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ERNIE

PaddlePaddle / ERNIE
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ERNIE
未验证 提交 ef8879f6 编写于 作者: M Meiyim 提交者： GitHub
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Dygraph fix2 (#455) 

* remove redundent dep

* + github stale.yml

* update seq2seq

* remove paddle from `requirements.txt`; add paddle version check

* rename zh/en readme
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![./.metas/ERNIE_milestone.png](./.metas/ERNIE_milestone.png)
......@@ -76,10 +76,14 @@ Don't have GPU? try ERNIE in [AIStudio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/inde
# Setup
##### 1. install ernie
##### 1. install PaddlePaddle
This repo requires PaddlePaddle 1.7.0+, please see [here](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick) for installaton instruction.
##### 2. install ernie
```script
pip install paddle-ernie==0.0.1.dev1
pip install paddle-ernie
```
or
......@@ -87,7 +91,7 @@ or
```shell
git clone -b dygraph https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git --single-branch
cd ERNIE
pip install -r requirement.txt
pip install -r requirements.txt
pip setup.py -e .
```
......
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[English](./README.eng.md)|简体中文
![./.metas/ERNIE_milestone.png](./.metas/ERNIE_milestone.png)
ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架，该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的知识，实现模型效果不断进化。ERNIE在情感分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答等16个公开数据集上全面显著超越世界领先技术，在国际权威的通用语言理解评估基准GLUE上，得分首次突破90分，获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评测SemEval 2020上，ERNIE摘得5项世界冠军， 该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道，相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI、IJCAI收录。ERNIE在工业界得到了大规模应用，如搜索引擎、新闻推荐、广告系统、语音交互、智能客服等。
**提醒: ERNIE老版本代码已经迁移至[repro分支](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/repro)，欢迎使用我们全新升级的基于动静结合的新版ERNIE套件进行开发。另外，也欢迎上[EasyDL](https://ai.baidu.com/easydl/pro)体验更丰富的功能（如ERNIE 2.0、ERNIE 2.1、ERNIE领域模型等）。**
# 新闻
- 2020.5.20:
- 欢迎试用`动态图`实现的 ERNIE:
- 基于[PaddlePaddle v1.8](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/release/1.8)使用 ERNIE 进行 Pretrain 和 Finetune.
- 动态执行, 所见即所得。
- 大规模分布式训练。
- 易于部署。
- 通过Aistudio 教程快速入门NLP。
- 向后兼容老版 checkpoint。
- `ERNIE-GEN` 模型正式开源! ([点击进入](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/repro/ernie-gen))
- 最强文本生成预训练模型正式开源，相关工作已被 `IJCAI-2020` 收录。
- 首次把 ERNIE 预训练技术能力扩展至文本生成领域，在多个典型任务上取得最佳。
- 您现在即可下载论文报告的所有模型（包含 [`base/large/large-160G`](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/repro/ernie-gen/README.zh.md#预训练模型)）。
- 首次在预训练阶段加入span-by-span 生成任务，让模型每次能够生成一个语义完整的片段。
- 提出填充式生成机制和噪声感知机制来缓解曝光偏差问题。
- 精巧的 Mulit-Flow Attention 实现框架。
- 2020.4.30 发布[ERNIESage](https://github.com/PaddlePaddle/PGL/tree/master/examples/erniesage)， 一种新型图神经网络模型，采用ERNIE做为aggreagtor. 由[PGL](https://github.com/PaddlePaddle/PGL)实现。
- 2020.3.27 [在SemEval2020五项子任务上夺冠](https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-03-27-8)。
- 2019.12.26 [GLUE榜第一名](https://www.technologyreview.com/2019/12/26/131372/ai-baidu-ernie-google-bert-natural-language-glue/)。
- 2019.11.6 发布[ERNIE Tiny](https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-11-06-9)。
- 2019.7.7 发布[ERNIE 2.0](https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-07-31-10)。
- 2019.3.16 发布[ERNIE 1.0](https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-03-16-3)。
# 导航
* [教程](#教程)
* [安装](#安装)
* [支持的NLP任务](#支持的nlp任务)
* [预训练(ERNIE 1.0)](#预训练-ernie-10)
* [在线预测](#在线预测)
* [蒸馏](#蒸馏)
# 快速上手
```python
import numpy as np
import paddle.fluid.dygraph as D
from ernie.tokenizing_ernie import ErnieTokenizer
from ernie.modeling_ernie import ErnieModel
D.guard().__enter__() # activate paddle `dygrpah` mode
model = ErnieModel.from_pretrained('ernie-1.0') # Try to get pretrained model from server, make sure you have network connection
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0')
ids, _ = tokenizer.encode('hello world')
ids = D.to_variable(np.expand_dims(ids, 0)) # insert extra `batch` dimension
pooled, encoded = model(ids) # eager execution
print(pooled.numpy()) # convert results to numpy
```
# 教程
手边没有GPU？欢迎在[AIStudio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/index)中直接试用 ERNIE.
