GPT2中文模型本地搭建（二）_gpt2_ml

1、简单介绍

GPT2_ML项目是开源了一个中文版的GPT2，而且还是最大的15亿参数级别的模型。
OpenAI在GPT2的时期并没有帮忙训练中文，上篇文章的验证也可说明此问题，对应的模型直接上GitHub上下载即可。

本文主旨快速搭建本地模型，更全的攻略，大家也可以到GitHub中慢慢摸索。

本文是基于bert4keras来加载模型与运行，需要先了解下一些概念。

1.1 bert4keras是什么，与Keras有什么关系？

bert4keras是一个基于Keras的BERT预训练模型工具包。它提供了一组简单易用的API，可以轻松加载和使用预训练的BERT模型，以进行各种自然语言处理(NLP)任务，例如文本分类、命名实体识别(NER)、问答等。

虽然bert4keras是基于Keras框架开发的，但它与原始的Keras库有所不同。它在Keras的基础上做出了一些修改和扩展，以更好地支持BERT模型的训练和应用。例如，它提供了自定义的优化器、损失函数和评估指标，以及对BERT模型结构的修改和扩展。

总之，bert4keras是一个强大的NLP工具包，旨在使使用BERT模型变得更加容易和高效，并提供许多额外的功能和扩展。如果你正在进行NLP任务，并且需要使用BERT模型，那么bert4keras可能是一个很好的选择。

1.2 常用的预训练模型加载框架有几种？

1. TensorFlow Hub：TensorFlow 官方提供的加载和使用各种预训练模型的一种方式。

2. Hugging Face Transformers：一个基于 PyTorch 和 TensorFlow 的 NLP 框架，主要用于加载和使用各种预训练的 Transformer 模型，如 BERT、GPT-2 等等。

3. Keras Applications：Keras 官方提供的加载和使用各种预训练模型的库，包括 VGG、ResNet、Inception 等等。

4. MXNet Gluon：MXNet 官方提供的深度学习框架，内置了多种经典的预训练模型，可以通过一行代码加载和使用。

5. PyTorch Hub：类似于 TensorFlow Hub，是 PyTorch 官方提供的加载和使用各种预训练模型的库。

除此之外，还有一些第三方的加载预训练模型的库，如 keras-bert、bert4keras 等等，都可以方便地加载和使用各种预训练模型。

1.3 预训练模型常见版本

1. BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 是由 Google 提出的预训练模型，通过双向 Transformer 编码器训练来获得语言表示。BERT 取得了多个 NLP 任务的 SOTA 结果。
2. ALBERT：A Lite BERT (ALBERT) 是一种轻量级的 BERT 模型，采用嵌套 LSTM 和跨层参数共享等技术来减少模型参数量和计算资源需求。
3. RoBERTa：Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (RoBERTa) 是 Facebook 提出的一种预训练语言模型，针对 BERT 中潜在的过拟合问题进行了优化。
4. NEZHA：NEZHA 是由华为公司提出的 BERT 衍生模型，对训练策略和网络架构进行了改进，取得了与 BERT 相当的性能。
5. GPT2：Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2) 是 OpenAI提出的语言模型，通过单向 Transformer 解码器进行训练，能够生成高质量的自然语言文本。
6. T5：Text-to-Text Transfer Transformer (T5) 是 Google 提出的一种基于Transformer 的通用语言模型，可以应用于各种 NLP 任务，如文本分类、问答系统等。
7. bert4keras 支持上述多种预训练模型的加载和 fine-tuning，可以方便地应用于各种 NLP 任务中。 OpenAI GPT（Generative Pre-training Transformer）：OpenAI 提出的基于 Transformer的语言模型，采用单向 Transformer 解码器进行训练。
8. XLNet：由 CMU 和 Google 提出的预训练模型，采用从左到右和从右到左的两个方向来生成上下文表示。
9. ELECTRA：Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately (ELECTRA) 是谷歌提出的预训练模型，通过用一个 diskriminator来训练生成模型，可以大大提高模型的训练效率。
10. DistilBERT：DistilBERT 是一种经过压缩的 BERT 模型，参数量约为原始 BERT 模型的一半，同时具有相似的性能。
11. XLM：Cross-lingual Language Model (XLM) 是 Facebook 提出的预训练模型，旨在支持多语言NLP 任务。它采用了与 BERT 类似的多层双向 Transformer 编码器来获得语言表示。

这些预训练模型都是深度学习领域中的研究热点，它们在各种自然语言处理任务中都取得了很好的效果。同时，也有其他的预训练模型不属于 Transformer 类型的，如 ELMo、ULMFit 等，它们采用不同的网络结构和训练方式，也可以应用于各种 NLP 任务中。

