制作一个api,或者打包成一个函数或者类。
  • 交互机器人界面chatbot.py
  1. 修改代码里面的第4行,这一行值为模型所在的位置,修改为我分享的模型文件路径。
model_name_or_path = "checkpoint-36000"
  1. 运行
python chatbot.py
  1. 点击链接,即可在浏览器中打开机器人对话界面
    <img src="https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp/raw/main/images/chinesegpt2_bot.png"/>
  • 更多
  • 这个完整的项目下来,其实我都是全靠huggingface文档、教程度过来的.
  • 我做的东西,也就是把Tokenizer改成中文的了,然后也整理了数据,别的大部分东西,都不是我做的了.
  • 原文链接为https://huggingface.co/course/zh-CN/chapter7/6?fw=pt.

其实,我更喜欢做应用,但是也要理解相关的背后原理,目前还在研究相关的gpt2原理还有相关的推理细节,这是我整理的链接,希望可以共同进步

  1. https://huggingface.co/blog/how-to-generate
  2. https://huggingface.co/gpt2
  3. https://huggingface.co/gpt2-large

4.中文clip模型

  1. 本文将介绍,如何从0到1的训练一个中文clip模型。
  2. 在处理数据的过程中,训练的过程中,需要的注意事项。
  3. 从数据流的角度,看看clip模型是怎么处理数据的,模型是怎么构建的。image和text的模型的差异性,两个模型是怎么合并起来计算loss的。
  • clip模型介绍

CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。
CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,与CV中的一些对比学习方法如moco和simclr不同的是,
CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,
模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。
如下图所示,CLIP包括两个模型:

  1. Text Encoder和Image Encoder,其中Text Encoder用来提取文本的特征,可以采用NLP中常用的text transformer模型;
  2. Image Encoder用来提取图像的特征,可以采用常用CNN模型或者vision transformer。

上面这段文字来源于https://zhuanlan.zhihu.com/p/493489688

  1. 从数据上看:之前相似度计算,都是两个文本对:text - text。只不过现在都是text - image了。
  2. clip是两个模型(具体长什么样子,后面再说)
  • 2.1 text-model:负责把text转换成向量。
  • 2.2 image-model:负责把image转换成向量。
  • 2.3 然后把上面两个向量,做交叉计算loss,然后loss反向传播,这样两个模型的参数都会更新。
  1. 其实你想啊,这个image-model处理图像的,其实也可以改为处理视频、处理3d模型等。那简直是格局打开🫴了。我现在没有数据,后面也打算做一个。
  2. 你再想想,text-image => text-image-video-3d这样联合起来,是不是更好。没数据,没机器,做不了。
  3. 有些人可能感觉,你这人,就知道TMD吹牛,来来来,我带你研究研究clip模型的源码。
  • 数据
  1. 直接点击链接[https://pan.baidu.com/s/1wGmX...
    ](https://pan.baidu.com/s/1wGmX...)来获得。
  2. 把下载好的文件,也就是test-2.6w.csvtrain-137w.csv放在文件夹📁bigdata/raw_data里面。
  3. 以此运行processdta_01.ipynbprocessdta_02.ipynbprocessdta_02.ipynb用来处理数据。
  • 3.1 processdta_01.ipynb:用来下载数据,大概下载了10多个小时。
  • 3.2 processdta_02.ipynb:用来筛选数据,不是所有的图片数据都是可以用的,这一步非常坑。需要留意。如果图片没有筛选好,在你训练到中间的时候,突然一下因为图片无法加载导致错误,从而训练中断了。
  • 3.3 processdta_03.ipynb:用来把数据干净的数据处理好,合并好,生成新的,漂亮的训练数据。
  1. 其实完整下来看,数据清洗,就是把符合格式的照片筛选出来,然后进行训练。
  • 数据总结

说到底,你的数据只要整理成这样的一个样式即可

textimage_path
河南一村民继承祖上的一金碗,专家鉴定:此碗是溥仪皇帝用过的bigdata/image_data/test-9282.jpg
著名钢琴家郎朗:我永远不会放弃演奏bigdata/image_data/test-2644.jpg
科幻动作电影《超体》10月24日来袭bigdata/image_data/test-13199.jpg
  1. text:这一列对应图片的标注,或者和图片相关的文本。
  2. image_path:这一列对应图片所在你电脑本地上的路径。
  3. 是的,搞了半天,数据就是这么简单。
  • 数据预处理