(请选择最新版本的教程并申请GPU运行环境)
1. [从0开始学ERNIE](https://aistudio.baidu.com/studio/edu/group/quick/join/314947)
1. [情感识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/427482)
2. [完形填空](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/433491)
3. [知识蒸馏](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/439460)
4. [万事不决问ERNIE](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/456443)
# 安装
##### 1. 安装 ERNIE
```script
pip install paddle-ernie==0.0.1.dev1
```
或者
```shell
git clone -b dygraph https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git --single-branch
cd ERNIE
pip install -r requirement.txt
pip setup.py -e .
```
##### 3. 下载预训练模型（可选）
| Model | Description |
| :------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
| [ERNIE 1.0 Base 中文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie1.0.1.tar.gz) | L12H768A12 |
| [ERNIE Tiny](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie_tiny.1.tar.gz) | L3H1024A16 |
| [ERNIE 2.0 Base 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie2.0-en.1.tar.gz) | base: L12H768A12 |
| [ERNIE 2.0 Large 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie2.0-large-en.1.tar.gz) | large: L24H1024A16|
| [ERNIE Gen base 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie-gen-base-en.1.tar.gz) | L12H768A12 |
| [ERNIE Gen Large 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie-gen-large-en.1.tar.gz)| L24H1024A16 |
##### 4. 下载数据集
**英文数据集**
运行[此](https://gist.github.com/W4ngatang/60c2bdb54d156a41194446737ce03e2e)脚本，下载[GLUE datasets](https://gluebenchmark.com/tasks).
请将数据目录整理成以下格式，方便在后续 demo 教程中使用（通过`--data_dir`参数将数据路径传入训练脚本）；
```shell
data/xnli
├── dev
│   └── 1
├── test
│   └── 1
└── train
└── 1
```
[示例](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-mnli-m.tar.gz)数据（MNLI任务测试、训练集合）。
**中文数据**
| 数据集|描述|
|:--------|:----------|
| [XNLI](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-xnli.tar.gz) |XNLI 是由 Facebook 和纽约大学的研究者联合构建的自然语言推断数据集，包括 15 种语言的数据。我们用其中的中文数据来评估模型的语言理解能力。[链接](https://github.com/facebookresearch/XNLI)|
| [ChnSentiCorp](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-chnsenticorp.tar.gz) |ChnSentiCorp 是一个中文情感分析数据集，包含酒店、笔记本电脑和书籍的网购评论。|
| [MSRA-NER](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-msra_ner.tar.gz) |MSRA-NER (SIGHAN2006) 数据集由微软亚研院发布，其目标是识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、机构名。|
| [NLPCC2016-DBQA](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-dbqa.tar.gz) |NLPCC2016-DBQA 是由国际自然语言处理和中文计算会议 NLPCC 于 2016 年举办的评测任务，其目标是从候选中找到合适的文档作为问题的答案。[链接](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2016/dldoc/evagline2.pdf)|
|[CMRC2018](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-cmrc2018.tar.gz)|CMRC2018 是中文信息学会举办的评测，评测的任务是抽取类阅读理解。[链接](https://github.com/ymcui/cmrc2018)
# 支持的NLP任务
- 使用 `动态图` 模型进行finetune:
```script
python3 ./demo/finetune_classifier_dygraph.py \
--from_pretrained ernie_1.0 \
--data_dir ./data/xnli
```
- 分布式 finetune
`paddle.distributed.launch` 是一个进程管理器，我们采用它在每一张GPU上启动一个python进程，并配置相应的环境变量以进行分布式训练:
当采用分布式训练时，我们采用`max_steps`做为终止条件而非`epoch`, 这样处理是为了避免进程间死锁。
另外值得注意的是训练集需要在不同的进程间进行切分；以避免所有进程训练同一份数据造成的过拟合。
示例脚本（请确保你有两张以上GPU卡）:
```script
python3 -m paddle.distributed.launch \
./demo/finetune_classifier_dygraph_distributed.py \
--data_dir data/mnli \
--max_steps 10000 \
