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大模型配置学习

时间:2024-10-07 14:43:50浏览次数:5  
标签:py transformers tokenizer gpt2 模型 配置 学习 GPT

为什么在import里有一个GPT2,然后,在代码里面又有一个from pretrained gpt2

import 部分引入了 GPT2Model 后,在代码中使用 GPT2Model.from_pretrained("gpt2") 来加载预训练的模型。这样做的原因是,import 只是引入了 GPT2Model 这个类,它提供了 GPT-2 的模型定义。而 from_pretrained("gpt2") 方法用于加载一个已经训练好的 GPT-2 模型,包括模型的权重和配置。

因此,import 引入的是模型的类定义,而 from_pretrained 实际上加载了特定版本的预训练模型。这允许你在代码中直接使用预训练的 GPT-2 模型,而无需从头训练或手动定义模型结构。

如果想直接从hugging face中from pretrained该怎么做。https://huggingface.co/openai-community/gpt2

要直接从 Hugging Face 的链接 https://huggingface.co/openai-community/gpt2 加载预训练模型,可以按照以下步骤进行操作:

步骤 1:安装 transformers

如果还没有安装 transformers 库,请先通过以下命令安装:

pip install transformers

步骤 2:使用 from_pretrained 加载模型

可以使用 Hugging Face 提供的 from_pretrained 方法直接从模型仓库加载 openai-community/gpt2,具体代码如下:

from transformers import GPT2Model

# 加载 Hugging Face 上的模型
model = GPT2Model.from_pretrained(
    "openai-community/gpt2",  # 这里使用你提供的模型路径
    output_attentions=True,    # 可选:是否返回 attention 权重
    output_hidden_states=True  # 可选:是否返回所有隐状态
)

# 可以根据需要转到 GPU
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)

# 检查模型是否加载成功
print(model)

步骤 3:加载 Tokenizer(如果需要)

GPT-2 通常需要一个 tokenizer 来将输入文本转换成模型可以处理的张量。你可以使用 Hugging Face 提供的 GPT-2 tokenizer

from transformers import GPT2Tokenizer

# 加载与模型对应的 tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")

# 对输入文本进行编码
input_text = "Hello, Hugging Face!"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")  # 将文本转换为张量格式

# 将输入转移到相应设备
input_ids = input_ids.to(device)

# 前向传播,获取模型输出
outputs = model(input_ids)

可能的其他参数

  • output_attentions: 如果你希望模型返回注意力权重(attention scores),可以将 output_attentions 设置为 True
  • output_hidden_states: 如果你想要所有的隐状态(hidden states),可以设置 output_hidden_states=True

步骤 4:解决网络问题

如果你遇到网络问题,可以设置代理或检查连接。也可以手动下载模型,并通过本地路径加载。

额外提示:

  • Hugging Face 会自动缓存模型到本地目录,默认路径是 ~/.cache/huggingface/transformers/
如果手动下载哪几个文件是需要下载的

如果你想手动下载 GPT-2 模型并在本地使用 Hugging Face transformers 库加载,你需要下载以下几个关键文件:

  1. pytorch_model.bin:这是包含预训练模型权重的文件。对于 PyTorch 用户,这是最重要的文件。你需要将它下载到本地,并指定路径来加载模型。

  2. config.json:这个文件包含了模型的配置,如层数、隐藏维度等。加载模型时需要这个配置文件来正确构建模型的结构。

  3. tokenizer.jsonvocab.jsonmerges.txt:这些文件是 GPT-2 模型的 tokenizer 所需的文件。你需要下载它们来处理文本输入。tokenizer.json 是一个包含了词汇表和词汇分割规则的文件,如果没有这个文件,可以使用 vocab.jsonmerges.txt

  4. tokenizer_config.json:这个文件包含 tokenizer 的配置信息,比如特殊标记和预处理规则。

所需文件总结:

  • pytorch_model.bin(模型权重)
  • config.json(模型配置)
  • tokenizer.jsonvocab.jsonmerges.txt(Tokenizer 文件)
  • tokenizer_config.json(Tokenizer 配置)