其实说白了，这些模型都是一些大型企业基于他们的研发力量、资金，训练好的模型并开源出来。

2、GPT2-ML 开源中文模型本地搭建

2.1 开发环境准备

开发工具：PyCharm 2020.2.1 x64

使用虚拟环境搭建：Python3.7、bert4keras不低于0.6.0，这里直接安装最新版本了。

我本机虚拟环境的配置效果：

2.2 下载代码

bert4keras 下载到本地。

2.3 下载模型

两种方式：

百度网盘：
链接: https://pan.baidu.com/s/1OXBd16o82SpIzu57kwA8Mg 提取码: q79r

Google Drive，从训练模型的源码进入：

本文下载的百度网盘的模型：

2.4 加载模型

导入项目后，继续以下操作：

1）先安装bert4keras

1. 确认你已经安装了Python3和pip包管理器。
2. 打开终端或命令行窗口，并运行以下命令来安装bert4keras：

pip install bert4keras -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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3.安装完成后，可以使用以下命令检查版本：

 import bert4keras
 print(bert4keras.__version__)
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如果输出了版本号，则表示成功安装了bert4keras。

安装过程示例：

2）下载训练模型的代码，再补全下插件

训练模型的源码地址，运行项目内requirements-tpu.txt、requirements-gpu.txt的安装环境。

pip install -r requirements-tpu.txt  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install -r requirements-gpu.txt  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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3）修改代码模型地址

basic_language_model_gpt2_ml.py

4）运行模型查看测试效果

修改文件basic_language_model_gpt2_ml.py
运行：py examples/basic_language_model_gpt2_ml.py
接下来就漫长的等待，大概半小时左右，将会输出你需要的信息。

如果运行过程中报错，比如缺少tensorflow插件，那么再安装下这个插件即可。

  pip install tensorflow==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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查看已安装的 TensorFlow 版本：

  pip list | grep tensorflow
  pip freeze | grep tensorflow
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2.5 测试效果

[‘关于春天到了，你有没有梦见各种各样的花开？你有没有见识过超美的花朵在前面出没？你有没有想象过春风里开得最美的花？春天到了，你有没有梦见各种各样的花开？你有没有想象过傍晚的花海中有着最美的花？你有没有想象过春天的阳光那么灿烂，粉色的桃花开得很妖艳！这一切的一切，只因为你看见了一朵朵如洁如玉的花。’]

[‘关于夏天到了，必然有很多性感美腻的凉鞋而且，爱美的女孩儿终于有个好选择了，在微博、微信、各大应用市场就可以找到众多美腻的凉鞋，不仅漂亮而且平价，大牌为什么是这么流行？在沙龙里也常能看到很多潮人穿着各种各样的凉鞋，看着就想买，一双好的凉鞋穿两三天，像穿个拖鞋一样！是什么成就了这一高端的品牌？和所有企业都一样，形
象企业的不少款式都和其自身品牌有关，看着就已经很眼熟。’]

[‘关于秋天的优衣库深深喜欢这款连帽上衣无袖连帽棒球服，棒球衫面料略带纯色还有里面是印花清新可人！半高领设计自然又耐看，下摆的大口袋和牛仔裤颜色很相配，半明度的色彩给秋天再添丝丝靓丽，又可以通过大片的纯棉面料体现端庄大方的型格，不同于传统套装的是融合的织法，在颜色上没有那么跳跃，显得特别有活力和少女心。’]

[‘关于冬天，每个女生都梦想成为汤唯，百分之百女神。然而别听我扯淡啦，温暖人心是汤唯，撩人心弦是吴彦祖，干净利落是陈冠希。没人不爱暖汤唯，这就是汤唯。汤唯还是《vogue》2016秋冬系列的主编，是时尚圈中少有的大美女。汤唯一直都在坚持个人风格，走的是女生独有的柔美路线，在神坛上无人可及。’]

