PaddlePaddle/PALM

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PaddlePALM

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PaddlePALM (PArallel Learning from Multi-tasks) 是一个灵活，通用且易于使用的NLP大规模预训练和多任务学习框架。 PALM是一个旨在快速开发高性能NLP模型的上层框架。

使用PaddlePALM，可以非常轻松灵活的探索具有多种任务辅助训练的“高鲁棒性”阅读理解模型，基于PALM训练的模型D-Net在EMNLP2019国际阅读理解评测中夺得冠军。

MRQA2019 排行榜

除了降低NLP研究成本以外，PaddlePALM已被应用于“百度搜索引擎”，有效地提高了用户查询的理解准确度和挖掘出的答案质量，具备高可靠性和高训练/推理性能。

特点:

• 易于使用：使用PALM， 8个步骤即可实现一个典型的NLP任务。此外，模型主干网络、数据集读取工具和任务输出层已经解耦，只需对代码进行相当小的更改，就可以将任何组件替换为其他候选组件。
• 支持多任务学习：6个步骤即可实现多任务学习任务。
• 支持大规模任务和预训练：可自动利用多gpu加速训练和推理。集群上的分布式训练需要较少代码。
• 流行的NLP骨架和预训练模型：内置多种最先进的通用模型架构和预训练模型(如BERT、ERNIE、RoBERTa等)。
• 易于定制：支持任何组件的定制开发(例如：主干网络，任务头，读取工具和优化器)与预定义组件的复用，这给了开发人员高度的灵活性和效率，以适应不同的NLP场景。

你可以很容易地用较少的代码复现出很好的性能，涵盖了大多数NLP任务，如分类、匹配、序列标记、阅读理解、对话理解等等。更多细节可以在examples中找到。

数据集	chnsenticorp	Quora Question Pairs matching	MSRA-NER (SIGHAN2006)	CMRC2018
评价标准	accuracy	f1-score	accuracy	f1-score	f1-score	em	f1-score
test	test	test	dev
ERNIE Base	95.8	95.8	86.2	82.2	99.2	64.3	85.2

Package概览

PALM架构图

PaddlePALM是一个设计良好的高级NLP框架。基于PaddlePALM的轻量级代码可以高效实现监督学习、非监督/自监督学习、多任务学习和迁移学习。在PaddlePALM架构中有三层，从下到上依次是component层、trainer层、high-level trainer层。

在组件层，PaddlePALM提供了6个 解耦的组件来实现NLP任务。每个组件包含丰富的预定义类和一个基类。预定义类是针对典型的NLP任务的，而基类是帮助用户开发一个新类（基于预定义类或基类）。

训练器层是用选定的构件建立计算图，进行训练和预测。该层描述了训练策略、模型保存和加载、评估和预测过程。一个训练器只能处理一个任务。

高级训练器层用于复杂的学习和推理策略，如多任务学习。您可以添加辅助任务来训练健壮的NLP模型（提高模型的测试集和领域外的性能），或者联合训练多个相关任务来获得每个任务的更高性能。

模块	描述
paddlepalm	基于PaddlePaddle框架的high-level NLP预训练和多任务学习框架。
paddlepalm.reader	预置的任务数据集读取与预处理工具。
paddlepalm.backbone	预置的主干网络，如BERT, ERNIE, RoBERTa。
paddlepalm.head	预置的任务输出层。
paddlepalm.lr_sched	预置的学习率规划策略。
paddlepalm.optimizer	预置的优化器。
paddlepalm.downloader	预训练模型管理与下载模块。
paddlepalm.Trainer	任务训练/预测单元。训练器用于建立计算图，管理训练和评估过程，实现模型/检查点保存和pretrain_model/检查点加载等。
paddlepalm.MultiHeadTrainer	完成多任务训练/预测的模块。一个MultiHeadTrainer建立在几个Trainer的基础上。实现了模型主干网络跨任务复用、多任务学习、多任务推理等。

安装

PaddlePALM 支持 python2 和 python3, linux 和 windows, CPU 和 GPU。安装PaddlePALM的首选方法是通过pip。只需运行以下命令：

pip install paddlepalm

通过源码安装

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PALM.git
cd PALM && python setup.py install

库依赖

• Python >= 2.7
• cuda >= 9.0
• cudnn >= 7.0
• PaddlePaddle >= 1.7.0 (请参考安装指南进行安装)

下载预训练模型

我们提供了许多预训练的模型来初始化模型主干网络参数。用预先训练好的模型训练大的NLP模型，如12层Transformer，实际上比用随机初始化的参数更有效。要查看所有可用的预训练模型并下载，请在python解释器中运行以下代码(在shell中输入命令python):

