图解nlp——预训练模型做文本分类

背景

1. 现在关于NLP的实在是太火了，各种神奇的模型，比如chatgpt，SD等。
2. 现在大模型、预训练模型非常火爆。
3. 其实现在的nlp技术门槛，已经非常低了，基本上你只要熟练掌握python和transfromers库的用法就行了。
4. 我们上一期就是介绍的transformers库，然后里面有个文本分类的任务，有的读者竟然还去尝试了一下，然后发现代码没跑通（确实是我代码问题）。
5. 其实分类这个任务，在现实生活中，也是非常常见和重要的任务。
6. 我还发现，还有人在手写什么cnn、lstm等传统的算法，做文本分类。如果硬件资源不紧张的话，为什么不试一试大模型呢？

因此，在本文，将使用transformers库、使用大模型、做一个文本分类任务。这也只是作为一个开始，后面也会介绍更多的nlp任务。

背景2

本文虽然是介绍一个大模型做文本分类任务，难道我就是单纯的上代码？并不是

1. 这次我加上了图解功能，通过图解，看整体的数据传递，其实更加的轻松。
2. 本文强调一些数据细节，比如文本分类要求的数据格式到底是什么样子的？Tokenizer和模型到底是有什么功能，他们是怎么管理数据的。

背景3

1. 其实搞nlp科学难，但是搞nlp技术不难
2. 这些花里胡哨的算法或者模型，其实就是去看数据流流向、形式、格式就行了。然后再看代码，其实一目了然，再结合论文和公式，你发现很多算法也就那样。

那就这样，让我们进入文本分类任务中吧

1. 处理数据code_01_processdata.ipynb

数据介绍

1. 本案例使用的是一个外卖平台的评论数据，对评论的文本做了分类（分为好评和差评）
2. 当你把code_01_processdata.ipynb文件跑完之后，就可以看到在data_all里面有一个data，里面有三个文件，样式都是像下面这样的

上图是一个batch的数据，或者所有的文本分类的数据样式：

1. text下面的红色条，就是一个个句子。
2. label里面有红色有绿色，就是表示标签分类。
3. transformers包做分类的时候，数据要求就这两列。

注意点：

1. 数据需要分为train_data.csv,test_data.csv,valid_data.csv,这三个csv文件注意是使用,分割开的。
2. 数据不可以有缺失值
3. 数据最好只含有两列：label,text

• label:表示标签，最好为整型数值。0,1,2,3,4等
• text:表示文本，（看你需求，可以有符号，也可以没有标点符号）

4. train_data.csv,test_data.csv,valid_data.csv这三个数据里面，不要有数据相同的，不然会造成数据泄漏。

2. 训练模型code_02_trainmodel.ipynb

数据训练流程

以一个batch为例：

1. Tokenizer会将数据中的text转换成三个矩阵(或者叫三个Tensor)，分别叫input_ids,token_type_ids,attention_mask，至于怎么转换的，我们先不做详细介绍（本仓库后续会介绍）。
2. pretrained model在被加载之前，需要设置一大堆模型的参数，至于要设置什么参数，我们也不做详细介绍。
3. Trainer就是一个训练器，也需要预先设置好一大堆参数。至于要设置什么参数，我们也不做详细介绍。
4. Trainer会把input_ids,token_type_ids,attention_mask；还有数据自带的标签label；还有pretrained model都加载进来，进行训练；
5. 当所有batch的数据更新完之后，最终就会生成一个模型。your new model就诞生了。
6. 对于刚开始学习大模型做nlp分类的任务，其实不需要考虑那么多细节，只需要注意数据流程。

注意点：

1. 这个步骤非常看显存大小。显卡显存越大越好。batch_size,eval_size大小取决于显存大小。
2. 在实际工程中，会先使用Tokenizer把所有的文本转换成input_ids,token_type_ids,attention_mask，然后在训练的时候，这步就不再做了，目的是减少训练过程中cpu处理数据的时间，不给显卡休息时间。
3. 在使用Tokenizer把所有的文本做转换的期间，如果设置的文本的长度上限为64，那么会把大于64的文本截断；那些少于64的文本，会在训练的时候，在喂入模型之前，把长度补齐，这么做就是为了减少数据对内存的占用。

3. 预测code_03_predict.ipynb

1. 这个时候，就是搞个句子，然后丢给一个pipeline(这个就是把Tokenizer和你的大模型放在一起了)，然后这个pipeline就给你返回一个分类结果。
2. 常见的就是使用pipeline，如果更加复杂的话，比如修改模型，这个时候，就比较复杂了（后面会再次介绍）。

4. 部署

1. 简单的部署相对于预测，其实就是再加一层web端口，fastapi包就可以实现。
2. 高级一点的部署相对于预测，就需要把模型从pytorch转换成onnx格式的，这样可以提高推理效率（也不一定，就是举个例子），可能也不会使用web端口（http协议）了，会使用rpc协议等方法。这部分现在先不看。

最后

1. 代码和数据全都在中：https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp
2. 后面将会添加更多任务，敬请期待～