--from_pretrained ernie2.0-en
```
更多示例脚本:
1. [情感分析](./demo/finetune_sentiment_analysis_dygraph.py)
1. [语义匹配](./demo/finetune_classifier_dygraph.py)
1. [命名实体识别(NER)](./demo/finetune_ner_dygraph.py)
1. [机器阅读理解](./demo/finetune_mrc_dygraph.py)
1. [文本摘要生成](./experimental/seq2seq/README.md)
**推荐超参数设置：**
|任务|batch size|learning rate|
|--|--|--|
| CoLA | 32 / 64 (base) | 3e-5 |
| SST-2
| 64 / 256 (base) | 2e-5 |
| STS-B | 128 | 5e-5 |
| QQP | 256 | 3e-5(base)/5e-5(large) |
| MNLI | 256 / 512 (base)| 3e-5 |
| QNLI | 256 | 2e-5 |
| RTE | 16 / 4 (base) | 2e-5(base)/3e-5(large) |
| MRPC | 16 / 32 (base) | 3e-5 |
| WNLI | 8 | 2e-5 |
| XNLI | 512 | 1e-4(base)/4e-5(large) |
| CMRC2018 | 64 | 3e-5 |
| DRCD | 64 | 5e-5(base)/3e-5(large) |
| MSRA-NER(SIGHAN2006) | 16 | 5e-5(base)/1e-5(large) |
| ChnSentiCorp | 24 | 5e-5(base)/1e-5(large) |
| LCQMC | 32 | 2e-5(base)/5e-6(large) |
| NLPCC2016-DBQA| 64 | 2e-5(base)/1e-5(large) |
# 预训练 (ERNIE 1.0)
请见[这里](./demo/pretrain/README.md)
# 在线预测
如果`finetune_classifier_dygraph.py`中指定了`--inference_model_dir`参数，funetune脚本会将你的模型序列化并产出可以直接部署线上预测的`inference_model`.
关于生产环境中使用线上预测代码的实现细节，请见[C++ inference API](./inference/README.md).
或者你可以使用`propeller`启动一个多GPU预测服务(需要GPU环境)，只需执行：
```shell
python -m propeller.tools.start_server -m /path/to/saved/inference_model -p 8881
```
即可启动预测服务；随后在Python端采用如下命令访问该服务(仅限 python3):
```python
from propeller.service.client import InferenceClient
from ernie.tokenizing_ernie import ErnieTokenizer
client = InferenceClient('tcp://localhost:8881')
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0')
ids, sids = tokenizer.encode('hello world')
ids = np.expand_dims(ids, 0)
sids = np.expand_dims(sids, 0)
result = client(ids, sids)
```
你也可从[此处]((https://ernie.bj.bcebos.com/ernie1.0_zh_inference_model.tar.gz).)下载一个预先制作好的ernie-1.0 base模型的 `inference_model`.
该模型没有经过finetune，一般可以用做上层模型结构的 feature-base finetune或者做为一个文本特征抽取器。
因为该模行由老版API 产出，在进行客户端请求时需要在输入tensor后面追加一个维度：
```python3
ids = np.expand_dims(ids, -1) # ids.shape==[BATCH, SEQLEN, 1]
```
# 蒸馏
知识蒸馏是进行ERNIE模型压缩、加速的有效方式；关于知识蒸馏的实现细节请参见[这里](./distill/README.md)。
# 文献引用
### ERNIE 1.0
```
@article{sun2019ernie,
title={Ernie: Enhanced representation through knowledge integration},
author={Sun, Yu and Wang, Shuohuan and Li, Yukun and Feng, Shikun and Chen, Xuyi and Zhang, Han and Tian, Xin and Zhu, Danxiang and Tian, Hao and Wu, Hua},
journal={arXiv preprint arXiv:1904.09223},
year={2019}
}
```
### ERNIE 2.0
```
@article{sun2019ernie20,
title={ERNIE 2.0: A Continual Pre-training Framework for Language Understanding},
author={Sun, Yu and Wang, Shuohuan and Li, Yukun and Feng, Shikun and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
journal={arXiv preprint arXiv:1907.12412},
year={2019}
}
```
### ERNIE-GEN
```
@article{xiao2020ernie-gen,
title={ERNIE-GEN: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation},
author={Xiao, Dongling and Zhang, Han and Li, Yukun and Sun, Yu and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
journal={arXiv preprint arXiv:2001.11314},
year={2020}
}
```
若希望复现 paper 中的所有实验，请切换至本repo的`repro`分支。
### 讨论组
- [ERNIE官方主页](https://www.paddlepaddle.org.cn/ernie)
- [Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/issues): bug reports, feature requests, install issues, usage issues, etc.
