一款用pytorch来复现bert4keras的简洁训练框架

Documentation | Torch4keras | Examples

安装稳定版

pip install bert4torch

安装最新版

pip install git+https://github.com/Tongjilibo/bert4torch

• 注意事项：pip包的发布慢于git上的开发版本，git clone注意引用路径，注意权重是否需要转换
• 测试用例：git clone https://github.com/Tongjilibo/bert4torch，修改example中的预训练模型文件路径和数据路径即可启动脚本
• 自行训练：针对自己的数据，修改相应的数据处理代码块
• 开发环境：使用torch==1.10版本进行开发，如其他版本遇到不适配，欢迎反馈

• LLM模型: 加载chatglm-6b和llama-7b进行推理和finetune

• 核心功能：加载bert、roberta、albert、xlnet、nezha、bart、RoFormer、RoFormer_V2、ELECTRA、GPT、GPT2、T5、GAU-alpha、ERNIE等预训练权重继续进行finetune、并支持在bert基础上灵活定义自己模型

• 丰富示例：包含pretrain、sentence_classfication、sentence_embedding、sequence_labeling、relation_extraction、seq2seq、serving等多种解决方案

• 实验验证：已在公开数据集实验验证，使用如下examples数据集

• 易用trick：集成了常见的trick，即插即用

• 其他特性：加载transformers库模型一起使用；调用方式简洁高效；有训练进度条动态展示；配合torchinfo打印参数量；默认Logger和Tensorboard简便记录训练过程；自定义fit过程，满足高阶需求

• 训练过程：

  2022-10-28 23:16:10 - Start Training
  2022-10-28 23:16:10 - Epoch: 1/5
  5000/5000 [==============================] - 13s 3ms/step - loss: 0.1351 - acc: 0.9601
  Evaluate: 100%|██████████████████████████████████████████████████| 2500/2500 [00:03<00:00, 798.09it/s] 
  test_acc: 0.98045. best_test_acc: 0.98045
  
  2022-10-28 23:16:27 - Epoch: 2/5
  5000/5000 [==============================] - 13s 3ms/step - loss: 0.0465 - acc: 0.9862
  Evaluate: 100%|██████████████████████████████████████████████████| 2500/2500 [00:03<00:00, 635.78it/s] 
  test_acc: 0.98280. best_test_acc: 0.98280
  
  2022-10-28 23:16:44 - Epoch: 3/5
  5000/5000 [==============================] - 15s 3ms/step - loss: 0.0284 - acc: 0.9915
  Evaluate: 100%|██████████████████████████████████████████████████| 2500/2500 [00:03<00:00, 673.60it/s] 
  test_acc: 0.98365. best_test_acc: 0.98365
  
  2022-10-28 23:17:03 - Epoch: 4/5
  5000/5000 [==============================] - 15s 3ms/step - loss: 0.0179 - acc: 0.9948
  Evaluate: 100%|██████████████████████████████████████████████████| 2500/2500 [00:03<00:00, 692.34it/s] 
  test_acc: 0.98265. best_test_acc: 0.98365
  
  2022-10-28 23:17:21 - Epoch: 5/5
  5000/5000 [==============================] - 14s 3ms/step - loss: 0.0129 - acc: 0.9958
  Evaluate: 100%|██████████████████████████████████████████████████| 2500/2500 [00:03<00:00, 701.77it/s] 
  test_acc: 0.98585. best_test_acc: 0.98585
  
  2022-10-28 23:17:37 - Finish Training
  

• Quick-Start
• 快速上手教程，教程示例，实战示例
• bert4torch介绍(知乎)，bert4torch快速上手(知乎)，bert4torch又双叒叕更新啦(知乎)