>>> from paddlepalm import downloader
>>> downloader.ls('pretrain')
Available pretrain items:
  => RoBERTa-zh-base
  => RoBERTa-zh-large
  => ERNIE-v2-en-base
  => ERNIE-v2-en-large
  => XLNet-cased-base
  => XLNet-cased-large
  => ERNIE-v1-zh-base
  => ERNIE-v1-zh-base-max-len-512
  => BERT-en-uncased-large-whole-word-masking
  => BERT-en-cased-large-whole-word-masking
  => BERT-en-uncased-base
  => BERT-en-uncased-large
  => BERT-en-cased-base
  => BERT-en-cased-large
  => BERT-multilingual-uncased-base
  => BERT-multilingual-cased-base
  => BERT-zh-base

>>> downloader.download('pretrain', 'BERT-en-uncased-base', './pretrain_models')
...

使用

快速开始

8个步骤开始一个典型的NLP训练任务。

1. 使用paddlepalm.reader 为数据集加载和输入特征生成创建一个reader，然后调用reader.load_data方法加载训练数据。
2. 使用paddlepalm.load_data创建一个模型主干网络来提取文本特征(例如，上下文单词嵌入，句子嵌入)。
3. 通过reader.register_with将reader注册到主干网络上。在这一步之后，reader能够使用主干网络产生的输入特征。
4. 使用paddlepalm.head。创建一个任务head，可以为训练提供任务损失，为模型推理提供预测结果。
5. 使用paddlepalm.Trainer创建一个任务Trainer，然后通过Trainer.build_forward构建包含主干网络和任务头的前向图(在步骤2和步骤4中创建)。
6. 使用paddlepalm.optimizer（如果需要，创建paddlepalm.lr_sched）来创建一个优化器，然后通过train.build_back向后构建。
7. 使用trainer.fit_reader将准备好的reader和数据（在步骤1中实现）给到trainer。
8. 使用trainer.load_pretrain加载预训练模型或使用 trainer.load_pretrain加载checkpoint，或不加载任何已训练好的参数，然后使用trainer.train进行训练。

更多实现细节请见示例:

• 情感分析
• Quora问题相似度匹配
• 命名实体识别
• 类SQuAD机器阅读理解

多任务学习

多任务学习模式下运行:

1. 重复创建组件（每个任务按照上述第1~5步执行）。
2. 创建空的Trainer(每个Trainer对应一个任务)，并通过它们创建一个MultiHeadTrainer。
3. 使用multi_head_trainer.build_forward构建多任务前向图。
4. 使用paddlepalm.optimizer（如果需要，创建paddlepalm.lr_sched）来创建一个optimizer，然后通过 multi_head_trainer.build_backward创建反向。
5. 使用multi_head_trainer.fit_readers将所有准备好的读取器和数据放入multi_head_trainer中。
6. 使用multi_head_trainer.load_pretrain加载预训练模型或使用 multi_head_trainer.load_pretrain加载checkpoint，或不加载任何已经训练好的参数，然后使用multi_head_trainer.train进行训练。

multi_head_trainer的保存/加载和预测操作与trainer相同。

更多实现multi_head_trainer的细节，请见

• ATIS: 对话意图识别和插槽填充的联合训练

设置saver

在训练时保存 models/checkpoints 和 logs，调用 trainer.set_saver 方法。更多实现细节见这里。

评估/预测

训练结束后进行预测和评价, 只需创建额外的reader, backbone和head（重复上面1~4步骤），注意创建时需设phase='predict'。 然后使用trainer的predict方法进行预测（不需创建额外的trainer）。更多实现细节请见这里。

使用多GPU

如果您的环境中存在多个GPU，您可以通过环境变量控制这些GPU的数量和索引CUDA_VISIBLE_DEVICES。例如，如果您的环境中有4个gpu，索引为0、1、2、3，那么您可以运行以下命令来只使用GPU2：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python run.py

多GPU的使用需要 ,作为分隔。例如，使用GPU2和GPU3，运行以下命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 python run.py

在多GPU模式下，PaddlePALM会自动将每个batch数据分配到可用的GPU上。例如，如果batch_size设置为64，并且有4个GPU可以用于PaddlePALM，那么每个GPU中的batch_size实际上是64/4=16。因此，当使用多个GPU时，您需要确保batch_size可以被暴露给PALM的GPU数量整除。

许可证书

此向导由PaddlePaddle贡献，受Apache-2.0 license许可认证。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4361193/blog/3236216