下载后如何加载模型:

你可以使用以下代码在本地加载这些文件:

from transformers import GPT2Model, GPT2Tokenizer

# 加载本地模型
model = GPT2Model.from_pretrained("/path/to/model_directory")

# 加载本地 tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("/path/to/model_directory")

# 测试编码
input_text = "Hello, Hugging Face!"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# 运行模型
outputs = model(input_ids)

确保将 "/path/to/model_directory" 替换为包含下载文件的本地路径。

我想知道pip install transformer里面就包含了from transformers.models.gpt2.modeling_gpt2 import GPT2Model 这些类了么。一般transformer库的大小有多大

当你通过 pip install transformers 安装 transformers 库时,是包含了 from transformers.models.gpt2.modeling_gpt2 import GPT2Model 这些类的。也就是说,安装 transformers 库后,你可以直接导入 GPT-2 模型以及其他预训练模型和功能。

transformers 库的内容

transformers 库是 Hugging Face 提供的一个开源库,支持多种 NLP 模型(包括 BERT、GPT、T5 等)的预训练和微调。它不仅包含模型类(如 GPT2Model),还包含:

  • Tokenizer 类(用于将文本转化为模型可以处理的输入格式)
  • 训练工具(Trainer)
  • 其他工具和实用函数,用于加载、微调和评估模型

transformers 库的大小

  • transformers 库本身的大小transformers 库的源代码本身并不大,通常在 200-300 MB 之间。安装库时,会占用较少的磁盘空间。

  • 模型的大小:库本身并不包含预训练模型。预训练模型在你调用 from_pretrained() 时会从 Hugging Face 的模型库下载,这些模型的大小取决于具体模型。比如 GPT-2 的标准版本(117M 参数)的大小约为 500MB,而更大的版本(如 GPT-2 Large 或 GPT-3)会更大。

如何查看 transformers 库的大小

你可以使用以下命令查看 transformers 库在本地的安装路径以及库的大小:

pip show transformers

这会输出 Location(安装路径),你可以导航到该目录并查看其实际大小。

总结:

  • 安装 transformers 库后,GPT2Model 这些类是包含在内的。
  • 库本身的大小比较小,通常在 200-300 MB 之间,但当你加载预训练模型时,模型的大小会因具体模型而异。
models.gpt2.modeling_gpt2 models的后缀和models之间是什么关系

在 Python 中,models.gpt2.modeling_gpt2 这种形式表示的是一个模块(module)或者子模块的层级关系。让我们逐步解析它的结构。

分层结构解释:

  1. models: 这是一个模块或包,通常是代码的顶层目录或库的核心目录。在 Hugging Face 的 transformers 库中,models 目录包含了不同模型的实现代码(例如 BERT、GPT-2、T5 等)。

  2. gpt2: models 包中的子模块或子包,专门用于存放 GPT-2 模型的相关代码。在 Hugging Face 的 transformers 库中,gpt2 是包含 GPT-2 模型实现的模块。

  3. modeling_gpt2: 这是 gpt2 子模块中的具体文件或模块,用于定义 GPT-2 的具体模型类和相关功能。在这个模块中,你可以找到诸如 GPT2ModelGPT2LMHeadModel 这样的类。

具体文件系统对应关系:

这种模块路径与实际的文件系统路径直接对应:

  • models 可能是一个目录或 Python 包(包含一个 __init__.py 文件)。
  • gpt2models 目录中的一个子目录,也是一个 Python 包(也包含 __init__.py 文件)。
  • modeling_gpt2gpt2 目录中的一个 Python 文件,命名为 modeling_gpt2.py,用于实现 GPT-2 模型相关的功能。

实例举例:

假设你的代码为:

from transformers.models.gpt2.modeling_gpt2 import GPT2Model

这条导入语句的含义是:

