devbox
我家自动化
这个屌丝很懒，什么也没留下！
关注作者
热门标签
热门文章
当前位置:   article > 正文

GPT-2 开源模型本地搭建（一）_gpt2本地部署

作者：我家自动化 | 2024-04-15 17:06:27

赞

踩

gpt2本地部署

GPT-2 开源模型本地搭建

1、GPT使用心得

ChatGPT (gpt-35-turbo) 和 GPT-4 模型是针对对话接口进行了优化的语言模型，都是输入对话和输出消息模式。
以上模型的行为与旧的 GPT-3、GPT-2 模型不同，旧的模型是文本输入和文本输出，这意味着它们接受了提示字符串并返回了一个会追加到提示的补全，旧的模型属于文本补全类模型。（本文验证了GPT-2的模型、本主另外还验证了GPT2-ML的中文模型，确实属于文本补全）

这两种模型需要以类似聊天的具体脚本形式提供输入，然后通过聊天返回补全信息，以展示模型编写的消息。 虽然这种形式专为多回合对话而设计，但你会发现它也适用于非聊天场景。

GPT-2 ：4年以前就已经开源，没多少研究价值，无法投入使用；
GPT2-ML：苏剑林大佬玩的一套模型，训练了1.5B参数的体量，但能力还是一般，源码。
ChatGPT ：github上有不少已经对接了OpenAI官网接口的web版，可以拿来用，比如这款。
GPT-4 ：OpenAI就是微软公司的，目前微软云已经出了3.5与4系列的接口，比如预览版；

2、py环境准备

2.1 安装Microsoft Visual C++ 14.0运行库

1）下载vs_BuildTools.exe
百度网盘 ,提取码: 9ut7
2）安装c++插件
在这里插入图片描述

2.2 环境安装

TensorFlow 2.4.0 支持 Python 版本为 3.5-3.8,GPT-2是用TensorFlow实现的，因此需要安装TensorFlow库。
本次验证选用基于Python 3.7、TensorFlow 2.4.0。

供参考的国内镜像源
中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

1. 安装python 3.6或3.7

下载对应的操作系统版本，window下载，官网、百度网盘提取码: mhkq
在这里插入图片描述

Windows选择“Add Python 3.x to PATH”选项，这样可以将Python添加到系统环境变量中，方便后续操作。
Linux上传源代码包，解压后执行：
./configure
make -j4 && make install
py -V

2. 安装pip

  py -m ensurepip --default-pip
  pip --version

  • 1
  • 2

3 安装tensorflow

  pip install tensorflow==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  查看已安装的 TensorFlow 版本：
  pip list | grep tensorflow
  pip freeze | grep tensorflow

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

4. 安装NumPy、regex

  pip install numpy==1.19.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install regex==2020.11.13 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  
  NumPy是一个用于数值计算的Python库，也是TensorFlow的依赖库之一，因此需要安装。
  regex是一个正则表达式库，GPT-2使用了regex库来处理文本数据。

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

5. 安装其他插件（pip freeze | grep tensorflow）

  pip install tensorflow-addons==0.12.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install tensorflow-estimator==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install tensorflow-hub==0.11.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip p install tensorflow-io-gcs-filesystem==0.20.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install tensorflow-text==2.4.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install typing-extensions==3.10.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install --upgrade Tokenizers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install transformers==4.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install ctypes -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install flask -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10

3、GPT-2 开源模型本地搭建（基于Hugging Face）

Hugging Face是机器学习的圣地，有非常多的模型，类似于代码界的GitHub。

3.1 模型介绍

OpenAI 已将模型开源至 Hugging Face 上，在上面可以找到以下的GPT-2预训练模型：
gpt2
gpt2-medium
gpt2-large
gpt2-xl
其中，gpt2是最小的模型，参数量为124M；gpt2-medium, gpt2-large和gpt2-xl依次是参数量增大的模型。

3.2 插件安装

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.3 模型运行

1）下载模型：download.py

from transformers import GPT2Tokenizer, TFGPT2LMHeadModel

model_name = 'gpt2'  # 模型名称，可以是 gpt2, gpt2-medium, gpt2-large, gpt2-xl 中的任意一个
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
model.save_pretrained(f"./{model_name}")  # 将模型保存到本地
tokenizer.save_pretrained(f"./{model_name}")  # 将 tokenizer 保存到本地

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
#Windows执行(py C:\01.project\gitee\gpt-2\src\download.py)
#Linux执行(python3 /root/python/gpt-2/download.py)

  • 1
  • 2

2）调用模型：

import tensorflow as tf
import datetime
from transformers import GPT2Tokenizer, TFGPT2LMHeadModel
from flask import Flask, jsonify, request, render_template

model_dir = "C:/01.project/chatgpt/gpt-2/models/gpt2"
# 加载 GPT-2 tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_dir)
# 加载 GPT-2 模型
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_dir)

# 创建 Flask 实例
app = Flask(__name__)

# 定义 API 接口
@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate_text():
    # 从请求中获取文本
    input_text = request.get_json()['text']
    # 使用 tokenizer 对文本进行编码
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='tf')
    # 使用模型生成文本
    output_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
    # 使用 tokenizer 对生成的文本进行解码
    output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
    # 返回生成的文本
    return jsonify({'generated_text': output_text})

