【计算机视觉 | 自然语言处理】Hugging Face 超详细介绍和使用教程

约定不等于承诺〃 2023-09-27 22:06 58阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  一、前言
 *  二、可以获得什么？
 *  三、入门实践
 *   *  3.1 帮助文档
     *  3.2 安装
     *  3.3 模型的组成
     *  3.4 BERT模型的使用
     *   *  3.4.1 导入模型
         *  3.4.2 使用模型
         *   *  3.4.2.1 tokenizer
     *  3.5 model
     *  3.6 后处理

## 一、前言 ##

**Hugging Face** 起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在 **github** 上开源了一个 **Transformers** 库，虽然聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。

目前已经共享了超 **100,000** 个预训练模型，**10,000** 个数据集，变成了机器学习界的 **github**。

其之所以能够获得如此巨大的成功，一方面是让我们这些甲方企业的小白，尤其是入门者也能快速用得上科研大牛们训练出的超牛模型。

另一方面是，这种特别开放的文化和态度，以及利他利己的精神特别吸引人。

**Hugging Face** 上面很多业界大牛也在使用和提交新模型，这样我们就是站在大牛们的肩膀上工作，而不是从头开始，当然我们也没有大牛那么多的计算资源和数据集。

在国内 **Hugging Face** 也是应用非常广泛，一些开源框架本质上就是调用 **Transfomer** 上的模型进行微调（当然也有很多大牛在默默提供模型和数据集）。

很多 **NLP** 工程师招聘的条目上也明摆着要求熟悉 **Hugging Face Transformer** 库的使用。

因为他既提供了数据集，又提供了模型让你随便调用下载，因此入门非常简单。你甚至不需要知道什么是 **GPT**，**BERT** 就可以用他的模型了。

下面初步介绍下 **Hugging Face** 里面都有什么，以及怎么调用 **BERT** 模型做个简单的任务。

参考文献：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/535100411

## 二、可以获得什么？ ##

内容：

**Hugging Face** 的官方网站：

https://huggingface.co/

1.  **Datasets**：数据集，以及数据集的下载地址；
2.  **Models**：各个预训练模型；
3.  **course**：免费的 **NLP** 课程，可惜都是英文的；
4.  **docs**：文档。

![在这里插入图片描述][c03fff46ee554baf90d106b880b4d184.png]

在 **NLP** 领域，在 **Hugging Face** 上面数据集和预训练模型的数量以英语为最为众多，远超其他国家的总和（见下图）。

就预训练模型来说，排名第二的是汉语。

就数据集来说，汉语远远少于英语，也少于法，德，西班牙等语言，甚至少于阿拉伯语和波兰语。

这严重跟我想象中的 **AI** 超级大国及其不匹配。

我想一方面因为数据集的积累都需要很多年，中文常用的（**PKU**，**MSRA**）数据集都是十几年前留下的，而我们 **AI** 和经济的崛起也不过是最近十年的事情。

另一方面，数据集都是大价钱整理出来的，而且可以不断的利用他产生新的模型，这样的大杀器怎可随意公布。发布预训练模型可以带来论文，数据集可啥也带不来，基本上中日韩等的数据集明显偏少。

![在这里插入图片描述][23ee5c88614a44279c425d90c7babca0.png]

## 三、入门实践 ##

### 3.1 帮助文档 ###

接下来的内容参考了下面的内容，初步带你入门 **Hugging Face**，简单了解如何调用 **BERT** 模型：

参考网站：

https://www.cnblogs.com/dongxiong/p/12763923.html

![在这里插入图片描述][84cbd6091b6741e6be5730855f606013.png]

https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/bert

![在这里插入图片描述][3d9c99c4a9c74ec2b7676060a89791dc.png]

### 3.2 安装 ###

**Transformers** 库 **github** 地址在：

https://github.com/huggingface/transformers

![在这里插入图片描述][b7261016a10041f8b6dd6d8b6993f09e.png]  
安装方法，在命令行执行（**conda** 的话在 **anaconda propmt**）：