  1. 你从 transformers 库的 models 目录下,找到 gpt2 子目录。
  2. gpt2 子目录中找到 modeling_gpt2.py 文件。
  3. 最终,从 modeling_gpt2.py 中导入 GPT2Model 类。

结论:

  • models 是顶层模块,可能对应多个不同模型。
  • gpt2models 模块中的子模块,专门用于 GPT-2。
  • modeling_gpt2gpt2 模块中的具体模型实现模块,定义 GPT-2 模型的具体类。

这种结构的设计使得代码具有良好的组织性和模块化,便于管理不同模型和其实现。

其他的py和modeling_gpt2 是什么关系

从图中可以看到,modeling_gpt2.py 和其他文件(例如 configuration_gpt2.pytokenization_gpt2.pymodeling_tf_gpt2.py 等)之间有着不同的职责,它们共同构成了 GPT-2 模型的不同方面。以下是每个文件与 modeling_gpt2.py 的关系和作用:

1. modeling_gpt2.py

  • 这个文件主要定义了 GPT-2 模型的具体架构和实现。它包含 GPT2ModelGPT2LMHeadModel 等类,用于定义 GPT-2 的层级结构、计算图和前向传播的逻辑。这个文件是关于 GPT-2 模型本身的核心实现。

2. configuration_gpt2.py

  • 这个文件定义了 GPT-2 模型的配置类(如 GPT2Config)。配置类用于存储模型的超参数和结构信息,例如层数、隐藏单元数、注意力头数等。它定义了 GPT-2 的架构配置,使得模型可以根据配置进行灵活调整。

3. tokenization_gpt2.pytokenization_gpt2_fast.py

  • 这些文件与文本的处理有关。GPT-2 模型需要将文本数据转换为数字化输入,这就是 tokenizer 的作用。tokenization_gpt2.py 实现了 GPT-2 的分词器,将文本转换为模型可以接受的 token 序列。tokenization_gpt2_fast.py 提供了一个更快的实现,通常基于 Rust 编写的分词器,效率更高。

4. modeling_tf_gpt2.py

  • 这个文件与 TensorFlow 版本的 GPT-2 模型实现相关。虽然 modeling_gpt2.py 是基于 PyTorch 实现的,但 modeling_tf_gpt2.py 提供了 GPT-2 模型在 TensorFlow 框架中的实现。它允许用户在 TensorFlow 环境中使用 GPT-2 模型。

5. convert_gpt2_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py

  • 这个文件是用于将原始的 TensorFlow 版本的 GPT-2 检查点转换为 PyTorch 格式。因为 GPT-2 最早是在 TensorFlow 中开发的,所以有些预训练模型的检查点文件是基于 TensorFlow 的,而这个脚本帮助将它们转换为 PyTorch 模型。

6. modeling_flax_gpt2.py

  • 这是 GPT-2 模型在 Flax 框架中的实现。Flax 是基于 JAX 的深度学习框架,它允许高效的并行计算。因此,这个文件与 GPT-2 的 Flax 实现相关,适用于那些想要在 JAX 环境中使用 GPT-2 的用户。

7. tokenization_gpt2_tf.py

  • 这个文件是为 TensorFlow 提供的 GPT-2 分词器。与 tokenization_gpt2.py 类似,它用于将输入文本转换为 token,但它专门为 TensorFlow 环境中的模型准备。

8. merges.txtvocab.json(未显示)

  • 这些文件通常与分词器相关,定义了 GPT-2 模型的词汇表和词汇合并规则。它们通常在 tokenization_gpt2.py 中被使用,用于完成从文本到 token 序列的转换过程。

总结:

  • modeling_gpt2.py 定义了 GPT-2 模型的具体结构。
  • 其他文件则负责模型的配置、分词、以及在不同框架(如 TensorFlow 和 Flax)中的实现或互操作性转换。
    这些文件协同工作,共同构建了完整的 GPT-2 模型生态系统,支持用户在不同环境下使用 GPT-2 模型。
self.gpt2 = GPT2Model.from_pretrained(
        "/root/autodl-tmp/gpt2", output_attentions=True, output_hidden_states=True
    ) 那么我们这里只是去处理了modeling_gpt2.py这个模型的参数。那其他的tokenization_gpt2.py这些分词的py似乎没用上

