Huggingface系列学习Finetuning一个预训练模型

Posted 2023-03-03 长命百岁️

文章目录

• • Processing the data
  • • Load a dataset from the Hub
    • Preprocessing a dataset
    • Dynamic padding
  • Fine-tuning a model with the Trainer API
  • • Training
    • Evaluation
  • Trainer背后的过程
  • • 训练前的准备

Processing the data

Load a dataset from the Hub

我们可以利用下面的代码来训练一个 sequence 分类器

import torch
from transformers import AdamW, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# Same as before
checkpoint = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)
sequences = [
    "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.",
    "This course is amazing!",
]
batch = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

# This is new
batch["labels"] = torch.tensor([1, 1])

optimizer = AdamW(model.parameters())
loss = model(**batch).loss
loss.backward()
optimizer.step()

显然，不可能用两个句子就能得到好的结果，因此我们需要更大的数据集

• huggingface 也保存了很多数据集，可以通过 load_data 来下载

  from datasets import load_dataset
  
  raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc") # GLUE benchmark 中的 MRPC数据集
  raw_datasets
  > DatasetDict(
      train: Dataset(
          features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'],
          num_rows: 3668
      )
      validation: Dataset(
          features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'],
          num_rows: 408
      )
      test: Dataset(
          features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'],
          num_rows: 1725
      )
  )
  

  • 我们可以通过索引来访问每一对句子

    raw_train_dataset = raw_datasets["train"]
    raw_train_dataset[0]
    
    >'idx': 0,
     'label': 1,
     'sentence1': 'Amrozi accused his brother , whom he called " the witness " , of deliberately distorting his evidence .',
     'sentence2': 'Referring to him as only " the witness " , Amrozi accused his brother of deliberately distorting his evidence .'
    

  • 如果想知道数据集的每个部分的含义，可以通过 features 属性来查看

    raw_train_dataset.features
    'sentence1': Value(dtype='string', id=None),
     'sentence2': Value(dtype='string', id=None),
     'label': ClassLabel(num_classes=2, names=['not_equivalent', 'equivalent'], names_file=None, id=None),
     'idx': Value(dtype='int32', id=None)
    

Preprocessing a dataset

tokenizer 可以直接处理成对的数据，就是BERT希望的那样

inputs = tokenizer("This is the first sentence.", "This is the second one.")
inputs
> 
  'input_ids': [101, 2023, 2003, 1996, 2034, 6251, 1012, 102, 2023, 2003, 1996, 2117, 2028, 1012, 102],
  'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
  'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

• token_type_ids是用来区分第一个句子和第二个句子的，这未必在每个 tokenizer 中都有。只有当模型知道如何处理它们时，它们才会返回，因为它在预训练期间已经看到了它们。
  • 这里 BERT 在预训练时用到了 token_type_dis
  • 如果我们解码，会发现这个格式是 [CLS] sentence1 [SEP] sentence2 [SEP]

我们可以让tokenizer处理 a list of pairs of sentence，通过给它第一个句子的列表和第二个句子的列表

tokenized_dataset = tokenizer(
    raw_datasets["train"]["sentence1"],
    raw_datasets["train"]["sentence2"],
    padding=True,
    truncation=True,
)

这样返回的是一个字典，我们可以将这个返回结果添加到原来的数据集当中去

def tokenize_function(example):
    return tokenizer(example["sentence1"], example["sentence2"], truncation=True)
tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True)

• 我们在调用map时使用了batched=True，这样函数就会同时应用到数据集的多个元素上，而不是分别应用到每个元素上（比较快）
• 如果预处理函数为数据集中的一个现有 key 返回一个新值，我们也可以更改现有的字段

Dynamic padding

负责将samples放到一个batch的函数是 collate function(是DataLoader的一个参数，默认将samples转成pytorch的tensor，并把他们连接起来)

我们故意推迟填充，只在每批处理中应用它，并避免有大量填充的过长输入。

• 这将使训练更快
• 但是在 TPU 上会有问题，TPU更喜欢固定的 shape

为了在实践中做到这一点，我们必须定义一个collate函数，该函数将对我们想要批处理的数据集中的项应用正确的填充量

from transformers import DataCollatorWithPadding

data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)
samples = tokenized_datasets["train"][:8]
batch = data_collator(samples)

• 在初始化时需要给一个 tokenize，这样他才能知道用什么token来填充，在左边还是右边来填充

Fine-tuning a model with the Trainer API

transformers提供了Trainer class来帮助在自己的数据上fine-tune预训练模型，当做完了数据处理，只剩一些定义 Trainer 的步骤

我们总结之前的操作

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding

raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc")
checkpoint = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)


def tokenize_function(example):
    return tokenizer(example["sentence1"], example["sentence2"], truncation=True)


tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True)
data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)

