【古诗生成AI实战】之四——模型包装器与模型的训练

在上一篇博客中，我们已经利用任务加载器task成功地从数据集文件中加载了文本数据，并通过预处理器processor构建了词典和编码器。在这一过程中，我们还完成了词向量的提取。

接下来的步骤涉及到定义模型、加载数据，并开始训练过程。

为了确保项目代码能够快速切换到不同的模型，并且能够有效地支持transformers库中的预训练模型，我们不仅仅是定义模型那么简单。为此，我们采取了进一步的措施：在模型外面再套上一个额外的层，我称之为模型包装器NNModelWrapper。此外，为了提高配置的灵活性和可维护性，我们将所有的配置项（如批量大小、数据集地址、训练周期数、学习率等）抽取出来，统一放置在一个名为WrapperConfig的配置容器中。通过这种方式，我们就可以避免直接在代码中修改配置参数，而是通过更改配置文件来实现，从而使得整个项目更加模块化和易于管理。

本章内容属于模型训练阶段，将分别介绍包装器配置WrapperConfig、模型包装器NNModelWrapper和模型Model。

在这里插入图片描述

[1] 包装器配置`WrapperConfig`

我们把配置全部放在yaml文件里，然后读取里面的配置，赋值给WrapperConfig类。定义如下：

class WrapperConfig(object):"""A configuration for a :class:`NNModelWrapper`."""def __init__(self,tokenizer,max_seq_len: int,vocab_num: int,word2vec_path: str,batch_size: int = 1,epoch_num: int = 1,learning_rate: float = 0.001):self.tokenizer = tokenizerself.max_seq_len = max_seq_lenself.batch_size = batch_sizeself.epoch_num = epoch_numself.learning_rate = learning_rateself.word2vec_path = word2vec_pathself.vocab_num = vocab_num

WrapperConfig 类用于配置神经网络模型包装器（NNModelWrapper）。类的构造函数接受多个参数来初始化配置：

tokenizer: 分词器对象，用于文本处理或文本转换为模型可理解的格式。其实就是预处理器processor提供的tokenizer。

max_seq_len (int): 模型可以处理的最大序列长度。

vocab_num (int): 词汇表的大小。

word2vec_path (str):预训练的词向量模型的文件路径。即上文提取的词向量。

batch_size (int): 每个批次处理的数据样本数量。

epoch_num (int): 训练轮次。

learning_rate (float): 学习率。

[2] 模型包装器`NNModelWrapper`

模型包装器NNModelWrapper接受2个参数，一个是包装器配置WrapperConfig，另外一个是自定义模型Model。代码如下：

class NNModelWrapper:"""A wrapper around a Transformer-based language model."""def __init__(self, config: WrapperConfig, model):"""Create a new wrapper from the given config."""self.config = configself.model = model(self.config)def generate_dataset(self, data, labeled=True):"""Generate a dataset from the given examples."""features = self._convert_examples_to_features(data)feature_dict = {'input_ids': torch.tensor([f.input_ids for f in features], dtype=torch.long),'labels': torch.tensor([f.labels for f in features], dtype=torch.long),}if not labeled:del feature_dict['labels']return DictDataset(**feature_dict)def _convert_examples_to_features(self, examples) -> List[InputFeatures]:"""Convert a set of examples into a list of input features."""features = []for (ex_index, example) in tqdm(enumerate(examples)):if ex_index % 5000 == 0:logging.info("Writing example {}".format(ex_index))input_features = self.get_input_features(example)features.append(input_features)# logging.info(f"最终数据构造形式：{features[0]}")return featuresdef get_input_features(self, example) -> InputFeatures:"""Convert the given example into a set of input features"""text = example.textinput_ids = self.config.tokenizer(text)labels = np.copy(input_ids)labels[:-1] = input_ids[1:]assert len(input_ids) == self.config.max_seq_lenreturn InputFeatures(input_ids=input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None, labels=labels)

NNModelWrapper 类是围绕一个神经网络语言模型的封装器，提供了模型的初始化和数据处理的方法。

· 类初始化 (init):
config: 接收一个 WrapperConfig 类的实例，包含模型的配置信息。
model: 接收一个模型构造函数，该函数使用配置信息来初始化模型。

· 生成数据集 (generate_dataset):从给定的数据样本中生成一个数据集。首先把数据样本转换为特征（通过 _convert_examples_to_features 方法），然后根据这些特征创建一个 DictDataset 对象。如果数据未标记（labeled=False），则从特征字典中删除 labels 键。

· 转换样本为特征 (_convert_examples_to_features):这是个私有方法，把数据样本转换为模型可以理解的输入特征。对于每个样本，使用 get_input_features 方法来生成输入特征。使用 tqdm 显示处理进度，并利用 logging 记录处理信息。