这里的数据预处理,是我随便起的名字。说白了,就是这么会是:

  1. 使用tokenizertext转换成input_idsattention_mask.
  2. 使用processorimage转换成pixel_values.
  1. 处理text,那还是很快的。百万级别的数据,可能2~3分钟就行了。
  2. 因为image太大了,只能在训练的时候,每一batch,才能去加载image
    ,这就导致训练的时候特别慢。倒不是因为我的3090算力不行,全都TMD卡在计算机IO上了,非常让人难受。
  • 模型部分

终于讲解到clip的模型部分了。这个clip模型实在是太灵活了,你可以做很多个版本,这里我们挑几个比较常见的结构,来分享一下。

  • 常见的clip模型

这里值得是常见的clip模型,特指的是transformers包的clip模型。

  1. clip主要就是分为两个部分,一个是CLIPTextTransformer,一个是CLIPVisionTransformer,说白了就是一个处理text,一个处理image。
  2. CLIPTextTransformerCLIPVisionTransformer的核心,都共用了一个模型结构CLIPEncoder
    。也就是CLIP编码部分。(这里说的共用,值得是模型框架相同,而不是模型训练的时候,参数也相同。)

Q:有些人就问了,text和image两个生成的数据都不一样,比如text转换成input_idsattention_maskimage
转换成pixel_values;他们怎么可以使用一个模型结构CLIPEncoder

A:这个也是非常好回答的,因他俩又不是直接使用CLIPEncoder
,前后都加了一些万金油的模型组件(比如embeddinglinear
等),模型输出的时候,也是这么做的。还是应了那句话,就看你怎么吧数据转换成hidden_states,以及怎么把hidden_states输出出去。

Q:CLIPTextTransformerCLIPVisionTransformer输出的维度也不一定一样吧,怎么计算交叉损失?

A: 也很简单啦,加个linear对齐一下就行了。

看看CLIPTextTransformerCLIPVisionTransformer的内心:

  • 中文版本的clip模型

上面的常见的clip模型,确实是好,其实你只要换一个支持中文的新tokenizer,然后从0️⃣开始训练即可。
但是这么搞,没什么创意呀。其实我第一次就是这么干的,直接支持中文的新tokenizer。但是训练了一天,loss基本上没变化。我内心其实是崩溃的。

后来,我研究了一下transformers包里面的chinese-clip模型代码。我发现,chinese-clip相对于clip
。就是把常规的CLIPTextTransformer换成了bert版本的。啊对,这就破案了。这个奉上代码截图。

  • 后续改进
  1. 因为训练image这类型的任务,非常吃资源,不管是我的显存还是我的磁盘。目前数据占用我硬盘100GB
  2. 针对loss不下降,下次如果再让我做,我打算先把clip模型的vit部分先固定住,然后训练bert来拟合vit-output
  3. 也可也固定bert模型,训练vit模型;
  4. 也可以拆开做,反正本质上都是Encoder,然后计算相似度。

5. 图生文image-encoder-decoder

之前在huggingfacehttps://huggingface.co/nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning上看到这个模型.

  1. 感觉这个模型很有趣,想法很好。
  2. 发现这个模型关于中文的不多。
  3. 之前的clip训练其实挺失败的,loss没有下降.

主要也就是抱着学习的态度,把源码看懂,把流程跑通。分享中间的细节和踩坑经历。

  1. 使用vit来作为encoder部分,输出encoder_hidden_states绿色部分1
  2. 使用gpt2来作为decoder部分,接受encoder_hidden_states,绿色部分3
  3. 如果encoder输出的encoder_hidden_statesdecoder接受的encoder_hidden_states维度不一样,就加个linear,绿色部分2
  • 模型训练需要的数据样式
    训练的时候,模型需要的数据主要有两个维度:
  • pixel_valueimage通过processor生成
  • labeltext通过tokenizer生成的input_ids
  • 计算loss的时候,其实和gpt2一模一样的(自回归,本质上就是向后错位一下)。