安装最新的版本：

pip install transformers

安装指定版本：

pip install transformers == 4.0

如果你是 **conda** 的话，**4.0** 以后的版本才会有：

conda install -c huggingface transformers

测试下安装是否成功：

from transformers import pipeline

### 3.3 模型的组成 ###

一般 **Transformer** 模型有三个部分组成：

1.  **tokennizer**
2.  **Model**
3.  **Post processing**

我们可以看到三个部分的具体作用：

**Tokenizer** 就是把输入的文本做切分，然后变成向量，**Model** 负责根据输入的变量提取语义信息，输出 **logits**；最后 **Post Processing** 根据模型输出的语义信息，执行具体的 **NLP** 任务，比如情感分析，文本自动打标签等；可见 **Model** 是其中的核心部分，**Model** 又可以分为三种模型，针对不同的 **NLP** 任务，需要选取不同的模型类型：**Encoder** 模型（如 **Bert**，常用于句子分类、命名实体识别（以及更普遍的单词分类）和抽取式问答。），**Decoder** 模型（如 **GPT**，**GPT2**，常用于文本生成），以及 **sequence2sequence** 模型（如 **BART**，常用于摘要，翻译，生成性问答等）。

说了很多理论的内容，我们可以在 **Hugging Face** 的官网，随便找一个预训练模型具体看看包含哪些文件。

在这里我举了一个中文的例子 **“Bert-base-Chinese”**（中文还有其他很优秀的预训练模型，比如哈工大和科大讯飞提供的：**roberta-wwm-ext**，百度提供的：**ernie**）。这个模型据说是根据中文维基百科内容训练的，因此语义内容可能不是足够丰富，毕竟其他大佬们提供的数据更多。

![在这里插入图片描述][fed59c85a011452b8913adc3297639e3.png]  
![在这里插入图片描述][c31a9b0bae324688881008420afcb11b.png]  
**README.md** 一般是模型的介绍，包括使用方法都会放到里面，不介绍了。其他最重要的组成部分，大概分为三类：

**config**：

控制模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。这些参数我补齐了说明，对于初学者来说，大家一般不需要调整。这些参数都可以通过 **configuration** 类更改。

{
        
      "architectures": [
        "BertForMaskedLM"
      ],
      "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
      "directionality": "bidi",
      "hidden_act": "gelu",
      "hidden_dropout_prob": 0.1,
      "hidden_size": 768,
      "initializer_range": 0.02,
      "intermediate_size": 3072,
      "layer_norm_eps": 1e-12,
      "max_position_embeddings": 512,
      "model_type": "bert",
      "num_attention_heads": 12,
      "num_hidden_layers": 12,
      "pad_token_id": 0,
      "pooler_fc_size": 768,
      "pooler_num_attention_heads": 12,
      "pooler_num_fc_layers": 3,
      "pooler_size_per_head": 128,
      "pooler_type": "first_token_transform",
      "type_vocab_size": 2,
      "vocab_size": 21128
    }

**tokenizer**（包含三个文件）：

这些文件是 **tokenizer** 类生成的，或者处理的，只是处理文本，不涉及任何向量操作。

**vocab.txt** 是词典文件（打开就是单个字符，我这里用的是 **bert-base-chinsese**，可以看到里面都是保留符号和单个汉字索引，字符）

**tokenizer.json** 和 **config** 是分词的配置文件，根据 **vocab** 信息和你的设置更新，里面把 **vocab** 都按顺序做了索引，将来可以根据编码生成 **one-hot** 向量，然后跟 **embeding** 训练的矩阵相乘，就可以得到该字符的向量。

模型文件一般是 **tensorflow**（上图中的 **h5** 文件）和 **Pytorch**（上图中的 **bin** 文件）的都有，因为作者只是单纯的在学习 **torch**，所以以后的文章都只介绍 **torch**。

### 3.4 BERT模型的使用 ###

介绍完了模型库都有哪些内容，下面我们可以导入模型试一试怎么使用：

#### 3.4.1 导入模型 ####

利用官方的 **hub** 导入模型；下面导入了一个 **BertModel** ；在官方的教程中推进使用 **pipeline** 导入模型的方法：

import torch
    from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig
    
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
    config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-chinese')
    config.update({
        'output_hidden_states':True})
    model = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese",config=config)

利用 **pipeline** 的方式也是一样的可以导入模型哈，方式如下：

from transformers import AutoModel
    checkpoint = "bert-base-chinese"
    
    model = AutoModel.from_pretrained(checkpoint)

