系列篇章💥
AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知
AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知
AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读
AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览
AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化
AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理
AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Transformer库之HuggingFace介绍
AI大模型探索之路-训练篇8：大语言模型Transformer库-预训练流程编码体验
AI大模型探索之路-训练篇9：大语言模型Transformer库-Pipeline组件实践
AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践
目录
前言
随着自然语言处理（NLP）领域的不断发展，各种预训练模型层出不穷。其中，基于Transformer架构的预训练模型在各种任务中取得了显著的成果。Hugging Face的transformers库提供了丰富的预训练模型和相关组件，使得研究人员和开发者能够轻松地使用这些模型进行各种NLP任务。本文将介绍transformers库中的Model组件，包括不同类型的预训练模型、Model Head以及如何调用这些模型进行推理。通过本文的介绍，大家可以更好地理解和应用transformers库中的Model组件。
一、Model类型概览
目前基于Transformer的模型主要存在以下三种：
1）仅仅包含Transformer的编码器模型（自编码模型）：使用Encoder，可以从两个方向进行编码，拥有双向的注意力机制，即计算每一个词的特征时都看到完整上下文。常见仅仅存在编码器的预训练模型有：ALBERT、BERT、DistilBERT、RoBERTa等。经常被用于的任务：文本分类，命名实体识别，阅读理解等。
2）仅仅存在Transformer的解码器模型:（自回归模型），使用Decoder，拥有单向的注意力机制，即计算每一个词的特征时都只能看到上文，无法看到下文。常见的预训练模型：GPT、GPT-2、GPT-3、Bloom、LLaMA等。经常被用于文本生成中。
3）具有Transformers的编码器-解码器:（序列到序列模型），使用Encoder+Decoder，Encoder部分使用双向的注意力，Decoder部分使用单向注意力。常见的预训练模型为：BART、T5、mBART、GLM等。被用于文本摘要和机器翻译中。
二、Model Head详解
Model head是模型架构中用于处理特定任务的关键组件，它负责将模型编码的表示映射到任务所需的输出格式：（它们在预训练模型的基础上添加了一层或多层额外的网络结构，以适应任务需求，比如针对特定任务设计分类、问答或生成）
1）ForCausalLM：这是带有因果语言建模头的模型，通常用于解码器（Decoder）类型的任务。这种类型的任务包括文本生成或文本完成，其中生成的每个新词都依赖于之前生成的所有词。
2）ForMaskedLM：这是带有掩码语言建模头的模型，用于编码器（Encoder）类型的任务。这种任务涉及预测文本中被掩盖或隐藏的词，BERT模型就是这种类型的一个例子。
3）ForSeq2SeqLM：这是带有序列到序列语言建模头的模型，适用于需要编码器和解码器共同工作的任务，如机器翻译或文本摘要。
4）ForMultiplechoice：这是用于多项选择任务的模型，它处理包含多个候选答案的输入，并预测正确答案的索引。
5）ForQuestionAnswering：这是问答任务的模型，它从给定的文本中抽取答案。这种模型通常包括一个编码器来理解问题和上下文，然后是一个答案抽取机制。
6）ForSequenceClassification：这是用于文本分类任务的模型，它将整个输入序列映射到一个或多个标签。例如，情感分析或主题分类。
7）ForTokenClassification：这是用于标记分类任务的模型，如命名实体识别（NER），它将序列中的每个标记映射到一个预定义的标签。
这些Model Head提供了一种方便的方法来加载预训练的模型，并针对特定任务进行微调或直接使用。在transformers库中，这些类允许研究人员和开发者快速实现和测试不同的NLP任务，而无需从头开始设计和实现模型架构。
三、Model API调用实践
1、模型的保存
1）直接使用git将模型下载到本地
git clone "https://huggingface.co/hfl/rbt3"
2）save_pretrained保存训练模型
一旦模型被训练完成，你可以使用模型的save_pretrained方法来保存模型和分词器。这通常涉及指定一个保存模型的目录路径。以下是如何保存模型和分词器的示例：
# 假设model是一个已经训练好的模型实例# 假设tokenizer是与model相对应的分词器实例# 指定保存模型和分词器的目录路径model_save_path ="path_to_save_model"tokenizer_save_path ="path_to_save_tokenizer"# 保存模型model.save_pretrained(model_save_path)# 保存分词器tokenizer.save_pretrained(tokenizer_save_path)
在这个例子中，model_save_path和tokenizer_save_path是你希望保存模型和分词器的目录路径。运行这段代码后，模型和分词器的状态将被保存在指定的目录中，每个目录通常包含多个文件，例如模型的权重文件、配置文件等
2、模型的加载
