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

  • 2019 年 10 月 4 日
  • 筆記

转自：机器之心编辑部

能够灵活地调用各种语言模型，一直是 NLP 研究者的期待。近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库，用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用，且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch 两大框架，非常方便快捷。

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 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 模型的深度互操作；
  • 在 TensorFlow 2.0 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

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