- QQ 群: 760439550 (ERNIE discussion group).
- [Forums](http://ai.baidu.com/forum/topic/list/168?pageNo=1): discuss implementations, research, etc.
README.md 0 → 120000
浏览文件 @ ef8879f6
README.zh.md
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浏览文件 @ ef8879f6
[English](./README.en.md)|简体中文
![./.metas/ERNIE_milestone.png](./.metas/ERNIE_milestone.png)
ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架，该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的知识，实现模型效果不断进化。ERNIE在情感分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答等16个公开数据集上全面显著超越世界领先技术，在国际权威的通用语言理解评估基准GLUE上，得分首次突破90分，获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评测SemEval 2020上，ERNIE摘得5项世界冠军， 该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道，相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI、IJCAI收录。ERNIE在工业界得到了大规模应用，如搜索引擎、新闻推荐、广告系统、语音交互、智能客服等。
**提醒: ERNIE老版本代码已经迁移至[repro分支](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/repro)，欢迎使用我们全新升级的基于动静结合的新版ERNIE套件进行开发。另外，也欢迎上[EasyDL](https://ai.baidu.com/easydl/pro)体验更丰富的功能（如ERNIE 2.0、ERNIE 2.1、ERNIE领域模型等）。**
# 新闻
- 2020.5.20:
- 欢迎试用`动态图`实现的 ERNIE:
- 基于[PaddlePaddle v1.8](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/release/1.8)使用 ERNIE 进行 Pretrain 和 Finetune.
- 动态执行, 所见即所得。
- 大规模分布式训练。
- 易于部署。
- 通过Aistudio 教程快速入门NLP。
- 向后兼容老版 checkpoint。
- `ERNIE-GEN` 模型正式开源! ([点击进入](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/repro/ernie-gen))
- 最强文本生成预训练模型正式开源，相关工作已被 `IJCAI-2020` 收录。
- 首次把 ERNIE 预训练技术能力扩展至文本生成领域，在多个典型任务上取得最佳。
- 您现在即可下载论文报告的所有模型（包含 [`base/large/large-160G`](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/repro/ernie-gen/README.zh.md#预训练模型)）。
- 首次在预训练阶段加入span-by-span 生成任务，让模型每次能够生成一个语义完整的片段。
- 提出填充式生成机制和噪声感知机制来缓解曝光偏差问题。
- 精巧的 Mulit-Flow Attention 实现框架。
- 2020.4.30 发布[ERNIESage](https://github.com/PaddlePaddle/PGL/tree/master/examples/erniesage)， 一种新型图神经网络模型，采用ERNIE做为aggreagtor. 由[PGL](https://github.com/PaddlePaddle/PGL)实现。
- 2020.3.27 [在SemEval2020五项子任务上夺冠](https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-03-27-8)。
- 2019.12.26 [GLUE榜第一名](https://www.technologyreview.com/2019/12/26/131372/ai-baidu-ernie-google-bert-natural-language-glue/)。
- 2019.11.6 发布[ERNIE Tiny](https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-11-06-9)。
- 2019.7.7 发布[ERNIE 2.0](https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-07-31-10)。
- 2019.3.16 发布[ERNIE 1.0](https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-03-16-3)。
# 导航
* [教程](#教程)
* [安装](#安装)
* [支持的NLP任务](#支持的nlp任务)
* [预训练(ERNIE 1.0)](#预训练-ernie-10)
* [在线预测](#在线预测)
* [蒸馏](#蒸馏)
# 快速上手
```python
import numpy as np
import paddle.fluid.dygraph as D
from ernie.tokenizing_ernie import ErnieTokenizer
from ernie.modeling_ernie import ErnieModel
D.guard().__enter__() # activate paddle `dygrpah` mode
model = ErnieModel.from_pretrained('ernie-1.0') # Try to get pretrained model from server, make sure you have network connection
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0')
ids, _ = tokenizer.encode('hello world')
ids = D.to_variable(np.expand_dims(ids, 0)) # insert extra `batch` dimension
pooled, encoded = model(ids) # eager execution
print(pooled.numpy()) # convert results to numpy
```
# 教程
手边没有GPU？欢迎在[AIStudio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/index)中直接试用 ERNIE.