• v0.2.8(待发布)：增加chatglm-6b/llama-7b预训练模型, 修改rope为不使用max_position，修复model.half()类型不一致问题，生成式解码新增SeqGeneration和Seq2SeqGeneration, 支持加载多个权重文件, gpt系列默认不加softmax，更新fnlp的bart2.0。增加苏神Tiger的pytorch实现, 集成苏神、uer的roberta-small/Tiny模型以及ChatYuan v2模型, 增加了对attention_key_size的入参支持(skykiseki用户)
• v0.2.7.post2：20230310 增加lion优化器, 修复albert_unshared加载权重, 修复lm系列(gpt, seq2seq)存在的forward参数不对的问题，修复GlobalPointer使用rope的bug
• v0.2.7：20230213 修复random_sample()的bug，适配v0.0.6的torch4keras：增加resume_from_checkpoint和save_to_checkpoint；增加add_trainer方法，重构了Trainer(BaseModel)的实现，增加了AccelerateCallback
• v0.2.6：20221231 build_transformer_model需显式指定add_trainer才从BaseModel继承, 增加guwenbert, macbert，text2vec-bert-chinese, wobert预训练模型，允许position_ids从padding开始, transformer.configs支持点操作，可以使用torch4keras的Trainer(net)来初始化, 修复tokenizer的切分subtoken的bug, 允许embedding_size!=hidden_size
• v0.2.5：20221127 对抗训练从compile转为使用Callback来实现，修复1.7.1版本兼容bug, uie模型内置
• v0.2.4：20221120 删除SpTokenizer基类中的rematch, 增加deberta_v2模型
• v0.2.3：20221023 虚拟对抗VAT在多个ouput时支持指定，把Trainer抽象到torch4keras中，修复DP和DDP出现resume_epoch不存在的bug, tokenizer的never_split去除None, transformer_xl的bug, 增加gradient_checkpoint
• v0.2.2：20220922 修复t5的norm_mode问题，允许hidden_size不整除num_attention_heads，支持多个schedule(如同时ema+warmup)
• v0.2.1：20220905 兼容torch<=1.7.1的torch.div无rounding_mode，增加自定义metrics，支持断点续训，增加默认Logger和Tensorboard日志
• v0.2.0：20220823 兼容torch<1.9.0的缺失take_along_dim，修复bart中位置向量514的问题，修复Sptokenizer对符号不转换，打印Epoch开始的时间戳，增加parallel_apply
• v0.1.9：20220808 增加mixup/manifold_mixup/temporal_ensembling策略，修复pgd策略param.grad为空的问题，修改tokenizer支持批量
• v0.1.8：20220717 修复原来CRF训练中loss陡增的问题，修复xlnet的token_type_ids输入显存占用大的问题
• v0.1.7：20220710 增加EarlyStop，CRF中自带转bool类型
• v0.1.6：20220605 增加transformer_xl、xlnet、t5_pegasus模型，prompt、预训练等示例，支持增加embedding输入，EMA策略，修复tokenizer和sinusoid的bug
• v0.1.5：20220504 增加GAU-alpha，混合梯度，梯度裁剪，单机多卡(DP、DDP)
• v0.1.4：20220421 增加了VAT，修复了linux下apply_embedding返回项有问题的情况
• v0.1.3：20220409 初始版本