目前已经把训练好的模型,发布在huggingface上了。https://huggingface.co/yuanzhoulvpi/vit-gpt2-image-chinese-captioning

本模块处理数据的方式和clip模型差不多,可以看隔壁文件夹,训练clip的数据处理思路。

  1. 只要把processdta_02.ipynb文件替换即可。
  2. 执行顺序依然按照着processdta_01.ipynbprocessdta_02.ipynbprocessdta_03.ipynb
  • 训练部分train_encoder_decoder.ipynb

    1. 处理图像,使用的是"google/vit-base-patch16-224"模型。
    2. 处理文本,使用的是"yuanzhoulvpi/gpt2_chinese"模型。
    3. 最后就是把两个模型通过VisionEncoderDecoderModel粘起来。
  • 训练的loss
  • 训练的信息
    gpu使用的是3090,模型大概是2.16亿个参数。花了超过20个小时。但是大部分时间都是卡在IO上(加载图片上)

  • 推理用你自己训练
    参考infer_encoder_decoder.ipynb
  • 直接用

    from transformers import (VisionEncoderDecoderModel, 
                            AutoTokenizer,ViTImageProcessor)
    import torch
    from PIL import Image
    vision_encoder_decoder_model_name_or_path = "yuanzhoulvpi/vit-gpt2-image-chinese-captioning"#"vit-gpt2-image-chinese-captioning/checkpoint-3200"
    
    processor = ViTImageProcessor.from_pretrained(vision_encoder_decoder_model_name_or_path)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(vision_encoder_decoder_model_name_or_path)
    model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(vision_encoder_decoder_model_name_or_path)
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model.to(device)
    
    max_length = 16
    num_beams = 4
    gen_kwargs = {"max_length": max_length, "num_beams": num_beams}
    
    
    def predict_step(image_paths):
      images = []
      for image_path in image_paths:
          i_image = Image.open(image_path)
          if i_image.mode != "RGB":
              i_image = i_image.convert(mode="RGB")
    
          images.append(i_image)
    
      pixel_values = processor(images=images, return_tensors="pt").pixel_values
      pixel_values = pixel_values.to(device)
    
      output_ids = model.generate(pixel_values, **gen_kwargs)
    
      preds = tokenizer.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
      preds = [pred.strip() for pred in preds]
      return preds
    
    
    predict_step(['bigdata/image_data/train-1000200.jpg'])
    

6.vit 源码

  1. 之前都搞过clipimage-encoder-decoder。现在哪里还怕搞不懂vit.
  2. 这里主要分享一下vit的最核心的部分。
  • vit 核心的数据内容

vit想法非常牛,但是数据处理的思想更牛,之前都没提出来过。

载对于一个图片,将一个图片分割成N块。巧妙的使用nn.Conv2d

  • 初始化

    import torch
    from torch import nn 
    
    #base parameter
    
    image_size=224 # 图片的width和height
    patch_size=16  # 将图片的分为块,每一块的大小为16x16,这样就有(224//16)^2 = 14 ^2 = 196个
    num_channels=3 #  R,G, B
    hidden_size=768 # 输出的hidden_size
    batch_size = 16 # 一批数据有多少
  • 创建一个分块器和一个样本数据(一个batch)

    #分块器
    project = nn.Conv2d(num_channels, hidden_size, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
    
    #样本数据(一个`batch`) 
    #batch_size, num_channels, height, width = pixel_values.shape
    pixel_values = torch.randn(batch_size, num_channels, image_size, image_size)
    
    pixel_values.shape 
  • 输出分块的大小

    project(pixel_values).shape 
    
    #> torch.Size([16, 768, 14, 14])
  • 数据再转换一下,image的embedding就完成了。

    image_embedding = project(pixel_values).flatten(2).transpose(1, 2)
    image_embedding.shape 
    #> torch.Size([16, 196, 768]) # batch_size, seq_length, embedding_dim

这个时候,就已经和文本的数据一样了。维度都是(batch_size, seq_length, embedding_dim),再向下推导,就是transformers了。没什么可介绍的了。

项目链接:https://github.com/yuanzhoulv...

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