(请选择最新版本的教程并申请GPU运行环境)
1. [从0开始学ERNIE](https://aistudio.baidu.com/studio/edu/group/quick/join/314947)
1. [情感识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/427482)
2. [完形填空](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/433491)
3. [知识蒸馏](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/439460)
4. [万事不决问ERNIE](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/456443)
# 安装
##### 1. 安装 PaddlePaddle
本项目依赖PaddlePaddle 1.7.0+， 请参考[这里](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)安装 PaddlePaddle。
##### 2. 安装 ERNIE
```script
pip install paddle-ernie
```
或者
```shell
git clone -b dygraph https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git --single-branch
cd ERNIE
pip install -r requirements.txt
pip setup.py -e .
```
##### 3. 下载预训练模型（可选）
| Model | Description |
| :------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
| [ERNIE 1.0 Base 中文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie1.0.1.tar.gz) | L12H768A12 |
| [ERNIE Tiny](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie_tiny.1.tar.gz) | L3H1024A16 |
| [ERNIE 2.0 Base 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie2.0-en.1.tar.gz) | base: L12H768A12 |
| [ERNIE 2.0 Large 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie2.0-large-en.1.tar.gz) | large: L24H1024A16|
| [ERNIE Gen base 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie-gen-base-en.1.tar.gz) | L12H768A12 |
| [ERNIE Gen Large 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie-gen-large-en.1.tar.gz)| L24H1024A16 |
##### 4. 下载数据集
**英文数据集**
运行[此](https://gist.github.com/W4ngatang/60c2bdb54d156a41194446737ce03e2e)脚本，下载[GLUE datasets](https://gluebenchmark.com/tasks).
请将数据目录整理成以下格式，方便在后续 demo 教程中使用（通过`--data_dir`参数将数据路径传入训练脚本）；
```shell
data/xnli
├── dev
│   └── 1
├── test
│   └── 1
└── train
└── 1
```
[示例](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-mnli-m.tar.gz)数据（MNLI任务测试、训练集合）。
**中文数据**
| 数据集|描述|
|:--------|:----------|
| [XNLI](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-xnli.tar.gz) |XNLI 是由 Facebook 和纽约大学的研究者联合构建的自然语言推断数据集，包括 15 种语言的数据。我们用其中的中文数据来评估模型的语言理解能力。[链接](https://github.com/facebookresearch/XNLI)|
| [ChnSentiCorp](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-chnsenticorp.tar.gz) |ChnSentiCorp 是一个中文情感分析数据集，包含酒店、笔记本电脑和书籍的网购评论。|
| [MSRA-NER](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-msra_ner.tar.gz) |MSRA-NER (SIGHAN2006) 数据集由微软亚研院发布，其目标是识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、机构名。|
| [NLPCC2016-DBQA](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-dbqa.tar.gz) |NLPCC2016-DBQA 是由国际自然语言处理和中文计算会议 NLPCC 于 2016 年举办的评测任务，其目标是从候选中找到合适的文档作为问题的答案。[链接](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2016/dldoc/evagline2.pdf)|
|[CMRC2018](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-cmrc2018.tar.gz)|CMRC2018 是中文信息学会举办的评测，评测的任务是抽取类阅读理解。[链接](https://github.com/ymcui/cmrc2018)
# 支持的NLP任务
- 使用 `动态图` 模型进行finetune:
```script
python3 ./demo/finetune_classifier_dygraph.py \
--from_pretrained ernie_1.0 \
--data_dir ./data/xnli
```
- 分布式 finetune
`paddle.distributed.launch` 是一个进程管理器，我们采用它在每一张GPU上启动一个python进程，并配置相应的环境变量以进行分布式训练:
当采用分布式训练时，我们采用`max_steps`做为终止条件而非`epoch`, 这样处理是为了避免进程间死锁。
另外值得注意的是训练集需要在不同的进程间进行切分；以避免所有进程训练同一份数据造成的过拟合。
示例脚本（请确保你有两张以上GPU卡）:
```script
python3 -m paddle.distributed.launch \