3、GPU运行

3.1 要检查计算机是否支持 NVIDIA 显卡，您可以执行以下步骤

在 Windows 操作系统上，右键单击桌面并选择“NVIDIA 控制面板”选项，如果出现该选项，则表示您的计算机已安装 NVIDIA 显卡。
在 Linux 和 macOS 操作系统上，打开终端并输入以下命令：

lspci | grep -i nvidia
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如果输出包含 NVIDIA 显卡相关信息，则表示您的计算机已安装 NVIDIA 显卡。
或者，您也可以执行以下命令以获取有关系统显卡的详细信息：

nvidia-smi
1

请注意，这些命令仅适用于已正确安装了 NVIDIA 显卡驱动程序的计算机。如果您的计算机没有安装 NVIDIA 显卡驱动程序，则这些命令将不起作用。

3.2 集成显卡，不支持

如果你的电脑是集成显卡，那么就不要操心了，GPU模式跑不了，这个程序可能需要使用 NVIDIA GPU 或相关的 CUDA 工具包进行 GPU 加速运算，而集成显卡无法提供足够的性能。因此，如果您尝试在只有集成显卡的计算机上运行该程序，并且提示未安装 NVIDIA GPU 或相关的 CUDA 工具包，则表示您的计算机无法满足该程序的 GPU 运行要求。如果您想在计算机上使用 GPU 运行该程序，您需要考虑购买一张适合深度学习的 NVIDIA 显卡并安装相关的驱动程序和 CUDA 工具包。或者，您也可以选择使用云服务提供商提供的云 GPU 实例来运行该程序。
1

3.3 独立显卡，支持

要安装 NVIDIA GPU 或相关的 CUDA 工具包，您需要执行以下步骤：

1. 检查您的计算机是否支持 NVIDIA 显卡，并且显卡驱动程序已正确安装。您可以从 NVIDIA 官网下载显卡驱动程序。
2. 检查您的计算机是否支持 CUDA 并且 CUDA 工具包已正确安装。您可以从 NVIDIA 开发者官网下载适用于您的操作系统和显卡类型的 CUDA 工具包。
3. 还需要安装 cuDNN 库，它是一个用于深度学习的加速库，可与 CUDA 一起使用。您可以从 NVIDIA 开发者官网下载并安装适用于您的 CUDA 版本的 cuDNN 库。

请注意，安装 NVIDIA GPU、驱动程序、CUDA 工具包和 cuDNN 库可能会相当复杂，因此请务必按照 NVIDIA 的官方文档和说明进行操作。

NVIDIA 显卡驱动安装

可以在 NVIDIA 官网的“驱动程序下载”页面上下载显卡驱动程序：

在该页面上，您可以选择您的显卡系列和型号、操作系统以及语言，然后单击“搜索”按钮。随后，您将看到可用于您的计算机的最新显卡驱动程序列表。请仔细查看并选择适合您的操作系统和硬件的驱动程序版本，并按照提示进行下载和安装。

CUDA 工具包安装

1. 在 NVIDIA 开发者官网的 CUDA 下载页面（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）上选择适合您的操作系统和显卡型号的 CUDA 版本，并单击“下载”按钮。请注意，不同版本的 CUDA 对应不同的操作系统和显卡型号，因此请务必根据您的计算机配置选择正确的版本。
2. 下载完成后，运行 CUDA 安装程序，并按照向导指示进行安装。在安装过程中，您需要接受许可协议、选择安装选项并等待一段时间。
3. 完成安装后，您需要配置环境变量和路径，以便您的计算机可以正确找到 CUDA 库和工具。这些设置可能因操作系统而异，请参考 NVIDIA 的官方文档进行配置。
4. 验证 CUDA 是否已成功安装。您可以打开终端或命令提示符窗口，并输入以下命令：

nvcc -V
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如果输出显示了 CUDA 版本信息，则表示 CUDA 工具包已成功安装。

请注意，安装 CUDA 工具包可能需要一定的技术知识和经验。如果您遇到困难或问题，建议参考 NVIDIA 的官方文档和社区支持，在线查阅相关资源并寻求帮助。

cuDNN 库安装

1. 访问 NVIDIA 开发者官网的 cuDNN 下载页面：https://developer.nvidia.com/cudnn
2. 选择适合您的操作系统和 CUDA 版本的 cuDNN 库文件，并单击“下载”按钮。请注意，不同版本的 cuDNN 应与您计算机上已安装的 CUDA 版本兼容。
3. 在下载页面上，您需要登录或注册 NVIDIA 开发者账户。如果您还没有账户，请根据提示进行注册。
4. 将下载的 cuDNN 压缩文件解压到某个目录中。请将该目录添加到您的环境变量和路径中，以便您的计算机可以正确找到 cuDNN 库和头文件。这些设置可能因操作系统而异，请参考 NVIDIA 的官方文档进行配置。
5. 验证 cuDNN 是否已成功安装。您可以打开终端或命令提示符窗口，并输入以下命令：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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如果输出显示了 cuDNN 版本信息，则表示 cuDNN 库已成功安装。

请注意，安装 cuDNN 库可能需要一定的技术知识和经验。如果您遇到困难或问题，建议参考 NVIDIA 的官方文档和社区支持，在线查阅相关资源并寻求帮助。