· 获取输入特征 (get_input_features):此方法将单个数据样本转换为输入特征。首先获取文本内容，然后使用配置中的分词器（tokenizer）将文本转换为 input_ids。标签（labels）是 input_ids 的一个变体，其中每个元素都向右移动一个位置。用断言确保 input_ids 的长度与配置中的 max_seq_len 相等。

[3] 模型`Model`

模型包装器NNModelWrapper里面的第二个参数Model才是我们真正的模型。

在古诗生成AI任务中，RNN是比较适配任务的模型，我们定义的RNN模型如下：

class Model(nn.Module):def __init__(self, config):super(Model, self).__init__()V = config.vocab_num  # vocab_numE = 300  # embed_dimH = 256  # hidden_sizeembedding_pretrained = torch.tensor(np.load(config.word2vec_path)["embeddings"].astype('float32'))self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(embedding_pretrained, freeze=False)self.lstm = nn.LSTM(E, H, 1, bidirectional=False, batch_first=True, dropout=0.1)self.fc = nn.Linear(H, V)self.loss = nn.CrossEntropyLoss()def forward(self, input_ids, labels=None):embed = self.embedding(input_ids)  # [batch_size, seq_len, embed_dim]out, _ = self.lstm(embed)  # [batch_size, seq_len, hidden_size]logit = self.fc(out)  # [batch_size, seq_len, vocab_num]if labels is not None:loss = self.loss(logit.view(-1, logit.shape[-1]), labels.view(-1))return loss, logitelse:return logit[None, :]

在我们的模型中，特别值得一提的是嵌入层（embedding layer）。在初始化这一层时，我们使用的是之前提取出的词向量。这种做法有助于模型更好地理解和处理文本数据。

此次我们定义的模型是一个基于RNN的结构，它包括三个主要部分：embedding层、lstm层和fc（全连接）层。

在模型的前向传播（forward）过程中，输入input_ids的形状为[batch_size, seq_len]，即每个批次有多少文本，每个文本的序列长度是多少。输入数据首先通过嵌入层处理，输出的embed的形状为[batch_size, seq_len, embed_dim]，即每个单词都被转换成了对应的嵌入向量。接着，数据通过一个单层的lstm网络，得到输出out，最后经过全连接层fc，得到最终的概率分布logit。

这个概率分布logit的含义是：对于每个批次中的文本，每个文本在序列的每个位置上，都有vocab_num个可能的词可以填入，而logit中存储的正是这些词的概率。为了生成文本，我们提取每个位置上概率最高的词的索引，然后根据这些索引在词典中查找对应的词。这就是我们通过模型运行文本生成得到的结果。

[4] 训练

所有的工作都准备好了，下面我们正式开始模型的训练。

对于神经网络的训练、验证、测试、优化等等操作，我采用了transformers的Trainer极大的简化了项目操作。

第一步，加载yaml配置文件，读取所有配置项：

    with open('config.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f:conf = yaml.load(f.read(),Loader=yaml.FullLoader)conf_train = conf['train']conf_sys = conf['sys']

第二步，初始化任务加载器，加载数据集：

	Task = TASKS[conf_train['task_name']]()data = Task.get_train_examples(conf_train['dataset_url'])index = int(len(data) * conf_train['rate'])train_data, dev_data = data[:index], data[index:]

第三步，初始化数据预处理器，并向外提供tokenizer：

	Processor = PROCESSORS[conf_train['task_name']](data, conf_train['max_seq_len'], conf_train['vocab_path'])tokenizer = lambda text: Processor.tokenizer(text)

第四步，初始化模型包装配置：

	wrapper_config = WrapperConfig(tokenizer=tokenizer,max_seq_len=conf_train['max_seq_len'],batch_size=conf_train['batch_size'],epoch_num=conf_train['epoch_num'],learning_rate=conf_train['learning_rate'],word2vec_path=conf_train['word2vec_path'],vocab_num=len(Processor.vocab))

第五步，加载模型，初始化模型包装器：

	x = import_module(f'main.model.{conf_train["model_name"]}')wrapper = NNModelWrapper(wrapper_config, x.Model)print(f'模型有 {sum(p.numel() for p in wrapper.model.parameters() if p.requires_grad):,} 个训练参数')

第六步，使用模型包装器生成数据集向量：

train_dataset = wrapper.generate_dataset(train_data)val_dataset = wrapper.generate_dataset(dev_data)

