bert4torch入门学习资料汇总 - 基于PyTorch的优雅transformers实现
bert4torch是一个基于PyTorch的transformers实现库,提供了优雅简洁的API接口,支持加载多种预训练模型进行微调。本文汇总了bert4torch的入门学习资料,帮助读者快速上手这个便捷的NLP工具。
1. 项目介绍
bert4torch的主要特性包括:
- 支持加载多种预训练模型:BERT、RoBERTa、ALBERT、NEZHA、GPT等
- API设计简洁,易于使用
- 提供丰富的示例代码
- 支持常见的NLP任务:文本分类、序列标注、关系抽取等
- 集成了对抗训练等常用trick
项目地址:https://github.com/Tongjilibo/bert4torch
2. 安装使用
可以通过pip安装最新的稳定版:
pip install bert4torch
或者安装最新的开发版:
pip install git+https://github.com/Tongjilibo/bert4torch
3. 快速上手
3.1 基本使用流程
bert4torch的基本使用流程如下:
- 加载预训练模型
- 构建数据集
- 定义模型结构
- 训练模型
- 模型预测
以文本分类任务为例:
from bert4torch.models import build_transformer_model
from bert4torch.tokenizers import Tokenizer
# 加载预训练模型
model = build_transformer_model(
config_path='bert_config.json',
checkpoint_path='bert_model.ckpt',
model='bert'
)
# 构建tokenizer
tokenizer = Tokenizer(dict_path)
# 构建数据集
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __getitem__(self, index):
text = self.data[index]['text']
label = self.data[index]['label']
encoding = tokenizer.encode(text)
return encoding, label
def __len__(self):
return len(self.data)
# 定义下游任务模型
class ClassificationModel(nn.Module):
def __init__(self, bert, num_classes):
super().__init__()
self.bert = bert
self.classifier = nn.Linear(768, num_classes)
def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids):
_, pooled_output = self.bert(input_ids, attention_mask, token_type_ids)
logits = self.classifier(pooled_output)
return logits
# 训练模型
model = ClassificationModel(bert, num_classes)
train(model, train_dataloader, dev_dataloader)
# 预测
model.eval()
text = '这是一个测试句子'
encoding = tokenizer.encode(text)
with torch.no_grad():
logits = model(**encoding)
pred = logits.argmax(dim=-1)
3.2 命令行部署大模型
bert4torch支持一行命令快速部署大模型服务:
bert4torch-llm-server --checkpoint_path /path/to/model
这将启动一个交互式的命令行界面,可以与模型对话。
4. 学习资源
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快速上手教程:https://github.com/Tongjilibo/bert4torch/blob/master/tutorials/README.md
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示例代码:https://github.com/Tongjilibo/bert4torch/tree/master/examples
包含文本分类、序列标注、关系抽取、文本生成等多个NLP任务的示例。
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知乎专栏文章:
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预训练模型下载: https://github.com/Tongjilibo/bert4torch#5-%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%9D%83%E9%87%8D
提供了各种中文预训练模型的下载地址。
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实验指标: https://github.com/Tongjilibo/bert4torch/blob/master/examples/Experiments.md
记录了bert4torch在各个任务上的实验结果。
5. 总结
bert4torch提供了简洁易用的API,支持加载多种预训练模型,适用于各类NLP任务。通过本文介绍的学习资源,读者可以快速上手使用bert4torch,将其应用到自己的NLP项目中。欢迎大家尝试使用,有任何问题也可以在GitHub上提issue与作者交流。