昇思25天学习打卡营第13天|LLM-基于MindSpore实现的GPT对话情绪识别

打卡

目录

打卡

预装环境

流程简述

部分执行结果演示

词向量加载过程

模型结构

模型训练过程

模型预测过程

代码

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预装环境

pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
pip install mindnlp
pip install jieba 
pip install spacy
pip install ftfy 

环境变量设置：HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

流程简述

任务：用IMDB开源标注数据集，微调开源的预训练模型GPT，实现对话情绪识别。

1、数据集准备：IMDB数据集，从 https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/aclImdb_v1.tar.gz 下载数据集并按照7:3切分为训练和验证集。

2、加载TOKEN：用 mindnlp.transformers.GPTTokenizer 加载 tokenizer，并为其添加3个特殊的TOKEN（"bos_token"、"eos_token"、"pad_token"）

3、预处理训练、验证、测试数据集，包括将文本数据进行tokenizer，并根据设备类型对数据进行批处理和填充，其中训练集打散。

4、预训练模型微调设置：

1. 用 mindnlp.transformers.GPTForSequenceClassification 加载预训练的 'openai-gpt' 模型，用于序列分类，配置指定模型的输出标签数量为2（通常是二分类任务）。
2. 基于第二个步骤的 tokenzier，为预训练模型配置填充（padding）token ID。
3.  为预训练模型配置调整token嵌入层的尺寸（+3，因为第二个步骤手动添加了3个特殊的TOKEN）。
4. 定义模型优化器为 nn.Adam ，用于在训练过程中更新模型的参数，学习率设置为2e-5。
5. 定义了一个准确率指标 （ metric=mindnlp._legacy.metrics.Accuracy() ），用于评估模型的性能。
6. 定义2个回调函数，一个用于保存每个epoch的模型检查点，另一个用于保存最佳模型。

5、开始训练：创建训练器 （mindnlp._legacy.engine.Trainer）并训练，该训练器可以接收模型、训练数据集、评估数据集、评估指标、训练轮数、优化器、回调函数列表以及是否启用JIT编译的选项。

6、创建评估器并评估模型：创建评估器（mindnlp._legacy.engine.Evaluator），用于在测试数据集dataset_test上评估模型的性能。评估器使用了之前定义的预训练模型和评估指标metric。

部分执行结果演示

词向量加载过程

看到词表大小为 40478，模型维度长512，右侧截断，一共有4种特殊的token.

模型结构

模型训练过程

loss降低到了0.2599，精度达到了 0.9421 。一般水平。 

模型预测过程

代码

import os
import numpy as np
import mindspore
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms
from mindnlp.dataset import load_dataset
from mindnlp.transformers import GPTTokenizer
from mindspore import nn
from mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy
from mindnlp.transformers import GPTForSequenceClassification
from mindspore.experimental.optim import Adam
 
 
def process_dataset(dataset, tokenizer, max_seq_len=512, batch_size=4, shuffle=False):
    """
    dataset: 待处理的数据集。
    tokenizer: 用于将文本转换为token的tokenizer对象.
    max_seq_len: 文本序列的最大长度，默认为512。
    batch_size: 批处理的大小，默认为4。
    shuffle: 是否对数据集进行随机打乱，默认为False。
    """
    ## 判断当前设备目标是否为Ascend（华为的昇腾处理器）。如果是，则is_ascend为True。
    is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'
    def tokenize(text):
        # 定义了一个内部函数tokenize，用于将文本转换为tokens。
        # 根据is_ascend的值来决定是否启用填充策略padding。函数返回token的input_ids和attention_mask。
        if is_ascend:
            tokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)
        else:
            tokenized = tokenizer(text, truncation=True, max_length=max_seq_len)
        return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']
 
    if shuffle:
        ## shuffle参数为True，则对数据集进行打乱 
        dataset = dataset.shuffle(batch_size)
 
    # map dataset
    ## 用map操作对数据集中的每个文本进行tokenization处理，将文本列text映射为input_ids和attention_mask。
    dataset = dataset.map(operations=[tokenize], input_columns="text", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])
    ## 将标签列label的数据类型转换为MindSpore的int32类型，并重命名为labels。
    dataset = dataset.map(operations=transforms.TypeCast(mindspore.int32), input_columns="label", output_columns="labels")
    #
    # batch dataset
    ## 根据设备类型将数据集分批处理。如果是在Ascend设备上，直接使用batch操作；否则，使用padded_batch操作来确保每个批次中的序列长度一致，不足部分使用pad token填充。
    if is_ascend:
        dataset = dataset.batch(batch_size)
    else:
        dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),
                                                             'attention_mask': (None, 0)})
 
    return dataset
 
 
imdb_ds = load_dataset('imdb', split=['train', 'test'])
imdb_train = imdb_ds['train']
imdb_test = imdb_ds['test']
print("imdb_train data_size: ", imdb_train.get_dataset_size())
print("imdb_test data_size: ", imdb_test.get_dataset_size())
 
# tokenizer
gpt_tokenizer = GPTTokenizer.from_pretrained('openai-gpt')
print("openai-gpt GPTTokenizer: ", gpt_tokenizer)
 
# add sepcial token: <PAD>
special_tokens_dict = {
    "bos_token": "<bos>",
    "eos_token": "<eos>",
    "pad_token": "<pad>",
}
num_added_toks = gpt_tokenizer.add_special_tokens(special_tokens_dict)
 
## 训练集切分、处理
# split train dataset into train and valid datasets
imdb_train, imdb_val = imdb_train.split([0.7, 0.3])
dataset_train = process_dataset(imdb_train, gpt_tokenizer, shuffle=True)
dataset_val = process_dataset(imdb_val, gpt_tokenizer)
dataset_test = process_dataset(imdb_test, gpt_tokenizer)
 
### 预训练模型加载
# set bert config and define parameters for training
model = GPTForSequenceClassification.from_pretrained('openai-gpt', num_labels=2)
model.config.pad_token_id = gpt_tokenizer.pad_token_id
model.resize_token_embeddings(model.config.vocab_size + 3)
 
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)
metric = Accuracy()
 
# define callbacks to save checkpoints
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='gpt_imdb_finetune', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='gpt_imdb_finetune_best', auto_load=True)
 
trainer = Trainer(network=model, train_dataset=dataset_train,
                  eval_dataset=dataset_train, metrics=metric,
                  epochs=1, optimizer=optimizer, callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb],
                  jit=False)
 
### 开始训练
trainer.run(tgt_columns="labels")
 
### 开始评估
evaluator = Evaluator(network=model, eval_dataset=dataset_test, metrics=metric)
evaluator.run(tgt_columns="labels")