因为 **Hugging Face** 官网在国外，自动下载可能比较费劲。

默认下载地址在这里：

*  使用 **Windows** 模型保存的路径在 C:\\Users\[用户名\].cache\\torch\\transformers\\ 目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同；
 *  使用 **Linux** 模型保存的路径在 ~/.cache/torch/transformers/ 目录下

如果自动下载总是中断的话，可以考虑用国内的源，或者手工下载之后指定位置。（**Hugging Face** 官网，选择 **models** 菜单，然后搜索自己想要的模型，然后把里面的文件下载下来，其中体积较大的有 **tf** 的有 **torch** 的，根据自己需要下载）。

import transformers
    MODEL_PATH = r"D:\\test\\bert-base-chinese"
    # 导入模型
    tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained(r"D:\\test\\bert-base-chinese\\bert-base-chinese-vocab.txt") 
    # 导入配置文件
    model_config = transformers.BertConfig.from_pretrained(MODEL_PATH)
    # 修改配置
    model_config.output_hidden_states = True
    model_config.output_attentions = True
    # 通过配置和路径导入模型
    model = transformers.BertModel.from_pretrained(MODEL_PATH,config = model_config)

#### 3.4.2 使用模型 ####

上一步我们已经把模型加载进来了，在这里，尝试一下这个模型怎么样，看看能不能把相关的语义带入进来。

我们之前文章介绍了 **bert** 的两个任务（**MLM** 和 **NSP**），这一节，我们一起测试这两个任务的效果。首先我们逐步来看看 **BERT** 每个部分的输出都是什么：

##### 3.4.2.1 tokenizer #####

上面代码可以看到他实例化了 **BertTokenizer** 类，它是基于 **WordPiece** 方法的，先看看他有哪些参数：

( vocab_file，do_lower_case = True，do_basic_tokenize = True，never_split = None，unk_token = '[UNK]'，sep_token = '[SEP]'，pad_token = '[PAD]'，cls_token = '[CLS]'，mask_token = '[MASK]'，tokenize_chinese_chars = True，strip_accents = None，**kwargs )

*  **vocab\_file**：这里是放置词典的地址；
 *  **do\_lower\_case**,是否都变成小写，默认是 **True**；
 *  **do\_basic\_tokenize**，做 **wordpiece** 之前是否要做 **basic tokenize**；
 *  下面的都是一些关键字的确认。
 *  还有就是是否分开中文字符，因为bert是面向英文的所有有这些设置，一般不用改，当然我们这里的案例也只是读取了预训练模型。

示例如下，可以看出 **BERT** 对中文是字符级别的分词，对待英文是到 **sub-word** 级别的：

print(tokenizer.encode("生活的真谛是美和爱"))  # 对于单个句子编码
    print(tokenizer.encode_plus("生活的真谛是美和爱","说的太好了")) # 对于一组句子编码
    # 输出结果如下：
    [101, 4495, 3833, 4638, 4696, 6465, 3221, 5401, 1469, 4263, 102]
    {
        'input_ids': [101, 4495, 3833, 4638, 4696, 6465, 3221, 5401, 1469, 4263, 102, 6432, 4638, 1922, 1962, 749, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,
    1, 1, 1, 1, 1], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
    
    # 也可以直接这样用
    sentences = ['网络安全开发分为三个层级',
                 '车辆系统层级网络安全开发',
                 '车辆功能层级网络安全开发',
                 '车辆零部件层级网络安全开发',
                 '测试团队根据车辆网络安全目标制定测试技术要求及测试计划',
                 '测试团队在网络安全团队的支持下，完成确认测试并编制测试报告',
                 '在车辆确认结果的基础上，基于合理的理由，确认在设计和开发阶段识别出的所有风险均已被接受',]
    test1 = tokenizer(sentences)
    
