官方文档和代码中的setup有错误,我已经提了PR,如果官方不merge请大家使用我这个版本:文档,https://github.com/Yonggie/Fengshenbang-doc;代码:https://github.com/Yonggie/Fengshenbang-LM。
安装
就按官方的来,只不过下载的repo换成我那个
git clone https://github.com/Yonggie/Fengshenbang-LM.git
cd Fengshenbang-LM
pip install --editable ./
例子
复制如下
import argparse
from fengshen import UbertPipelines
total_parser = argparse.ArgumentParser("TASK NAME")
total_parser = UbertPipelines.pipelines_args(total_parser)
args = total_parser.parse_args()
args.pretrained_model_path = "IDEA-CCNL/Erlangshen-Ubert-330M-Chinese"
test_data=[
{
"task_type": "抽取任务",
"subtask_type": "实体识别",
"text": "这也让很多业主据此认为,雅清苑是政府公务员挤对了国家的经适房政策。",
"choices": [
{"entity_type": "小区名字"},
{"entity_type": "岗位职责"}
],
"id": 0}
]
model = UbertPipelines(args)
result = model.predict(test_data)
for line in result:
print(line)
我改进了什么?
对于二郎神系列模型Erlangshen-Ubert-110M-Chinese和对应330M的模型:
- 官方的文档example首先有typo错误,是跑不通的,需要修改
UbertPiplines
把UbertPipelines
(少了一个e) - 另外通过文档的安装方式也是不行的,由于代码的pytorch lightning写法是1.x的,现在2.x已经不适合了,官方的setup.py没有规定版本,我已经更改。另外还缺少了一些依赖,我也已经在这个repo里面补充。
- 我还加入了默认使用GPU,原版是默认不加的。
- 模型有限制,只能batch size为128,可以修改,位置 modeling_ubert.py的class UbertDataModel(pl.LightningDataModule):
小结
- 修改fengshen库的setup.py,规定version,若按照原setup会报错
- 修改readme的example,修改typo(我的小时没了,实在是没发觉是文档少了个字母)更新了的文档在repohttps://github.com/Yonggie/Fengshenbang-doc里面
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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