第七步，创建训练器：

# 构建trainer
def create_trainer(wrapper, train_dataset, val_dataset):# 模型model = wrapper.modelargs = TrainingArguments('./checkpoints',  # 模型保存的输出目录save_strategy=IntervalStrategy.STEPS,  # 模型保存策略save_steps=50,  # 每n步保存一次模型  1步表示一个batch训练结束evaluation_strategy=IntervalStrategy.STEPS,eval_steps=50,overwrite_output_dir=True,  # 设置overwrite_output_dir参数为True，表示覆盖输出目录中已有的模型文件logging_dir='./logs',  # 可视化数据文件存储地址log_level="warning",logging_steps=50,  # 每n步保存一次评价指标  1步表示一个batch训练结束 | 还控制着控制台的打印频率 每n步打印一下评价指标 | n过大时，只会保存最后一次的评价指标disable_tqdm=True,  # 是否不显示数据训练进度条learning_rate=wrapper.config.learning_rate,per_device_train_batch_size=wrapper.config.batch_size,per_device_eval_batch_size=wrapper.config.batch_size,num_train_epochs=wrapper.config.epoch_num,dataloader_num_workers=2,  # 数据加载的子进程数weight_decay=0.01,save_total_limit=2,load_best_model_at_end=True)# 早停设置early_stopping = EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3,  # 如果8次验证集性能没有提升，则停止训练early_stopping_threshold=0,  # 验证集的性能提高不到0时也停止训练)trainer = Trainer(model,args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=val_dataset,callbacks=[early_stopping],  # 添加EarlyStoppingCallback回调函数)return trainertrainer = create_trainer(wrapper, train_dataset, val_dataset)

第八步，开始训练并设置保存模型：

	trainer.train()trainer.save_model(conf_train['model_save_dir'] + conf_train['task_name'] + '/' + conf_train['model_name'])

训练的整体代码如下：

# 构建trainer
def create_trainer(wrapper, train_dataset, val_dataset):# 模型model = wrapper.modelargs = TrainingArguments('./checkpoints',  # 模型保存的输出目录save_strategy=IntervalStrategy.STEPS,  # 模型保存策略save_steps=50,  # 每n步保存一次模型  1步表示一个batch训练结束evaluation_strategy=IntervalStrategy.STEPS,eval_steps=50,overwrite_output_dir=True,  # 设置overwrite_output_dir参数为True，表示覆盖输出目录中已有的模型文件logging_dir='./logs',  # 可视化数据文件存储地址log_level="warning",logging_steps=50,  # 每n步保存一次评价指标  1步表示一个batch训练结束 | 还控制着控制台的打印频率 每n步打印一下评价指标 | n过大时，只会保存最后一次的评价指标disable_tqdm=True,  # 是否不显示数据训练进度条learning_rate=wrapper.config.learning_rate,per_device_train_batch_size=wrapper.config.batch_size,per_device_eval_batch_size=wrapper.config.batch_size,num_train_epochs=wrapper.config.epoch_num,dataloader_num_workers=2,  # 数据加载的子进程数weight_decay=0.01,save_total_limit=2,load_best_model_at_end=True)# 早停设置early_stopping = EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3,  # 如果8次验证集性能没有提升，则停止训练early_stopping_threshold=0,  # 验证集的性能提高不到0时也停止训练)trainer = Trainer(model,args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=val_dataset,callbacks=[early_stopping],  # 添加EarlyStoppingCallback回调函数)return trainerdef main():# ### @通用配置# ##with open('config.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f:conf = yaml.load(f.read(),Loader=yaml.FullLoader)conf_train = conf['train']conf_sys = conf['sys']# 系统设置初始化System(conf_sys).init_system()# 初始化任务加载器Task = TASKS[conf_train['task_name']]()data = Task.get_train_examples(conf_train['dataset_url'])index = int(len(data) * conf_train['rate'])train_data, dev_data = data[:index], data[index:]# 初始化数据预处理器Processor = PROCESSORS[conf_train['task_name']](data, conf_train['max_seq_len'], conf_train['vocab_path'])tokenizer = lambda text: Processor.tokenizer(text)# 初始化模型包装配置wrapper_config = WrapperConfig(tokenizer=tokenizer,max_seq_len=conf_train['max_seq_len'],batch_size=conf_train['batch_size'],epoch_num=conf_train['epoch_num'],learning_rate=conf_train['learning_rate'],word2vec_path=conf_train['word2vec_path'],vocab_num=len(Processor.vocab))x = import_module(f'main.model.{conf_train["model_name"]}')wrapper = NNModelWrapper(wrapper_config, x.Model)print(f'模型有 {sum(p.numel() for p in wrapper.model.parameters() if p.requires_grad):,} 个训练参数')# 生成数据集train_dataset = wrapper.generate_dataset(train_data)val_dataset = wrapper.generate_dataset(dev_data)# 训练与保存trainer = create_trainer(wrapper, train_dataset, val_dataset)trainer.train()trainer.save_model(conf_train['model_save_dir'] + conf_train['task_name'] + '/' + conf_train['model_name'])if __name__ == '__main__':main()