[Mirai-NLP] GPT2-Chinese模型训练教程

Mitr-yuzr

Mirai-NLP > GPT2-Chinese

Mirai-NLP Github Project

前言

作为Mirai-NLP系列教程的第一章，本教程将会手把手教你从头开始训练一个基于GPT2-Chinese语言模型并进行文本生成。

本系列教程以及衍生插件均起源于关于将QQ机器人与深度学习NLP结合的可能性一帖，在这里对参与讨论和关注后续的各位表示感谢。没有你们的支持，我的寒假和国庆假期就不会这么充实。

本帖全部内容已经过作者验证，笔记本的内容也经过了封装，用户不需要接触到代码，只需输入参数即可进行训练和生成。

训练过程中如果出现问题可以回复或私聊，同时也非常欢迎各位在帖子下方分享自己的训练成果。

声明

仅供学习用途，禁止用于任何违反法律法规和社区规定的行为，禁止用于商业行为。

需要

一台可以科学上网的电脑
可以使用Google Drive的Google账号
一个可以用于收集训练数据的QQBot
一点点动手能力

教程

数据准备

请为你的QQBot安装用于收集数据的NLP插件：

NLPHelper - 自然语言处理模型训练数据采集专用插件

或者如果你已经在使用Mirai Hibernate Plugin，则可以使用此插件：

Mirai Hibernate NLP，用于将聊天记录导出为 NLP 所需数据的插件

相关插件的使用方法均在对应帖内有说明，本教程中不再介绍。

使用Python对Json格式的数据进行二次处理为GPT2所需格式

使用插件内置的导出数据有时无法满足我们想要的功能，这时可以导出Json格式的数据，并使用Python对数据进行二次处理为GPT2所需格式。

本教程中只介绍此方法的可行性，不详细讲解，下面给出一个例子，可用于针对 123456 的内容过滤。

import json
import ijson

if __name__ == "__main__":
    with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        objects = ijson.items(f, 'item')
        new = []
        while True:
            try:
                i = objects.__next__()
                if i['size'] <= 100 and (i['sender']!=123456 or not "*龙门粗口*" in i['content']) :
                    new.append(i['content'])
            except StopIteration as e:
                print("数据过滤完成, 共" + str(len(new)) + "条符合要求的数据")
                break
    with open('train.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(new, f, ensure_ascii=False)

初始化笔记本

打开本项目的Colab笔记本
在右上角登录你的 Google 账号
首先点击右上角的连接，等待分配完成和初始化
在上方菜单栏中选择代码执行程序，在倒数第三项找到更改运行时类型，在硬件加速器中选择 GPU，等待分配完成
按照笔记本提示进行初始化、训练和生成

初始化源码、模型等

在全局变量单元格输入模型的名字，然后点击旁边的运行按钮
如果弹出安全提示则选择仍然运行
依次运行初始化单元格下的单元格
- 挂载Google Drive
  
  选择你的 Google 账号
  
  滑到最下方，允许
  
  挂载成功后，可以看到左侧目录里已经出现了我们的GDrive文件夹
- 下载源代码
  耗时可能比较久，我这里测试的是约五十秒。下载好后大约如下：
- 下载预训练模型
  这里使用的是hhou435大佬提供的通用中文小模型。
  你可以前往此处下载其他模型 (散文、诗词、对联、歌词、文言文等)，并自行上传到drive/MyDrive/your_model_name/文件夹下。
  若为二次训练 (即已经在GDrive中有训练过的模型)，则无需运行此单元格。
  下载好后可以看到在我们的GDrive挂载目录下出现了预训练模型（共三个文件）
- 上传数据
  运行后会在日志出现选择文件按钮，点击并选择导出的数据会自动上传到正确位置并重命名。
  若文件较大则速度会比较慢，耐心等待即可。

至此，程序初始化已经完成。

开始训练

依照笔记本内容仔细填写参数后，点击运行按钮进行训练。

关于参数的含义，笔记本中已经介绍的十分详细了。

3-1-1

开始训练后会持续输出进度以及误差 (误差可能在0.5-0.1左右效果比较好，依数据量和内容也会发生变化)。

3-1-2

如何进行二次训练

有时，我们训练完后可能觉得训练轮数不够或是被Colab强制停机了，亦或是增加了新数据，想接着训练先前的模型。

这时，我们需要修改以下参数。

3-2-1
3-2-2

之后点击运行按钮，就可以接着上次的进度继续训练了。

生成文本

等待训练完成后，我们就可以进行文本生成了。

在下方生成参数中填写生成参数 (不能为空，修改后会自动运行，必须运行一次才可以进行生成)。

如果填写完后没有自动运行，可以自己手动运行一次。

3-3-1

参数填写完成并允许后，在下方可以看到两个代码块:

直接生成
生成并保存至本地

前者只会输出到日志，后者输出完成后会自动保存并下载。

两者效果一样，选择其中一个运行即可。

3-3-2

结尾

本教程至此已完成全部内容，由于部署对于一般用户而言太过困难且代价较高，因此本教程中不做介绍，可自行百度。

目前Mirai-NLP以及衍生插件只支持gpt2一种模型，未来预计还会支持更多其他模型，届时也会发布笔记本和教程，可以在Mitr-yuzr/Mirai-NLP-Notebook 仓库中查看。

由于数据集和预训练模型等问题，效果不理想是很正常的，但你已经踏入了机器学习领域的大门，并亲身体验了训练的全过程，这毫无疑问是一次难得的经验。

在如今的智能时代，NLP其实很近，并没有我们想的那么遥远。你打字时的自动联想，语音输入和识别、你的Siri、小爱，这些平日里见惯的内容，其实背后都有NLP辅助。

或许在未来的某一天，NLP真的发展到足以通过图灵测试的程度。你可能会想起在曾经启蒙的时代，你也曾有过一个属于自己的独一无二的AI，它可以水群，可以玩梗，会模仿你和你的朋友们说话。

内容大致就到这里了。如果教程有问题或是有困难可以回复或者私聊，也可以在github上提issue。

你也可以将你的训练成果分享到帖子下方，鼓励那些想试而迟迟未动手的用户去大胆尝试。

另外，在最后祝各位国庆节快乐。

Mitr-yuzr

蛋疼的排版

dream

哦耶

dream

可以直接用chatlearning使用吗

Mitr-yuzr

@dream 这你需要询问chatlearning的开发者是否提供了导出聊天数据的方式

RainChan

我想知道训练大约需要多少时间。colab的免费版本只有k80显卡，速度实在太慢了。

Mitr-yuzr

@RainChan 我1080跑两千条数据24个epochs大概要跑三个小时，确实难绷

dream

@Mitr-yuzr 不，我的意思是训练后的模型

Mitr-yuzr

@dream 这就是部署和接入部分了，可以肯定是可以的，你可以参考这篇帖子。

如果想接入chatlearning的话可能比较困难，你可以问一下chatlearning的开发者有没有提供相关接口。

RainChan

@Mitr-yuzr 需要多少显存，等我有空可以拿我的3080ti跑一下，应该会很快

Mitr-yuzr

@RainChan 不记得了，我是上上个月跑的（）

南栀沁寒

每一步都按部就班地完成了可是训练的时候只花了39秒就结束了好像么有训练上是什么情况生成的文本也是默认的风格
2022-10-02 14:51:34.665015: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_bfc_allocator.cc:39] Overriding allow_growth setting because the TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH environment variable is set. Original config value was 0.
args:
Namespace(batch_size=8, bpe_token=False, device='0,1,2,3', encoder_json='tokenizations/encoder.json', epochs=30, fp16=False, fp16_opt_level='O1', gradient_accumulation=1, log_step=1, lr=0.00015, max_grad_norm=1.0, min_length=128, model_config='/content/drive/MyDrive/mirai-gpt2/pretrain_model/config.json', num_pieces=31353, output_dir='/content/drive/MyDrive/mirai-gpt2/', pretrained_model='/content/drive/MyDrive/mirai-gpt2/pretrain_model', raw=True, raw_data_path='data/train.json', save_every=5, segment=False, start_epoch=0, stride=768, tokenized_data_path='data/tokenized/', tokenizer_path='/content/drive/MyDrive/mirai-gpt2/pretrain_model/vocab.txt', vocab_bpe='tokenizations/vocab.bpe', warmup_steps=2000, writer_dir='tensorboard_summary/')
config:
{
"activation_function": "gelu_new",
"architectures": [
"GPT2LMHeadModel"
],
"attn_pdrop": 0.1,
"embd_pdrop": 0.1,
"finetuning_task": null,
"gradient_checkpointing": false,
"initializer_range": 0.02,
"layer_norm_epsilon": 1e-05,
"model_type": "gpt2",
"n_ctx": 1024,
"n_embd": 768,
"n_head": 12,
"n_inner": null,
"n_layer": 6,
"n_positions": 1024,
"num_labels": 1,
"output_attentions": false,
"output_hidden_states": false,
"output_past": true,
"pruned_heads": {},
"resid_pdrop": 0.1,
"summary_activation": null,
"summary_first_dropout": 0.1,
"summary_proj_to_labels": true,
"summary_type": "cls_index",
"summary_use_proj": true,
"task_specific_params": {
"text-generation": {
"do_sample": true,
"max_length": 400
}
},
"tokenizer_class": "BertTokenizer",
"torchscript": false,
"use_bfloat16": false,
"vocab_size": 21128
}

