Transformers2.0让你三行代码调用语言模型,兼容TF2.0和PyTorch

brownswan 发布于1年前

最近,专注于自然语言处理(NLP)的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新,从而为 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 两大深度学习

框架提供了前所未有的兼容性。

更新后的 Transformers 2.0 汲取了 PyTorch 的易用性和 Tensorflow 的工业级生态系统。借助于更新后的 Transformers 库,科学家和实践者可以更方便地在开发同一语言模型的训练、评估和制作阶段选择不同的框架。

那么更新后的 Transformers 2.0 具有哪些显著的特征呢?对 NLP 研究者和实践者又会带来哪些方面的改善呢?机器之心进行了整理。

项目地址:https://github.com/huggingface/transformers

Transformers 2.0 新特性

  • 像 pytorch-transformers 一样使用方便;

  • 像 Keras 一样功能强大和简洁;

  • 在 NLU 和 NLG 任务上实现高性能;

  • 对教育者和实践者的使用门槛低。

为所有人提供 SOTA自然语言处理

  • 深度学习研究者;

  • 亲身实践者;

  • AI/ML/NLP 教师和教育者。

更低的计算开销和更少的碳排放量

  • 研究者可以共享训练过的模型,而不用总是重新训练;

  • 实践者可以减少计算时间和制作成本;

  • 提供有 8 个架构和 30 多个预训练模型,一些模型支持 100 多种语言;

为模型使用期限内的每个阶段选择正确的框架

  • 3 行代码训练 SOTA 模型;

  • 实现TensorFlow2.0 和 PyTorch 模型的深度互操作;

  • 在TensorFlow2.0 和 PyTorch 框架之间随意移动模型;

  • 为模型的训练、评估和制作选择正确的框架。

现已支持的模型

官方提供了一个支持的模型列表,包括各种著名的预训练语言模型和变体,甚至还有官方实现的一个蒸馏后的 Bert 模型:

1. BERT (https://github.com/google-research/bert)

2. GPT (https://github.com/openai/finetune-transformer-lm)

3.GPT-2(https://blog.openai.com/better-language-models/) 

4.Transformer-XL(https://github.com/kimiyoung/transformer-xl) 

5. XLNet (https://github.com/zihangdai/xlnet/)

6. XLM (https://github.com/facebookresearch/XLM/)

7. RoBERTa (https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/roberta)

8. DistilBERT (https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/distillation)

快速上手

怎样使用 Transformers 工具包呢?官方提供了很多代码示例,以下为查看 Transformer 内部模型的代码:

import torch from transformers import * #Transformers has a unified API #for 8 transformer architectures and 30 pretrained weights. #Model | Tokenizer | Pretrained weights shortcut MODELS = [(BertModel, BertTokenizer, 'bert-base-uncased'), (OpenAIGPTModel, OpenAIGPTTokenizer, 'openai-gpt'), (GPT2Model, GPT2Tokenizer, 'gpt2'), (TransfoXLModel, TransfoXLTokenizer, 'transfo-xl-wt103'), (XLNetModel, XLNetTokenizer, 'xlnet-base-cased'), (XLMModel, XLMTokenizer, 'xlm-mlm-enfr-1024'), (DistilBertModel, DistilBertTokenizer, 'distilbert-base-uncased'), (RobertaModel, RobertaTokenizer, 'roberta-base')] #To use TensorFlow 2.0 versions of the models, simply prefix the class names with 'TF', e.g. TFRobertaModel is the TF 2.0 counterpart of the PyTorch model RobertaModel #Let's encode some text in a sequence of hidden-states using each model: for model_class, tokenizer_class, pretrained_weights in MODELS: # Load pretrained model/tokenizer tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights) model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights) # Encode text input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Here is some text to encode", add_special_tokens=True)]) # Add special tokens takes care of adding [CLS], [SEP], <s>... tokens in the right way for each model. with torch.no_grad(): last_hidden_states = model(input_ids)[0] # Models outputs are now tuples #Each architecture is provided with several class for fine-tuning on down-stream tasks, e.g. BERT_MODEL_CLASSES = [BertModel, BertForPreTraining, BertForMaskedLM, BertForNextSentencePrediction, BertForSequenceClassification, BertForMultipleChoice, BertForTokenClassification, BertForQuestionAnswering] #All the classes for an architecture can be initiated from pretrained weights for this architecture #Note that additional weights added for fine-tuning are only initialized 
#and need to be trained on the down-stream tasktokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') for model_class in BERT_MODEL_CLASSES: # Load pretrained model/tokenizer model = model_class.from_pretrained('bert-base-uncased') #Models can return full list of hidden-states & attentions weights at each layer model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights, output_hidden_states=True, output_attentions=True) input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Let's see all hidden-states and attentions on this text")]) all_hidden_states, all_attentions = model(input_ids)[-2:] #Models are compatible with Torchscript model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights, torchscript=True) traced_model = torch.jit.trace(model, (input_ids,)) #Simple serialization for models and tokenizers model.save_pretrained('./directory/to/save/') # save model = model_class.from_pretrained('./directory/to/save/') # re-load tokenizer.save_pretrained('./directory/to/save/') # save tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained('./directory/to/save/') # re-load #SOTA examples for GLUE, SQUAD, text generation...