Training

在定义trainer之前，需要定义TrainingArguments类，这包括所有的参数。我们只用提供模型要保存的位置，其他参数保持默认也能训练的不错

from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments("test-trainer")

定义一个模型

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)

定义一个Trainer

from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model,
    training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=data_collator,
    tokenizer=tokenizer,
)

• 当我们传入 tokenizer，这里data_collator就会默认是我们上面定义的那样，因此我们可以省略这一步

训练

trainer.train()

• 会每500steps输出training loss，但不会告诉我们模型有多好：
  • 没有让 trainer 在训练的时候evaluate（通过设置 evaluation_strategy to steps/epoch）
  • 没有提供 compute_metrics() 来在evaluate期间计算一个 metric，只是返回loss，这并不直观

Evaluation

我们可以使用 Trainer.predict() 来使我们的模型进行预测

predictions = trainer.predict(tokenized_datasets["validation"])
print(predictions.predictions.shape, predictions.label_ids.shape)
>(408, 2) (408,)

• 输出是包括三个字段的 tuple（predictions，label_ids，metrics）
• 这里metrics只有loss，以及一些运行时间，如果我们定义了自己的 compute_metrics() 函数并将其传递给 Trainer ，该字段还将包含compute_metrics() 的结果
• predictions是数据集每个元素的 logits

要将我们的预测的可以与真正的标签进行比较，我们需要在第二个轴上取最大值的索引：

import numpy as np

preds = np.argmax(predictions.predictions, axis=-1)

建立compute_metraic()，我们可以使用Evaluate库

import evaluate

metric = evaluate.load("glue", "mrpc")
metric.compute(predictions=preds, references=predictions.label_ids)
> 'accuracy': 0.8578431372549019, 'f1': 0.8996539792387542

最后将所有东西整合起来，我们得到 compute_metrics() 函数

def compute_metrics(eval_preds):
    metric = evaluate.load("glue", "mrpc")
    logits, labels = eval_preds
    predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
    return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

此时我们可以定义新的Trainer

training_args = TrainingArguments("test-trainer", evaluation_strategy="epoch")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)

trainer = Trainer(
    model,
    training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=data_collator,
    tokenizer=tokenizer,
    compute_metrics=compute_metrics,
)

• 注意，每过一个 epoch，都会进行evaluate。这一次，它将在训练loss之外，还会输出每个 epoch 结束时的验证loss和指标

Trainer背后的过程

数据处理的简短总结

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding

raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc")
checkpoint = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)


def tokenize_function(example):
    return tokenizer(example["sentence1"], example["sentence2"], truncation=True)

tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True)
data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)

训练前的准备

我们需要对 tokenized_datasets做一些处理，具体来说：

• 删除与模型不期望的值相对应的列（如sentence1和sentence2列）。
• 将列名label重命名为labels（因为模型期望参数是labels）。
• 设置数据集的格式，使其返回 PyTorch 张量而不是列表。

tokenized_datasets = tokenized_datasets.remove_columns(["sentence1", "sentence2", "idx"])
tokenized_datasets = tokenized_datasets.rename_column("label", "labels")
tokenized_datasets.set_format("torch")
tokenized_datasets["train"].column_names

加载 DataLoader

from torch.utils.data import DataLoader

train_dataloader = DataLoader(
    tokenized_datasets["train"], shuffle=True, batch_size=8, collate_fn=data_collator
)
eval_dataloader = DataLoader(
    tokenized_datasets["validation"], batch_size=8, collate_fn=data_collator
)

加载模型

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)

• 模型加载到 gpu 上

  import torch
  
  device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
  model.to(device)
  

加载 optimizer

from transformers import AdamW

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

加载 scheduler

from transformers import get_scheduler

num_epochs = 3
num_training_steps = num_epochs * len(train_dataloader)
lr_scheduler = get_scheduler(
    "linear",
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=0,
    num_training_steps=num_training_steps,
)

训练循环

from tqdm.auto import tqdm

progress_bar = tqdm(range(num_training_steps))  # 进度条

model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_dataloader:
        batch = k: v.to(device) for k, v in batch.items()
        outputs = model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()

        optimizer.step()
        lr_scheduler.step()
        optimizer.zero_grad()
        progress_bar.update(1)

evaluate循环

import evaluate

metric = evaluate.load("glue", "mrpc")
model.eval()
for batch in eval_dataloader:
    batch = k: v.to(device) for k, v in batch.items()
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**batch)

    logits = outputs.logits
    predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)
    metric.add_batch(predictions=predictions, references=batch["labels"])

metric.compute()

• 当我们使用 add_batch()方法进行预测循环时，实际上该指标可以为我们累积所有 batch 的结果。一旦我们累积了所有 batch ，我们就可以使用 metric.compute() 得到最终结果

使用Accelerate加速循环训练：一个完整的训练 - Hugging Face Course