./demo/finetune_classifier_dygraph_distributed.py \
--data_dir data/mnli \
--max_steps 10000 \
--from_pretrained ernie2.0-en
```
更多示例脚本:
1. [情感分析](./demo/finetune_sentiment_analysis_dygraph.py)
1. [语义匹配](./demo/finetune_classifier_dygraph.py)
1. [命名实体识别(NER)](./demo/finetune_ner_dygraph.py)
1. [机器阅读理解](./demo/finetune_mrc_dygraph.py)
1. [文本摘要生成](./experimental/seq2seq/README.md)
**推荐超参数设置：**
|任务|batch size|learning rate|
|--|--|--|
| CoLA | 32 / 64 (base) | 3e-5 |
| SST-2
| 64 / 256 (base) | 2e-5 |
| STS-B | 128 | 5e-5 |
| QQP | 256 | 3e-5(base)/5e-5(large) |
| MNLI | 256 / 512 (base)| 3e-5 |
| QNLI | 256 | 2e-5 |
| RTE | 16 / 4 (base) | 2e-5(base)/3e-5(large) |
| MRPC | 16 / 32 (base) | 3e-5 |
| WNLI | 8 | 2e-5 |
| XNLI | 512 | 1e-4(base)/4e-5(large) |
| CMRC2018 | 64 | 3e-5 |
| DRCD | 64 | 5e-5(base)/3e-5(large) |
| MSRA-NER(SIGHAN2006) | 16 | 5e-5(base)/1e-5(large) |
| ChnSentiCorp | 24 | 5e-5(base)/1e-5(large) |
| LCQMC | 32 | 2e-5(base)/5e-6(large) |
| NLPCC2016-DBQA| 64 | 2e-5(base)/1e-5(large) |
# 预训练 (ERNIE 1.0)
请见[这里](./demo/pretrain/README.md)
# 在线预测
如果`finetune_classifier_dygraph.py`中指定了`--inference_model_dir`参数，funetune脚本会将你的模型序列化并产出可以直接部署线上预测的`inference_model`.
关于生产环境中使用线上预测代码的实现细节，请见[C++ inference API](./inference/README.md).
或者你可以使用`propeller`启动一个多GPU预测服务(需要GPU环境)，只需执行：
```shell
python -m propeller.tools.start_server -m /path/to/saved/inference_model -p 8881
```
即可启动预测服务；随后在Python端采用如下命令访问该服务(仅限 python3):
```python
from propeller.service.client import InferenceClient
from ernie.tokenizing_ernie import ErnieTokenizer
client = InferenceClient('tcp://localhost:8881')
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0')
ids, sids = tokenizer.encode('hello world')
ids = np.expand_dims(ids, 0)
sids = np.expand_dims(sids, 0)
result = client(ids, sids)
```
你也可从[此处]((https://ernie.bj.bcebos.com/ernie1.0_zh_inference_model.tar.gz).)下载一个预先制作好的ernie-1.0 base模型的 `inference_model`.
该模型没有经过finetune，一般可以用做上层模型结构的 feature-base finetune或者做为一个文本特征抽取器。
因为该模行由老版API 产出，在进行客户端请求时需要在输入tensor后面追加一个维度：
```python3
ids = np.expand_dims(ids, -1) # ids.shape==[BATCH, SEQLEN, 1]
```
# 蒸馏
知识蒸馏是进行ERNIE模型压缩、加速的有效方式；关于知识蒸馏的实现细节请参见[这里](./distill/README.md)。
# 文献引用
### ERNIE 1.0
```
@article{sun2019ernie,
title={Ernie: Enhanced representation through knowledge integration},
author={Sun, Yu and Wang, Shuohuan and Li, Yukun and Feng, Shikun and Chen, Xuyi and Zhang, Han and Tian, Xin and Zhu, Danxiang and Tian, Hao and Wu, Hua},
journal={arXiv preprint arXiv:1904.09223},
year={2019}
}
```
### ERNIE 2.0
```
@article{sun2019ernie20,
title={ERNIE 2.0: A Continual Pre-training Framework for Language Understanding},
author={Sun, Yu and Wang, Shuohuan and Li, Yukun and Feng, Shikun and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
journal={arXiv preprint arXiv:1907.12412},
year={2019}
}
```
### ERNIE-GEN
```
@article{xiao2020ernie-gen,
title={ERNIE-GEN: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation},
author={Xiao, Dongling and Zhang, Han and Li, Yukun and Sun, Yu and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
journal={arXiv preprint arXiv:2001.11314},
year={2020}
}
```
若希望复现 paper 中的所有实验，请切换至本repo的`repro`分支。
### 讨论组
- [ERNIE官方主页](https://www.paddlepaddle.org.cn/ernie)
- [Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/issues): bug reports, feature requests, install issues, usage issues, etc.