using device: cuda
building files
reading lines
100% 31353/31353 [00:01<00:00, 25351.73it/s]
finish
files built
number of parameters: 59541504
calculating total steps
100% 31353/31353 [00:00<00:00, 46655.81it/s]
total steps = 63
starting training
epoch 1
time: 2022-10-02 14:51:40.207784
epoch 1 finished
time: 2022-10-02 14:51:40.822857
time for one epoch: 0:00:00.615073
epoch 2
time: 2022-10-02 14:51:40.822894
epoch 2 finished
time: 2022-10-02 14:51:41.449992
time for one epoch: 0:00:00.627098
epoch 3
time: 2022-10-02 14:51:41.450048
epoch 3 finished
time: 2022-10-02 14:51:42.077769
time for one epoch: 0:00:00.627721
epoch 4
time: 2022-10-02 14:51:42.077812
epoch 4 finished
time: 2022-10-02 14:51:42.708398
time for one epoch: 0:00:00.630586
epoch 5
time: 2022-10-02 14:51:42.708441
saving model for epoch 5
epoch 5 finished
time: 2022-10-02 14:51:44.504427
time for one epoch: 0:00:01.795986
epoch 6
time: 2022-10-02 14:51:44.504479
epoch 6 finished
time: 2022-10-02 14:51:45.159980
time for one epoch: 0:00:00.655501
epoch 7
time: 2022-10-02 14:51:45.160022
epoch 7 finished
time: 2022-10-02 14:51:45.775230
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epoch 8
time: 2022-10-02 14:51:45.775269
epoch 8 finished
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epoch 9 finished
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epoch 10
time: 2022-10-02 14:51:47.023573
saving model for epoch 10
epoch 10 finished
time: 2022-10-02 14:51:49.037504
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epoch 11
time: 2022-10-02 14:51:49.038147
epoch 11 finished
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epoch 12
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time: 2022-10-02 14:51:51.818555
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epoch 15 finished
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time: 2022-10-02 14:52:04.841188
epoch 29 finished
time: 2022-10-02 14:52:05.454232
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time: 2022-10-02 14:52:05.454272
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epoch 30 finished
time: 2022-10-02 14:52:06.953251
time for one epoch: 0:00:01.498979
training finished

cssxsh

https://github.com/yuanhong18/emojiswitch

这个工具可以替换emoji字符，希望整合

Samarium150

开始炼丹.jpg

Mitr-yuzr

此回复已被删除！

Mitr-yuzr

@南栀沁寒数据长度限制忘记调了（
现在修改了一下，再试试？

Mitr-yuzr

@Samarium150 之前出了一点小问题，数据被模型自带的长度过滤给过滤掉了，可能需要重新跑一下（）

Mitr-yuzr

@RainChan 之前出了一点小问题，数据被模型自带的长度过滤给过滤掉了，可能需要重新跑一下（）

Mitr-yuzr

@cssxsh 若使用NLPHelper收集数据，emoji表情会自动被替换成空格。如果使用其他插件收集数据的话可以参考 使用Python对Json格式的数据进行二次处理为GPT2所需格式 这一部分，自己完成emoji的替换。

南栀沁寒

@Mitr-yuzr ok了！期待后续不知道后面是打算怎样将训练好的模型接入到bot上呢触发条件是什么（@?还是说概率回复的那种）