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
1）在线加载
model = AutoModel.from_pretrained("hfl/rbt3", force_download=True)
2）离线加载
model = AutoModel.from_pretrained("/root/代码/Model组件/rbt3")
3、模型加载参数
模型加载
从预训练模型的权重文件中加载整个模型，包括模型的结构、权重等信息。这样可以在需要使用预训练模型进行推理或者继续训练时，直接加载整个模型。
model = AutoModel.from_pretrained("/root/代码/Model组件/rbt3")model.config
输出
BertConfig {"_name_or_path":"/root/代码/Model组件/rbt3","architectures":["BertForMaskedLM"],"attention_probs_dropout_prob":0.1,"classifier_dropout": null,"directionality":"bidi","hidden_act":"gelu","hidden_dropout_prob":0.1,"hidden_size":768,"initializer_range":0.02,"intermediate_size":3072,"layer_norm_eps":1e-12,"max_position_embeddings":512,"model_type":"bert","num_attention_heads":12,"num_hidden_layers":3,"output_past": true,"pad_token_id":0,"pooler_fc_size":768,"pooler_num_attention_heads":12,"pooler_num_fc_layers":3,"pooler_size_per_head":128,"pooler_type":"first_token_transform","position_embedding_type":"absolute","transformers_version":"4.35.2","type_vocab_size":2,"use_cache": true,"vocab_size":21128}
加载配置信息
是从预训练模型的配置文件中加载配置信息，而不是整个模型。这样可以在不下载整个模型的情况下，仅加载模型的配置信息
config = AutoConfig.from_pretrained("/root/代码/Model组件/rbt3")Config
输出
BertConfig {"_name_or_path":"/root/代码/Model组件/rbt3","architectures":["BertForMaskedLM"],"attention_probs_dropout_prob":0.1,"classifier_dropout": null,"directionality":"bidi","hidden_act":"gelu","hidden_dropout_prob":0.1,"hidden_size":768,"initializer_range":0.02,"intermediate_size":3072,"layer_norm_eps":1e-12,"max_position_embeddings":512,"model_type":"bert","num_attention_heads":12,"num_hidden_layers":3,"output_past": true,"pad_token_id":0,"pooler_fc_size":768,"pooler_num_attention_heads":12,"pooler_num_fc_layers":3,"pooler_size_per_head":128,"pooler_type":"first_token_transform","position_embedding_type":"absolute","transformers_version":"4.35.2","type_vocab_size":2,"use_cache": true,"vocab_size":21128}
4、模型调用
sen ="今天天气不错，我的心情也不错！"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/代码/Model组件/rbt3")inputs = tokenizer(sen, return_tensors="pt")inputs
输出
{'input_ids': tensor([[101,4696,679,7231,8013,102]]),'token_type_ids': tensor([[0,0,0,0,0,0]]),'attention_mask': tensor([[1,1,1,1,1,1]])}
5、不带Model Head的模型调用
下面代码从指定路径加载一个预训练的模型，并在加载时设置了output_attentions=True。这意味着模型在推理时不仅会输出最终的logits或预测结果，还会输出每个层的注意力权重。这通常用于调试或分析模型的内部工作机制。
model = AutoModel.from_pretrained("/root/代码/Model组件/rbt3", output_attentions=True)output = model(**inputs)output
输出
BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions(last_hidden_state=tensor([[[0.3299,0.8761,1.1550,...,-0.2296,0.3674,0.1555],[0.6773,-0.5668,0.0701,...,-0.3799,-0.2055,-0.2795],[0.0841,-0.0825,0.5001,...,-0.3421,-0.8017,0.3085],[0.0224,0.4439,-0.1954,...,-0.0618,-0.2570,-0.1142],[0.1476,0.7324,-0.2727,...,-0.1874,0.1372,-0.3034],[0.3260,0.8858,1.1529,...,-0.2277,0.3656,0.1587]]],grad_fn=<NativeLayerNormBackward0>), pooler_output=tensor([[2.3760e-02,-9.9773e-01,-9.9995e-01,-7.9692e-01,9.9645e-01,1.8497e-01,-2.9150e-01,-1.9350e-02,9.9650e-01,9.9989e-01,1.6279e-01,-1.0000e+00,-3.5968e-02,9.9875e-01,-9.9999e-01,9.9879e-01,9.9744e-01,8.8014e-01,-9.8801e-01,8.8588e-03,-9.3252e-01,-7.1405e-01,2.3119e-01,9.7772e-01,9.9352e-01,-9.9826e-01,-9.9987e-01,-7.6323e-02,-8.6268e-01,-9.9992e-01,。。。-1.0000e+00,-1.0385e-02,3.3378e-01,-9.7509e-01,-3.8623e-01,-9.2922e-01,1.8362e-01,9.9848e-01,-6.6866e-01,9.1038e-01,-9.6579e-01,-9.9962e-01,1.7735e-01,-9.9997e-01,9.8384e-01,1.0000e+00,-1.6213e-01,9.7850e-01,-9.0667e-01,1.2217e-01,-9.9999e-01,-9.9999e-01,8.7128e-01,9.9946e-01,1.0102e-01,-9.9855e-01,1.5214e-01,-9.9987e-01,-2.8880e-01,5.7587e-01,9.9336e-01,-9.9998e-01,9.9947e-01,-6.4215e-01,1.2852e-01,9.8215e-01,-1.0000e+00,8.4377e-01,-9.9904e-01,9.9924e-01,-1.0000e+00,9.9885e-01,9.1444e-02,2.1949e-01,3.0374e-01,9.7917e-01,-9.9957e-01,-1.9862e-01,9.8820e-01,9.9878e-01,-4.6083e-01,9.8808e-01,2.5509e-02]], grad_fn=<TanhBackward0>), hidden_states=None, past_key_values=None, attentions=(tensor([[[[5.6623e-01,8.2719e-04,7.1828e-04,3.0170e-04,3.7589e-04,4.3154e-01],[1.0803e-02,1.0227e-01,1.1626e-01,2.4532e-01,5.2110e-01,4.2390e-03],[4.1117e-02,1.4175e-01,2.8284e-01,2.3116e-01,2.9142e-01,1.1724e-02],[3.2763e-02,1.7774e-01,8.3885e-02,1.2232e-01,5.7365e-01,9.6361e-03],[9.1095e-02,8.2052e-02,7.2211e-02,6.6084e-02,6.5778e-01,3.0778e-02],[6.0973e-01,1.3369e-03,1.1642e-03,7.6050e-04,1.2266e-03,3.8578e-01]],...[[4.1663e-01,2.5743e-02,3.3069e-02,2.7573e-02,4.8997e-02,4.4799e-01],[9.3001e-01,2.1486e-02,2.9548e-02,5.0943e-03,5.1063e-03,8.7589e-03],[5.5021e-02,8.8170e-01,3.0817e-02,7.5048e-03,2.2834e-02,2.1212e-03],[3.3265e-02,1.9535e-02,9.0744e-01,1.3685e-02,1.4819e-02,1.1257e-02],[1.7344e-01,1.0500e-01,1.1638e-01,5.0705e-01,7.0892e-02,2.7225e-02],[7.2889e-02,9.4428e-03,1.2270e-02,2.8002e-02,4.1791e-01,4.5948e-01]]]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>), tensor([[[[4.5796e-01,9.9558e-03,1.0020e-02,2.2092e-02,6.5916e-02,4.3405e-01],[4.3907e-01,8.2675e-03,1.1408e-01,9.8204e-03,6.1844e-03,4.2258e-01],[2.1006e-01,5.2901e-01,3.7502e-03,1.8742e-03,3.6851e-02,2.1846e-01],[3.0209e-01,1.3334e-04,3.6354e-01,1.5319e-03,4.1311e-02,2.9139e-01],[8.7918e-02,2.8945e-02,3.2605e-03,7.6759e-01,2.3085e-02,8.9203e-02],[4.5857e-01,9.8717e-03,9.9597e-03,2.0971e-02,6.6149e-02,4.3448e-01]],...