GPT建模与预测实战

代码链接见文末

效果图：

1.数据样本生成方法

训练配置参数：

--epochs 40 --batch_size 8 --device 0 --train_path data/train.pkl

其中train.pkl是处理后的文件

因此，我们首先需要执行preprocess.py进行预处理操作，配置参数：

--data_path data/novel --save_path data/train.pkl --win_size 200 --step 200

其中--vocab_file是语料表，一般不用修改，--log_path是日志路径

预处理流程如下：

• 首先，初始化tokenizer

• 读取作文数据集目录下的所有文件，预处理后，对于每条数据，使用滑动窗口对其进行截断

• 最后，序列化训练数据 

代码如下：

# 初始化tokenizertokenizer = CpmTokenizer(vocab_file="vocab/chinese_vocab.model")#pip install jiebaeod_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("<eod>")   # 文档结束符sep_id = tokenizer.sep_token_id# 读取作文数据集目录下的所有文件train_list = []logger.info("start tokenizing data")for file in tqdm(os.listdir(args.data_path)):file = os.path.join(args.data_path, file)with open(file, "r", encoding="utf8")as reader:lines = reader.readlines()title = lines[1][3:].strip()    # 取出标题lines = lines[7:]   # 取出正文内容article = ""for line in lines:if line.strip() != "":  # 去除换行article += linetitle_ids = tokenizer.encode(title, add_special_tokens=False)article_ids = tokenizer.encode(article, add_special_tokens=False)token_ids = title_ids + [sep_id] + article_ids + [eod_id]# train_list.append(token_ids)# 对于每条数据，使用滑动窗口对其进行截断win_size = args.win_sizestep = args.stepstart_index = 0end_index = win_sizedata = token_ids[start_index:end_index]train_list.append(data)start_index += stepend_index += stepwhile end_index+50 < len(token_ids):  # 剩下的数据长度，大于或等于50，才加入训练数据集data = token_ids[start_index:end_index]train_list.append(data)start_index += stepend_index += step# 序列化训练数据with open(args.save_path, "wb") as f:pickle.dump(train_list, f)

2.模型训练过程

 （1） 数据与标签

        在训练过程中，我们需要根据前面的内容预测后面的内容，因此，对于每一个词的标签需要向后错一位。最终预测的是每一个位置的下一个词的token_id的概率。

（2）训练过程

        对于每一轮epoch，我们需要统计该batch的预测token的正确数与总数，并计算损失，更新梯度。

训练配置参数：

--epochs 40 --batch_size 8 --device 0 --train_path data/train.pkl

def train_epoch(model, train_dataloader, optimizer, scheduler, logger,epoch, args):model.train()device = args.deviceignore_index = args.ignore_indexepoch_start_time = datetime.now()total_loss = 0  # 记录下整个epoch的loss的总和epoch_correct_num = 0   # 每个epoch中,预测正确的word的数量epoch_total_num = 0  # 每个epoch中,预测的word的总数量for batch_idx, (input_ids, labels) in enumerate(train_dataloader):# 捕获cuda out of memory exceptiontry:input_ids = input_ids.to(device)labels = labels.to(device)outputs = model.forward(input_ids, labels=labels)logits = outputs.logitsloss = outputs.lossloss = loss.mean()# 统计该batch的预测token的正确数与总数batch_correct_num, batch_total_num = calculate_acc(logits, labels, ignore_index=ignore_index)# 统计该epoch的预测token的正确数与总数epoch_correct_num += batch_correct_numepoch_total_num += batch_total_num# 计算该batch的accuracybatch_acc = batch_correct_num / batch_total_numtotal_loss += loss.item()if args.gradient_accumulation_steps > 1:loss = loss / args.gradient_accumulation_stepsloss.backward()# 梯度裁剪torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), args.max_grad_norm)# 进行一定step的梯度累计之后，更新参数if (batch_idx + 1) % args.gradient_accumulation_steps == 0:# 更新参数optimizer.step()# 更新学习率scheduler.step()# 清空梯度信息optimizer.zero_grad()if (batch_idx + 1) % args.log_step == 0:logger.info("batch {} of epoch {}, loss {}, batch_acc {}, lr {}".format(batch_idx + 1, epoch + 1, loss.item() * args.gradient_accumulation_steps, batch_acc, scheduler.get_lr()))del input_ids, outputsexcept RuntimeError as exception:if "out of memory" in str(exception):logger.info("WARNING: ran out of memory")if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):torch.cuda.empty_cache()else:logger.info(str(exception))raise exception# 记录当前epoch的平均loss与accuracyepoch_mean_loss = total_loss / len(train_dataloader)epoch_mean_acc = epoch_correct_num / epoch_total_numlogger.info("epoch {}: loss {}, predict_acc {}".format(epoch + 1, epoch_mean_loss, epoch_mean_acc))# save modellogger.info('saving model for epoch {}'.format(epoch + 1))model_path = join(args.save_model_path, 'epoch{}'.format(epoch + 1))if not os.path.exists(model_path):os.mkdir(model_path)model_to_save = model.module if hasattr(model, 'module') else modelmodel_to_save.save_pretrained(model_path)logger.info('epoch {} finished'.format(epoch + 1))epoch_finish_time = datetime.now()logger.info('time for one epoch: {}'.format(epoch_finish_time - epoch_start_time))return epoch_mean_loss

(3)部署与网页预测展示

        app.py既是模型预测文件，又能够在网页中展示，这需要我们下载一个依赖库：

pip install streamlit

        

生成下一个词流程，每次只根据当前位置的前context_len个token进行生成：

• 第一步，先将输入文本截断成训练的token大小，训练时我们采用的200，截断为后200个词

• 第二步，预测的下一个token的概率，采用温度采样和topk/topp采样

最终，我们不断的以自回归的方式不断生成预测结果

这里指定模型目录 

进入项目路径

执行streamlit run app.py 

 生成效果：

 数据与代码链接：https://pan.baidu.com/s/1XmurJn3k_VI5OR3JsFJgTQ?pwd=x3ci 
提取码：x3ci