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数据结构与算法 —— Transformers之Pipeline

时间:2024-07-16 08:58:31浏览次数:19  
标签:Pipeline 文本 Transformers 模型 后处理 数据结构 推理

Transformers之Pipeline是Hugging Face Transformers库中提供的一种使用预训练模型进行推理的极简方式。这些Pipeline对象从库中抽象出大部分复杂代码,为多项任务(如命名实体识别、情感分析、特征提取和问答等)提供了简单的API。以下是对Transformers之Pipeline的详细介绍:

一、Pipeline概述

Pipeline是Transformers库中的一个基础功能,它封装了预训练模型和对应的前处理与后处理环节。用户只需输入数据,Pipeline就能自动完成预处理、模型推理和后处理,最终返回易于理解的结果。这种方式极大地简化了模型的使用流程,使得非专业用户也能轻松上手。

二、Pipeline支持的任务类型

Transformers库将目前的NLP任务归纳为以下几大类,并提供了相应的Pipeline支持:

  • 文本分类:如情感分析、句子对关系判断等。
  • 词语分类:如词性标注(POS)、命名实体识别(NER)等。
  • 文本生成:如填充预设的模板(prompt)、预测文本中被遮掩(masked)的词语、文本翻译、自动摘要等。
  • 问答系统:如根据给定的问题从一段文本中抽取出对应的答案。
  • 其他任务:还包括特征提取、零训练样本分类、图像分类、自动语音识别等。

目前常用的Pipeline包括但不限于:

  • feature-extraction:获得文本的向量化表示。
  • fill-mask:填充被遮盖的词或片段。
  • ner(命名实体识别)。
  • question-answering:自动问答。
  • sentiment-analysis:情感分析。
  • summarization:自动摘要。
  • text-generation:文本生成。
  • translation:机器翻译。
  • zero-shot-classification:零训练样本分类。

三、Pipeline的创建与使用

创建和使用Pipeline非常简单,主要有两种方法:

  1. 根据任务类型直接创建Pipeline

    from transformers import pipeline
    classifier = pipeline("sentiment-analysis")
    result = classifier("I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.")
    print(result)
    
  2. 指定任务类型和模型创建Pipeline

    from transformers import pipeline
    classifier = pipeline("text-classification", model="uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese")
    result = classifier("我觉得不太行!")
    print(result)
    

四、Pipeline的高级功能

Pipeline还支持一些高级功能,如批处理、GPU推理、自定义后处理等。例如,可以通过设置device参数将Pipeline绑定到GPU上进行推理,以提高处理速度。

五、Pipeline的实现原理

Pipeline的实现原理大致可以分为三个步骤:

  1. 数据预处理:将输入数据转换为模型可以理解的格式,如文本分词、编码等。
  2. 模型推理:将预处理后的数据送入预训练模型进行推理。
  3. 后处理:对模型的输出进行后处理,如解码、格式化等,最终返回易于理解的结果。

六、总结

Transformers之Pipeline是Hugging Face Transformers库中提供的一种非常实用的功能,它极大地简化了预训练模型的使用流程,使得用户能够轻松地进行各种NLP任务的推理。无论是专业研究人员还是非专业用户,都可以通过Pipeline快速上手并应用这些强大的预训练模型。

标签:Pipeline,文本,Transformers,模型,后处理,数据结构,推理
From: https://blog.csdn.net/hai40587/article/details/140401492

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