- QQ 群: 760439550 (ERNIE discussion group).
- [Forums](http://ai.baidu.com/forum/topic/list/168?pageNo=1): discuss implementations, research, etc.
ernie/__init__.py
浏览文件 @ ef8879f6
......@@ -17,6 +17,11 @@ from __future__ import absolute_import
from __future__ import print_function
from __future__ import unicode_literals
import paddle
paddle_version = [int(i) for i in paddle.__version__.split('.')]
if paddle_version[1] < 7:
raise RuntimeError('paddle-ernie requires paddle 1.7+, got %s' %
paddle.__version__)
from ernie.modeling_ernie import ErnieModel
from ernie.modeling_ernie import (ErnieModelForSequenceClassification,
......
experimental/seq2seq/decode.py
浏览文件 @ ef8879f6
......@@ -194,7 +194,7 @@ def beam_search_step(state, logits, eos_id, beam_width, is_first_step):
@D.no_grad
def beam_search_infilling(model, q_ids, q_sids, sos_id, eos_id, attn_id, max_encode_len=640, max_decode_len=100, beam_width=5,):
def beam_search_infilling(model, q_ids, q_sids, sos_id, eos_id, attn_id, max_encode_len=640, max_decode_len=100, beam_width=5, tgt_type_id=3):
model.eval()
#log.debug(q_ids.numpy().tolist())
_, __, info = model(q_ids, q_sids)
......@@ -228,7 +228,7 @@ def beam_search_infilling(model, q_ids, q_sids, sos_id, eos_id, attn_id, max_enc
bias = gen_bias(q_ids, ids, step)
pos_ids = D.to_variable(np.tile(np.array([[step, step + 1]], dtype=np.int64), [d_batch * beam_width, 1]))
pos_ids += seqlen
_, logits, info = model(ids, L.ones_like(ids) * 3, pos_ids=pos_ids, attn_bias=bias, past_cache=past_cache)
_, logits, info = model(ids, L.ones_like(ids) * tgt_type_id, pos_ids=pos_ids, attn_bias=bias, past_cache=past_cache)
past_cached_k, past_cached_v = past_cache
cached_k, cached_v = info['caches']
......@@ -307,7 +307,8 @@ if __name__ == '__main__':
attn_id=tokenizer.vocab['[ATTN]'],
max_decode_len=args.max_decode_len,
max_encode_len=args.max_encode_len,
beam_width=args.beam_width)
beam_width=args.beam_width,
tgt_type_id=args.tgt_type_id)
output_str = rev_lookup(result_ids.numpy())
for ostr in output_str.tolist():
......
experimental/seq2seq/finetune_seq2seq_dygraph.py
浏览文件 @ ef8879f6
......@@ -64,10 +64,11 @@ def evaluate(model, datasets, step, args):
output_ids = beam_search_infilling(model, src_ids, src_sids,
eos_id=tokenizer.sep_id,
sos_id=tokenizer.cls_id,
attn_id=tokenizer.vocab['[ATTN]'],
attn_id=tokenizer.vocab[args.attn_token],
max_decode_len=args.max_decode_len,
max_encode_len=args.max_encode_len,
beam_width=args.beam_width)
beam_width=args.beam_width,
tgt_type_id=args.tgt_type_id,)
output_str = rev_lookup(output_ids.numpy())
for eid, ostr in zip(example_id.numpy().tolist(), output_str.tolist()):
if '[SEP]' in ostr:
......@@ -80,7 +81,7 @@ def evaluate(model, datasets, step, args):
def seq2seq(model, tokenizer, args):
log.info('Training starts with args: %r' % args)
attn_id = tokenizer.vocab['[ATTN]']
attn_id = tokenizer.vocab[args.attn_token]
def gen_mask(batch_ids, mask_type='bidi', query_len=None, pad_value=0):
if query_len is None:
query_len = batch_ids.shape[1]
......@@ -224,11 +225,12 @@ def seq2seq(model, tokenizer, args):
dev_ds.data_shapes = shapes
dev_ds.data_types = types
vocab_size, _ = model.word_emb.weight.shape
ctx = D.parallel.prepare_context()
model = D.parallel.DataParallel(model, ctx)
opt = AdamW(learning_rate=LinearDecay(args.lr, int(args.warmup_proportion * args.max_steps), args.max_steps), parameter_list=model.parameters(), weight_decay=args.wd)
g_clip = F.dygraph_grad_clip.GradClipByGlobalNorm(1.0)