# 启动应用
if __name__ == '__main__':
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31

3）启动模型， 执行：py C:\01.project\gitee\gpt-2\src\app_huggingface_gpt2.py
在这里插入图片描述

3.4 模型测试

根据测试的结果，我们知道了，这是一个文本补全模型，而不是文本对话模型。
在这里插入图片描述
模型效果为什么这么差？

GPT-2模型在训练时是从大规模的文本语料库中学习到的语言模型，但它的训练目标是生成自然流畅的单向文本，而不是与人进行对话。因此，即使它被输入了一些问题或对话，它也只会反映出之前学习到的文本知识，并没有明确的答案或响应。而且，尽管GPT-2可以生成出一些有趣或合理的回复，但也会生成一些无意义或不连贯的回复，这可能会导致对话不友好。如果需要建立一个友好的对话模型，需要用到适合于对话的模型，如Seq2Seq、Transformer等，并在相应的数据集上进行训练和微调。

所以，这玩意不训练就根本没法用，训练的成本不低，可以找大牛训练好的模型直接用。

4、GPT-2本地模型搭建（GitHub，坑未踩完）

4.1 模型介绍

在GitHub，可以下载到开源的模型，这里的模型得用TensorFlow 1.x去跑，本文没有踩这里的坑，主要介绍Hugging Face上的模型，模型大致如下：
GPT-2 117M：117 million parameters
GPT-2 345M：345 million parameters
GPT-2 762M：762 million parameters
GPT-2 1.5B：1.5 billion parameters
GitHub上是居于TensorFlow 1.15.2，但使用TensorFlow 2.x环境也可以使用，

4.2 模型下载

1. 下载源代码
   https://github.com/openai/gpt-2

2. 下载模型数据
  1）进入到源码路径：cd C:\01.project\gitee\gpt-2
  2）pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  3）下载过程中会缺少插件：ModuleNotFoundError: No module named 'tqdm'
    执行：pip3 install tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  4）下载对应模型
    py download_model.py 124M
    py download_model.py 355M
    py download_model.py 774M
    py download_model.py 1558M
  5）下载后的模型文件：（124M版本） 
  ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/1073fef06e3b49bf89bd507e7cc80b18.png)

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15

4.3 为什么Hugging Face下载的模型能加载，而GitHub上下载的不能用的？（要转换格式）

两个下载的模型分别为tf_model.h5 和 model.ckpt.data-00000-of-00001，都是深度学习模型在不同框架下的存储格式，但它们的区别在于：

  1. 存储方式：tf_model.h5 是基于 HDF5 格式存储的 Keras/TensorFlow模型文件，而model.ckpt.data-00000-of-00001 则是 TensorFlow 的 checkpoint文件格式。
  2. 框架兼容性：tf_model.h5 主要用于 Keras 和 TensorFlow框架之间的模型转换和共享，而model.ckpt.data-00000-of-00001是TensorFloW框架保存模型权重和参数的默认格式。因此，在使用其他深度学习框架加载模型时，需要先将 TensorFlow模型转换为其他框架所支持的格式。
  3. 存储内容：tf_model.h5 中包括了Keras/TensorFlow模型的结构、权重和优化器参数等信息；而 model.ckpt.data-00000-of-00001只包括了 TensorFlow模型的权重数据，其模型图和其他相关参数需要通过其他文件进行保存。

但是，如果使用TensorFlow 加载model.ckpt.data-00000-of-00001模型，需要先将其转换为 TensorFlow 能够识别的格式，如 TensorFlow checkpoint 文件或 SavedModel 等。转换方式取决于你想要的最终格式。
以下是一些可能有用的转换方式：

  1. 从 TensorFlow checkpoint 文件中加载：可以利用 TensorFlow 官方提供的加载 checkpoint 文件的
    API，例如 tf.train.load_checkpoint 函数读取模型权重，并将其转换为 TensorFlow 张量，再利用
    TensorFlow 的 API 生成新的 TensorFlow 模型。
    import tensorflow as tf

checkpoint_path = 'path/to/model.ckpt'
# 创建一个空白的 TensorFlow 模型
model = YourModel()
# 加载原始的 TensorFlow checkpoint 文件
checkpoint = tf.train.load_checkpoint(checkpoint_path)
# 将 TensorFlow checkpoint 文件中的权重数据加载到新模型中
for var_name, tensor_value in checkpoint.items():
    var_name = var_name.replace('module.', '')
    model_weights[var_name].assign(tensor_value)

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
  2. 从 PyTorch 模型中加载：可以利用 PyTorch 和 TensorFlow 提供的模型转换工具，将 PyTorch 模型转换为
    TensorFlow checkpoint 文件或 SavedModel，然后在 TensorFlow 中加载。
    import torch
import tensorflow as tf
from transformers import TFGPT2LMHeadModel

# 加载 PyTorch 模型
pytorch_model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained('path/to/pytorch/model')
# 将 PyTorch 模型转换为 TensorFlow checkpoint 文件
pytorch_weights = pytorch_model.state_dict()
tf_checkpoint_path = 'path/to/tf/checkpoint'
tf.train.save_checkpoint(tf_checkpoint_path, pytorch_weights)
# 加载新的 TensorFlow checkpoint 文件
new_model = YourModel()
new_model.load_weights(tf_checkpoint_path)

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
  3. 从 ONNX 模型中加载：如果原始模型是使用 ONNX 格式保存的，可以使用 TensorFlow 提供的
    tf.experimental.tensorrt.Converter 将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 格式，然后在
    TensorFlow 中加载。
    import onnx
import tensorflow as tf
import tf2onnx

# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load('path/to/onnx/model')
# 将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 格式
tf_model_path = 'path/to/tf/model'
tf2onnx.convert.from_onnx(onnx_model).save_model(tf_model_path)
# 加载新的 TensorFlow 模型
new_model = YourModel()
new_model.load_weights(tf_model_path)	

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12

5、调试demo源码

demo源代码请见：Gitee

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/我家自动化/article/detail/429046
推荐阅读
相关标签

Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有，并保留所有权利。

  

闽ICP备14008679号