你的理解是正确的。在你使用的 self.gpt2 = GPT2Model.from_pretrained("/root/autodl-tmp/gpt2") 这段代码中,只加载了 GPT-2 模型的权重和配置,即 modeling_gpt2.py 的相关内容。这是因为 GPT2Model 只负责模型的结构和前向计算,与分词器无关。

分词器 (Tokenizer) 的作用:

tokenization_gpt2.py 和相关的分词器模块用于将原始文本转换为模型可以处理的 token 序列。通常,在模型推理或训练时,分词器会将文本数据(如句子)转换为 ID 序列(token ids),这些 ID 序列是 GPT-2 模型输入的形式。

为什么没有使用 tokenization_gpt2.py

在你的代码中,假如数据已经被预处理成了 token ids,那么确实不需要调用 tokenization_gpt2.py。模型只会处理已经转换为数值形式的输入数据,而不是原始文本。

什么时候会用到 tokenization_gpt2.py

如果你有原始的自然语言文本(如句子或段落),并且需要输入到 GPT-2 模型进行推理或训练,你需要先用 tokenizer 将这些文本转换为 token ids。在这种情况下,你的代码可能会如下所示:

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model

# 加载分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/gpt2")

# 将文本转化为 token ids
input_text = "Hello, how are you?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')['input_ids']

# 加载模型并进行推理
model = GPT2Model.from_pretrained("/root/autodl-tmp/gpt2", output_attentions=True, output_hidden_states=True)
outputs = model(input_ids)

在这个例子中,tokenizer 的作用是将原始文本 "Hello, how are you?" 转换为可以输入到 GPT-2 模型中的 token 序列。这是 tokenization_gpt2.py 起作用的地方。

总结:

  • modeling_gpt2.py:只负责 GPT-2 模型的结构和权重加载,不处理文本数据。
  • tokenization_gpt2.py:用于将原始文本转换为 GPT-2 模型的输入形式,即 token ids。如果你处理的输入已经是 token ids,那么不需要使用分词器。
所以说这里的tokenizer.json也没有用上,因为它是对应tokenization_gpt2.py的赋值

你说得很对,tokenizer.json 是和 tokenization_gpt2.py 对应的文件,它在分词器(Tokenizer)进行文本处理时会被使用。如果你的代码中没有使用 tokenization_gpt2.py 来进行文本的分词处理,那么 tokenizer.json 也就不会被用到。

具体解释:

  • tokenizer.json:这是 GPT-2 分词器的词汇表和分词规则,tokenization_gpt2.py 通过这个文件来实现从文本到 token ids 的转换。如果你的输入已经是 token ids(数值形式),而不是原始的自然语言文本,那么这个文件就不会被使用。

  • tokenization_gpt2.py:这个 Python 文件包含了分词器的实现,它会从 tokenizer.json 中读取词汇表和分词规则,处理原始文本并将其转化为可以被 GPT-2 模型处理的 token ids。

举个例子:

当你使用 GPT2Model.from_pretrained() 直接加载模型时,模型只需要 pytorch_model.bin(模型权重)和 config.json(模型的配置),但不涉及文本的处理。
如果你要从原始文本开始输入数据,则需要使用 tokenizer,这时就会用到 tokenizer.json

如果你要使用 tokenizer

如果你想用 tokenizer 将文本转为 GPT-2 模型的输入,代码可能如下:

from transformers import GPT2Tokenizer

# 加载 tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/gpt2")

# 将文本转换为 token ids
input_text = "Hello, how are you?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")["input_ids"]

print(input_ids)  # 输出token序列

在这个例子中,GPT2Tokenizer 会使用

标签:py,transformers,tokenizer,gpt2,模型,配置,学习,GPT
From: https://www.cnblogs.com/csjywu01/p/18450078

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