attn_id = tokenizer.vocab['[ATTN]']
attn_id = tokenizer.vocab[args.attn_token]
for step, data in enumerate(train_ds.start(place)):
(example_id, src_ids, src_sids, src_pids,
tgt_ids, tgt_sids, tgt_pids,
......@@ -242,7 +244,7 @@ def seq2seq(model, tokenizer, args):
past_cache_k = [L.concat([k, k2], 1) for k, k2 in zip(cached_k, cached_k2)]
past_cache_v = [L.concat([v, v2], 1) for v, v2 in zip(cached_v, cached_v2)]
if args.label_smooth > 0.:
tgt_labels = L.label_smooth(F.one_hot(tgt_labels, len(tokenizer.vocab)), epsilon=args.label_smooth)
tgt_labels = L.label_smooth(F.one_hot(tgt_labels, vocab_size), epsilon=args.label_smooth)
loss, _, __ = model(attn_ids, sent_ids=tgt_sids, pos_ids=tgt_pids, attn_bias=mask_attn_2_srctgtattn,
past_cache=(past_cache_k, past_cache_v),
tgt_labels=tgt_labels,
......@@ -283,12 +285,13 @@ if __name__ == '__main__':
parser.add_argument('--max_decode_len', type=int, default=120)
parser.add_argument('--tgt_type_id', type=int, default=3)
parser.add_argument('--warmup_proportion', type=float, default=0.1)
parser.add_argument('--beam_width', type=int, default=3)
parser.add_argument('--beam_width', type=int, default=5)
parser.add_argument('--noise_prob', type=float, default=0.7, help='probability of token be repalced')
parser.add_argument('--use_random_noice', action='store_true', help='if set, replace target tokens with random token from vocabulary, else replace with `[NOISE]`')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=5e-5, help='learning rate')
parser.add_argument('--label_smooth', type=float, default=0.1)
parser.add_argument('--predict_output_dir', type=str, default=None, help='predict file output directory')
parser.add_argument('--attn_token', type=str, default='[ATTN]', help='if [ATTN] not in vocab, you can specified [MAKK] as attn-token')
parser.add_argument('--inference_model_dir', type=str, default=None, help='inference model output directory')
parser.add_argument('--save_dir', type=str, default=None, help='model output directory')
parser.add_argument('--wd', type=float, default=0.01, help='weight decay, aka L2 regularizer')
......
experimental/seq2seq/modeling_ernie_gen.py
浏览文件 @ ef8879f6
......@@ -32,6 +32,7 @@ class ErnieModelForGeneration(ErnieModel):
resource_map = {
'ernie-gen-base-en': ErnieModel.bce + 'model-ernie-gen-base-en.1.tar.gz',
'ernie-gen-large-en': ErnieModel.bce + 'model-ernie-gen-large-en.1.tar.gz',
'ernie-1.0': ErnieModel.bce + 'model-ernie1.0.1.tar.gz',
}
def __init__(self, cfg, name=None):
cfg['return_additional_info'] = True
......
requirements.txt
浏览文件 @ ef8879f6
nltk==3.4
numpy==1.14.5
numpy
pyzmq==18.0.2
scikit-learn==0.20.3
scipy==1.2.1
six==1.11.0
sklearn==0.0
sentencepiece==0.1.8
paddlepaddle-gpu==1.7.1.post107
setup.py
浏览文件 @ ef8879f6
......@@ -22,16 +22,15 @@ with open("README.md", "r", encoding='utf-8') as fh:
setuptools.setup(
name="paddle-ernie", # Replace with your own username
version="0.0.1dev1",
version="0.0.2dev1",
author="Baidu Ernie Team",
author_email="ernieernie.team@gmail.com",
description="A pretrained NLP model for every NLP tasks",
long_description=long_description,
long_description_content_type="text/markdown",
url="https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/dygraph",
url="https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/",
packages=['ernie'],
install_requires=[
'paddlepaddle-gpu>=1.7.1',
'requests',
'tqdm',
],
......
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