• 20230426：增加vicuna的集成
• 20230408：增加苏神Tiger的pytorch实现, 集成苏神、uer的roberta-small/Tiny模型以及ChatYuan v2模型, 增加了对attention_key_size的入参支持，单向decoder模型和encoder decoder模型解码增加cache, 更新fnlp的bart2.0, 增加chatglm-6b预训练模型推理, 集成BELLE_llama模型, 增加量化模块并适配llama，增加skip_init参数加快加载, 增加stream输出/网页demo, 增加ptuning_v2，增加moss模型的int4/int8推理
• 20230326：增加llama-7b预训练模型, 修改rope为不使用max_position, 增加prompt_clue和nezha_gpt_dialog的finetune示例(skykiseki用户)，修复model.half()类型不一致问题，生成式解码新增SeqGeneration和Seq2SeqGeneration, 支持加载多个权重文件, gpt系列默认不加softmax
• 20230310：增加lion优化器, 修改dp和ddp示例更易用，增加PromptCLUE模型, 修复albert_unshared加载权重, 增加uer-gpt2-chinese预训练模型，修复lm系列(gpt, seq2seq)存在的forward参数不对的问题，修复GlobalPointer使用rope的bug
• 20230212：兼容accelerate包, 增加ChatYuan v1模型，修复random_sample()的bug
• 20221230：增加macbert，text2vec-bert-chinese, wobert模型，增加LEAR的ner示例, 增加PGRC、SPN4RE的关系提取示例，transformer.configs支持点操作，可以使用torch4keras的Trainer(net)来初始化, 修复tokenizer的切分subtoken的bug, 允许embedding_size!=hidden_size
• 20221127：增加deberta_v2模型, 对抗训练从compile转为使用Callback来实现，修复1.7.1版本兼容bug, uie模型内置, 增加triton示例, build_transformer_model需显式指定add_trainer才从BaseModel继承, 增加guwenbert预训练模型，允许position_ids从padding开始
• 20221102：增加CNN_Nested_NER示例, 删除SpTokenizer基类中的rematch
• 20221022：修复DP和DDP出现resume_epoch不存在的bug, tokenizer的never_split去除None, transformer_xl的bug, 增加gradient_checkpoint
• 20221011：虚拟对抗VAT在多个ouput时支持指定，增加elasticsearch示例, 把Trainer抽象到torch4keras中供更多项目使用，把梯度累积移到compile中
• 20220920：增加TensorRT示例，支持多个schedule(如同时ema+warmup)，sanic+onnx部署
• 20220910：增加默认Logger和Tensorboard日志，ONNX推理，增加ERNIE模型，修复t5的norm_mode问题，允许hidden_size不整除num_attention_heads
• 20220828：增加nl2sql示例，增加自定义metrics，支持断点续训
• 20220821：增加W2NER和DiffCSE示例，打印Epoch开始的时间戳，增加parallel_apply，兼容torch<=1.7.1的torch.div无rounding_mode
• 20220814：增加有监督句向量、关系抽取、文本生成实验指标，兼容torch<1.9.0的缺失take_along_dim，修复bart中位置向量514的问题，修复Sptokenizer对符号不转换
• 20220727：增加mixup/manifold_mixup/temporal_ensembling策略，修复pgd策略param.grad为空的问题，修改tokenizer支持批量，增加uie示例
• 20220716：修复原来CRF训练中loss陡增的问题，修复xlnet的token_type_ids输入显存占用大的问题
• 20220710：增加金融中文FAQ示例，天池新闻分类top1案例，增加EarlyStop，CRF中自带转bool类型
• 20220629：增加ner的实验，测试crf不同初始化的效果，bert-whitening中文实验
• 20220613：增加seq2seq+前缀树，增加SimCSE/ESimCSE/PromptBert等无监督语义相似度的中文实验
• 20220605：增加PromptBert、PET、P-tuning示例，修改tokenizer对special_tokens分词错误的问题，增加t5_pegasus
• 20220529：transformer_xl、xlnet模型，修改sinusoid位置向量被init_weight的bug，EMA，sohu情感分类示例
• 20220517：增加预训练代码，支持增加embedding输入(如词性，word粒度embedding)
• 20220501：增加了混合梯度，梯度裁剪，单机多卡训练(DP、DDP)
• 20220425：增加了VAT、GAU-alpha等示例，增加了梯度累积，自定义fit()示例
• 20220415：增加了ner_mrc、ner_span、roformer_v2、roformer-sim等示例
• 20220405：增加了GPLinker、TPlinker、SimBERT等示例
• 20220329：增加了CoSENT、R-Drop、UDA等示例
• 20220322：添加GPT、GPT2、T5模型
• 20220312：初版提交

• 部分权重是要加载修改的config.json

• 感谢苏神实现的bert4keras，本实现有不少地方参考了bert4keras的源码，在此衷心感谢大佬的无私奉献;
• 其次感谢项目bert4pytorch，也是在该项目的指引下给了我用pytorch来复现bert4keras的想法和思路。

@misc{bert4torch,
  title={bert4torch},
  author={Bo Li},
  year={2022},
  howpublished={\url{https://github.com/Tongjilibo/bert4torch}},
}

• Wechat Discussions

微信号

微信群

• Star History Chart

Star History Chart