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
目录
前言
在深入探索Transformer库及其高级组件之前，我们先手工编写一个预训练流程代码。这一过程不仅有助于理解预训练的步骤和复杂性，而且能让您体会到后续引入高级组件所带来的开发便利性。通过实践，我们将构建一个情感分类模型，该模型能够接收文本评价并预测其是正面还是负面的情感倾向。
案例场景
想象一下，我们有一个原始数据集，其中包含了酒店顾客的评价文本。我们的目标是训练一个模型，当输入类似“昨天我在酒店睡觉发现被子有一股霉味。”的评价时，模型能够预测出“差评”。
准备工作
本次仍是采用云服务器autodl调试运行
1）学术加速
source /etc/network_turbo
2）安装LFS
从 Hugging Face Hub 下载模型需要先安装Git LFS
安装git-lfs是为了确保从Hugging Face拉取模型时能够高效且完整地下载所有相关文件，尤其是那些大型的模型文件。
Ubuntu系统操作命令：
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
Centos命令参考：
curl-s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.rpm.sh |sudobashsudo yum install git-lfs
执行：git lfs install
3）下载数据集(原始语料库)
创建一个pretrains目录，将数据集下载到这个目录，下载到本地后可以提高执行效率
git clone https://huggingface.co/datasets/dirtycomputer/ChnSentiCorp_htl_all
注意！重要！！：下载后请记得和Huggingface上的文件对比，尤其是大文件，确保下载完整
4）下载模型到本地
git clone https://huggingface.co/hfl/rbt3
下载到本地后,从本地加载执行效率更高
注意！重要！！：下载后请记得和Huggingface上的文件对比，尤其是大文件，确保下载完整
步骤1：导入相关依赖
首先，我们需要设置Python环境，并导入必要的库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
步骤2：获取数据集
获取数据集是预训练中关键一步。我们使用前面从Huggingface下载的包含酒店评价的文本数据集。
1）加载本地的数据集，查看读取内容
import pandas as pd
data = pd.read_csv("/root/pretrains/ChnSentiCorp_htl_all/ChnSentiCorp_htl_all.csv")
data.dropna()
data
执行输出如下：
步骤3：构建数据集
创建一个自定义的数据集类，它将负责读取原始数据，可以执行必要的预处理步骤（例如清洗、分词、向量化），并将数据划分为训练集和验证集。
from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pd
classMyDataset(Dataset):def__init__(self)->None:super().__init__()
self.data = pd.read_csv("/root/pretrains/ChnSentiCorp_htl_all/ChnSentiCorp_htl_all.csv")
self.data = self.data.dropna()def__getitem__(self,index):return self.data.iloc[index]["review"], self.data.iloc[index]["label"]def__len__(self):returnlen(self.data)
dataset = MyDataset()for i inrange(5):print(dataset[i])
('距离川沙公路较近,但是公交指示不对,如果是"蔡陆线"的话,会非常麻烦.建议用别的路线.房间较为简单.',1)('商务大床房，房间很大，床有2M宽，整体感觉经济实惠不错!',1)('早餐太差，无论去多少人，那边也不加食品的。酒店应该重视一下这个问题了。房间本身很好。',1)('宾馆在小街道上，不大好找，但还好北京热心同胞很多~宾馆设施跟介绍的差不多，房间很小，确实挺小，但加上低价位因素，还是无超所值的；环境不错，就在小胡同内，安静整洁，暖气好足-_-||。。。呵还有一大优势就是从宾馆出发，步行不到十分钟就可以到梅兰芳故居等等，京味小胡同，北海距离好近呢。总之，不错。推荐给节约消费的自助游朋友~比较划算，附近特色小吃很多~',1)('CBD中心,周围没什么店铺,说5星有点勉强.不知道为什么卫生间没有电吹风',1)
步骤4：划分数据集
对数据集进行划分，语料库中90%作为预训练数据，10%作为验证数据；这确保了模型在未见过的数据上进行验证和测试。
from torch.utils.data import random_split
trainset, validset = random_split(dataset,lengths=[0.9,0.1])len(trainset),len(validset)
输出：(6989, 776)
步骤5：创建DataLoader
1）加载数据集
利用分词器进行数据加载（即将文本数据转化为机器能识别的数字序列矩阵）
为了高效地加载数据，采用批量的方式加载预训练数据和校验数据，加载时最大长度为128，多了会进行截取，少了会自动补0
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/pretrains/rbt3")defcollate_func(batch):
texts,labels=[],[]for item in batch:
texts.append(item[0])
labels.append(item[1])## return_tensors="pt" 返回的是pytorch tensor类型。## 吃葡萄不吐葡萄皮## 不吃葡萄到吐葡萄皮
inputs = tokenizer(texts,max_length=128,padding="max_length",truncation=True, return_tensors="pt")
inputs["labels"]= torch.tensor(labels)return inputs