Transformers 同时支持 PyTorch 和TensorFlow2.0,用户可以将这些工具放在一起使用。如下为使用TensorFlow2.0 和 Transformer 的代码:

import tensorflow as tf import tensorflow_datasets from transformers import * #Load dataset, tokenizer, model from pretrained model/vocabulary tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-cased') data = tensorflow_datasets.load('glue/mrpc') #Prepare dataset for GLUE as a tf.data.Dataset instance train_dataset = glue_convert_examples_to_features(data['train'], tokenizer, max_length=128, task='mrpc') valid_dataset = glue_convert_examples_to_features(data['validation'], tokenizer, max_length=128, task='mrpc') train_dataset = train_dataset.shuffle(100).batch(32).repeat(2) valid_dataset = valid_dataset.batch(64) #Prepare training: Compile tf.keras model with optimizer, loss and learning rate schedule optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5, epsilon=1e-08, clipnorm=1.0) loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('accuracy') model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[metric]) #Train and evaluate using tf.keras.Model.fit() history = model.fit(train_dataset, epochs=2, steps_per_epoch=115, validation_data=valid_dataset, validation_steps=7) #Load the TensorFlow model in PyTorch for inspection model.save_pretrained('./save/') pytorch_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('./save/', from_tf=True) #Quickly test a few predictions - MRPC is a paraphrasing task, let's see if our model learned the task sentence_0 = "This research was consistent with his findings.“ 
sentence_1 = "His findings were compatible with this research.“sentence_2 = "His findings were not compatible with this research.“ 
inputs_1 = tokenizer.encode_plus(sentence_0, sentence_1, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')inputs_2 = tokenizer.encode_plus(sentence_0, sentence_2, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') pred_1 = pytorch_model(*inputs_1)[0].argmax().item() pred_2 = pytorch_model(*inputs_2)[0].argmax().item() print("sentence_1 is", "a paraphrase" if pred_1 else "not a paraphrase", "of sentence_0") print("sentence_2 is", "a paraphrase" if pred_2 else "not a paraphrase", "of sentence_0")

使用 py 文件脚本进行模型微调

当然,有时候你可能需要使用特定数据集对模型进行微调,Transformer2.0 项目提供了很多可以直接执行的 Python 文件。例如:

  • run_glue.py:在九种不同 GLUE 任务上微调 BERT、XLNet 和 XLM 的示例(序列分类);

  • run_squad.py:在问答数据集 SQuAD 2.0 上微调 BERT、XLNet 和 XLM 的示例(token 级分类);

  • run_generation.py:使用 GPT、GPT-2、Transformer-XL和 XLNet 进行条件语言生成;

  • 其他可用于模型的示例代码。

GLUE 任务上进行模型微调

如下为在 GLUE 任务进行微调,使模型可以用于序列分类的示例代码,使用的文件是 run_glue.py。

首先下载 GLUE 数据集,并安装额外依赖:

pip install -r ./examples/requirements.txt

然后可进行微调:

export GLUE_DIR=/path/to/glue
export TASK_NAME=MRPC

python ./examples/run_glue.py \
 --model_type bert \
 --model_name_or_path bert-base-uncased \
 --task_name $TASK_NAME \
 --do_train \
 --do_eval \
 --do_lower_case \
 --data_dir $GLUE_DIR/$TASK_NAME \
 --max_seq_length 128 \
 --per_gpu_eval_batch_size=8 \
 --per_gpu_train_batch_size=8 \
 --learning_rate 2e-5 \
 --num_train_epochs 3.0 \
 --output_dir /tmp/$TASK_NAME/

在命令行运行时,可以选择特定的模型和相关的训练参数。

使用 SQuAD 数据集微调模型

另外,你还可以试试用 run_squad.py 文件在 SQuAD 数据集上进行微调。代码如下:

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 ./examples/run_squad.py \
 --model_type bert \
 --model_name_or_path bert-large-uncased-whole-word-masking \
 --do_train \
 --do_eval \
 --do_lower_case \
 --train_file $SQUAD_DIR/train-v1.1.json \
 --predict_file $SQUAD_DIR/dev-v1.1.json \
 --learning_rate 3e-5 \
 --num_train_epochs 2 \
 --max_seq_length 384 \
 --doc_stride 128 \
 --output_dir ../models/wwm_uncased_finetuned_squad/ \
 --per_gpu_eval_batch_size=3 \
 --per_gpu_train_batch_size=3 \

这一代码可微调 BERT 全词 Mask 模型,在 8 个 V100GPU 上微调,使模型的 F1 分数在 SQuAD 数据集上超过 93。

用模型进行文本生成

还可以使用 run_generation.py 让预训练语言模型进行文本生成,代码如下:

python ./examples/run_generation.py \
 --model_type=gpt2 \
 --length=20 \
 --model_name_or_path=gpt2 \

安装方法

如此方便的工具怎样安装呢?用户只要保证环境在 Python3.5 以上,PyTorch 版本在 1.0.0 以上或TensorFlow版本为 2.0.0-rc1。

然后使用 pip 安装即可。

pip install transformers

移动端部署很快就到

HuggingFace 在 GitHub 上表示,他们有意将这些模型放到移动设备上,并提供了一个 repo 的代码,将GPT-2模型转换为 CoreML 模型放在移动端。

未来,他们会进一步推进开发工作,用户可以无缝地将大模型转换成 CoreML 模型,无需使用额外的程序脚本。

repo 地址:https://github.com/huggingface/swift-coreml-transformers

查看原文: Transformers2.0让你三行代码调用语言模型,兼容TF2.0和PyTorch

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