[[5.0059e-01,1.7413e-03,9.1523e-04,5.8339e-03,6.8815e-03,4.8404e-01],[4.3327e-01,3.0781e-02,1.8540e-02,4.1750e-02,4.3144e-02,4.3252e-01],[4.6648e-01,1.6748e-02,2.3486e-03,4.6985e-02,7.2329e-03,4.6021e-01],[4.6306e-01,8.3569e-03,5.8932e-03,5.5269e-02,1.3125e-02,4.5429e-01],[4.5754e-01,3.4543e-02,7.7011e-03,2.6113e-02,2.0748e-02,4.5336e-01],[5.0072e-01,1.7318e-03,9.1770e-04,5.7174e-03,6.6844e-03,4.8423e-01]]]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>), tensor([[[[3.1533e-01,6.1664e-02,3.2057e-02,7.3921e-02,2.0709e-01,3.0993e-01],[3.5292e-01,9.7867e-02,7.6420e-02,5.6472e-02,6.7811e-02,3.4851e-01],[3.7263e-01,1.6694e-01,4.0402e-02,3.4887e-02,1.7787e-02,3.6736e-01],[4.6658e-01,3.5042e-02,9.0006e-03,1.9572e-02,1.0726e-02,4.5908e-01],[3.6866e-01,7.5453e-02,4.1273e-02,4.2048e-02,1.1026e-01,3.6231e-01],[3.1706e-01,6.0658e-02,3.1613e-02,7.3170e-02,2.0586e-01,3.1164e-01]],...[[2.7216e-01,1.2583e-01,5.1468e-02,8.0823e-02,2.0379e-01,2.6593e-01],[1.3690e-01,3.7407e-02,4.5398e-01,2.0540e-01,3.1681e-02,1.3463e-01],[2.4628e-01,1.2131e-02,9.3940e-03,3.9019e-01,9.8574e-02,2.4343e-01],[4.4038e-01,3.6646e-03,3.7501e-03,2.5508e-02,8.7129e-02,4.3957e-01],[3.6957e-01,3.0530e-02,6.2554e-02,1.2588e-01,4.2998e-02,3.6847e-01],[2.7344e-01,1.2471e-01,5.0839e-02,8.0282e-02,2.0355e-01,2.6718e-01]]]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>)), cross_attentions=None)
6、带Model Head的模型调用
下面代码使用AutoModelForSequenceClassification类加载一个用于序列分类任务的预训练模型。这个类是专门用于文本分类任务的，如情感分析或主题分类，它期望输出是整个输入序列的分类结果。它从指定路径加载模型，并使用inputs进行推理。
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, BertForSequenceClassificationclz_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("/root/代码/Model组件/rbt3")clz_model(**inputs)
输出
SequenceClassifierOutput(loss=None, logits=tensor([[0.2360,0.2302]], grad_fn=<AddmmBackward0>), hidden_states=None, attentions=None)
1）这段代码中的模型调用使用了带有特定Model Head的模型。在Transformer模型架构中，Model Head（模型头部）是指模型主体结构之后的输出层，它根据具体任务对模型的输出进行适配和映射。Model Head通常包含了一些额外的全连接层或其他特定于任务的结构
2）AutoModelForSequenceClassification：这个类是transformers库提供的，用于自动选择适合序列分类任务的预训练模型。它在加载预训练模型权重后，会添加一个适合分类任务的头部（Model Head）
3）当使用AutoModelForSequenceClassification进行推理时，模型不仅执行了特征提取和编码，还通过Model Head进行了分类预测，输出通常是每个类别的得分或概率，你可以直接根据这些得分或概率进行标签的预测。
指定参数加载模型
clz_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("/root/代码/Model组件/rbt3", num_labels=2)
输出：10
这段代码与上面代码类似，但它在加载模型时额外指定了num_labels=2参数。这个参数对于序列分类模型是重要的，因为它告诉模型输出层期望的输出尺寸，即分类标签的数量。如果模型被微调用于一个具有两个标签的分类任务（如正面情感和负面情感），这个参数是必须的。如果没有正确设置num_labels，模型的输出可能无法正确映射到标签空间。
总结
通过上述步骤，展示了如何使用Hugging Face的transformers库中的Model组件来执行各种NLP任务。Model组件的选择和使用对于实现高效和准确的NLP模型至关重要。
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