## dataloader中设置shuffle值为True，表示每次加载的数据都是随机的，将输入数据的顺序打乱。shuffle值为False，## 表示输入数据顺序固定。
trainloader = DataLoader(trainset,batch_size=32,shuffle=True,collate_fn=collate_func)
validloader = DataLoader(validset,batch_size=64,shuffle=False,collate_fn=collate_func)next(enumerate(validloader))[1]
输出如下：（下面tensor就是转化后的序列矩阵）
步骤6：创建模型及其优化器
根据本地下载的模型地址，创建模型对象
基于Transformer架构，定义一个情感分类模型。选择合适的优化器（如AdamW或RMSprop）以调整模型权重，从而最小化损失函数。
from torch.optim import Adam
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("/root/pretrains/rbt3")if torch.cuda.is_available():
model = model.cuda()"""
当我们训练一个机器学习模型时，我们需要选择一个优化算法来帮助我们找到模型参数的最佳值。这个优化算法就是优化器（optimizer）。
在这行代码中，我们选择了一种叫做Adam的优化算法作为我们的优化器。Adam算法是一种常用的优化算法，
它根据每个参数的梯度（即参数的变化率）和学习率（lr）来更新参数的值。
"model.parameters()"表示我们要优化的是模型的参数。模型的参数是模型中需要学习的权重和偏置等变量。
"lr=2e-5"表示学习率的值被设置为2e-5（即0.00002）。学习率是控制模型在每次迭代中更新参数的步长。较大的学习率可能导致模型无法收敛，
而较小的学习率可能需要更长的训练时间
"""
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=2e-5)
步骤7：训练与验证
定义一个训练和评估的函数
设定训练循环，包括前向传播、计算损失、反向传播和权重更新。同时，定期在验证集上检查模型性能，以监控过拟合情况并及时停止训练。
defevaluate():## 将模型设置为评估模式
model.eval()
acc_num=0#将训练模型转化为推理模型，模型将使用转换后的推理模式进行评估with torch.inference_mode():for batch in validloader:## 检查是否有可用的GPU，如果有，则将数据批次转移到GPU上进行加速if torch.cuda.is_available():
batch ={k: v.cuda()for k,v in batch.items()}##对数据批次进行前向传播，得到模型的输出
output = model(**batch)## 对模型输出进行预测，通过torch.argmax选择概率最高的类别。
pred = torch.argmax(output.logits,dim=-1)## 计算正确预测的数量，将预测值与标签进行比较，并使用.float()将比较结果转换为浮点数，使用.sum()进行求和操作
acc_num +=(pred.long()== batch["labels"].long()).float().sum()## 返回正确预测数量与验证集样本数量的比值，这表示模型在验证集上的准确率return acc_num /len(validset)deftrain(epoch=3,log_sep=100):
global_step =0for ep inrange(epoch):## 开启训练模式
model.train()for batch in trainloader:if torch.cuda.is_available():
batch ={k: v.cuda()for k, v in batch.items()}## 梯度归0
optimizer.zero_grad()## 对数据批次进行前向传播，得到模型的输出
output=model(**batch)## 计算损失函数梯度并进行反向传播
output.loss.backward()## 优化器更新
optimizer.step()if(global_step % log_sep ==0):print(f"ep:{ep},global_step:{global_step},loss:{output.loss.item()}")
global_step +=1## 准确率
acc = evaluate()## 第几轮print(f"ep:{ep},acc:{acc}")# 训练
train()
输出3轮训练结果，准确率在88%-89%左右
步骤8：模型预测
完成训练后，利用训练好的模型对新输入的评价进行情感分类。展示模型如何接收新文本，并输出预测结果。
#sen = "我昨晚在酒店里睡得非常好"
sen ="昨天我在酒店睡觉发现被子有一股霉味"
id2label ={0:"差评",1:"好评"}## 将模型设置为评估模式
model.eval#将训练模型转化为推理模型，模型将使用转换后的推理模式进行评估with torch.inference_mode():## 分词&&向量化
inputs = tokenizer(sen,return_tensors ="pt")## GPU加速
inputs ={k:v.cuda()for k,v in inputs.items()}## 进行预测
logits=model(**inputs).logits
## 在logits的最后一个维度上找到最大值，并返回其所在的索引。这相当于选择模型认为最有可能的类别
pred = torch.argmax(logits, dim =-1)print(f"输入：{sen} \n模型的预测结果：{id2label.get(pred.item())}")
1）第1次预测：（sen =“昨天我在酒店睡觉发现被子有一股霉味”）
输入：昨天我在酒店睡觉发现被子有一股霉味
模型的预测结果：差评
2）第2次预测：（sen =“我昨晚在酒店里睡得非常好”）
输入：我昨晚在酒店里睡得非常好
模型的预测结果：好评
总结
通过上述步骤，我们手工完成了基于Transformer库的情感分类模型预训练流程。虽然这个过程涉及了大量细节和代码编写，但它为我们提供了宝贵的洞见，让我们了解了从原始数据处理到模型训练和验证的整个流程。在后续篇章中，我们将引入更多的Transformer组件，这些高级工具将显著简化我们的开发流程，使我们能够更快捷、更高效地进行模型开发和实验
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