    print(test1)  # 对列表encoder
    print(tokenizer("网络安全开发分为三个层级"))  # 对单个句子encoder

输出结果为：

[101, 4495, 3833, 4638, 4696, 6465, 3221, 5401, 1469, 4263, 102]
    {
        'input_ids': [101, 4495, 3833, 4638, 4696, 6465, 3221, 5401, 1469, 4263, 102, 6432, 4638, 1922, 1962, 749, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
    {
        'input_ids': [[101, 5381, 5317, 2128, 1059, 2458, 1355, 1146, 711, 676, 702, 2231, 5277, 102], [101, 6756, 6775, 5143, 5320, 2231, 5277, 5381, 5317, 2128, 1059, 2458, 1355, 102], [101, 6756, 6775, 1216, 5543, 2231, 5277, 5381, 5317, 2128, 1059, 2458, 1355, 102], [101, 6756, 6775, 7439, 6956, 816, 2231, 5277, 5381, 5317, 2128, 1059, 2458, 1355, 102], [101, 3844, 6407, 1730, 7339, 3418, 2945, 6756, 6775, 5381, 5317, 2128, 1059, 4680, 3403, 1169, 2137, 3844, 6407, 2825, 3318, 6206, 3724, 1350, 3844, 6407, 6369, 1153, 102], [101, 3844, 6407, 1730, 7339, 1762, 5381, 5317, 2128, 1059, 1730, 7339, 4638, 3118, 2898, 678, 8024, 2130, 2768, 4802, 6371, 3844, 6407, 2400, 5356, 1169, 3844, 6407, 2845, 1440, 102], [101, 1762, 6756, 6775, 4802, 6371, 5310, 3362, 4638, 1825, 4794, 677, 8024, 1825, 754, 1394, 4415, 4638, 4415, 4507, 8024, 4802, 6371, 1762, 6392, 6369, 1469, 2458, 1355, 7348, 3667, 6399, 1166, 1139, 4638, 2792, 3300, 7599, 7372, 1772, 2347, 6158, 2970, 1358, 102]], 'token_type_ids': [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], 'attention_mask': [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]}

![在这里插入图片描述][fca19e0c9d28416ca8e5680176311289.png]

来看一下这个输出：

对于单个句子是上面那种，它只输出句子 **tok** 之后的 **id**，我们注意到已经加好 **\[CLS\]**, **\[SEP\]** 等标识符了；（查询 **tokenizer** 可知，**101** 是 **\[CLS\]**, **102** 是 **\[SEP\]**）除了 **input\_ids** 之外，还自动编码了 **token\_type\_ids**，**attention\_mask**。

### 3.5 model ###

**model** 实例化了 **BertModel** 类，除了初始的 **Bert**、**GPT** 等基本模型，针对不同的下游任务，定义了 **BertForQuestionAnswering**，**BertForMultiChoice**，**BertForNextSentencePrediction** 以及 **BertForSequenceClassification** 等下游任务模型。

模型导出时将生成 **config.json** 和 **pytorch\_model.bin** 参数文件，这两个文件前面已将介绍了，一个是配置文件一个是 **torch** 训练后 **save** 的文件。

因为中文是字符级的 **tok**，所以做 **MLM** 任务不是很理想，所以下面我用英文的 **base** 模型示例一个 **MLM** 任务：

from transformers import pipeline
    # 运行该段代码要保障你的电脑能够上网，会自动下载预训练模型，大概420M
    unmasker = pipeline("fill-mask",model = "bert-base-uncased")  # 这里引入了一个任务叫fill-mask，该任务使用了base的bert模型
    unmasker("The goal of life is [MASK].", top_k=5) # 输出mask的指，对应排名最前面的5个，也可以设置其他数字
    # 输出结果如下，似乎都不怎么有效哈。
    [{
        'score': 0.10933303833007812,
      'token': 2166,
      'token_str': 'life',
      'sequence': 'the goal of life is life.'},
     {
        'score': 0.03941883146762848,
      'token': 7691,
      'token_str': 'survival',
      'sequence': 'the goal of life is survival.'},
     {
        'score': 0.032930608838796616,
      'token': 2293,
      'token_str': 'love',
      'sequence': 'the goal of life is love.'},
     {
        'score': 0.030096106231212616,
      'token': 4071,
      'token_str': 'freedom',
      'sequence': 'the goal of life is freedom.'},
     {
        'score': 0.024967126548290253,
      'token': 17839,
      'token_str': 'simplicity',
      'sequence': 'the goal of life is simplicity.'}]

### 3.6 后处理 ###

后处理通常要根据你选择的模型来确定，一般模型的输出是 **logits**，其包含我们需要的语义信息，然后后处理是经过一个激活函数输出我们可以使用的向量，比如 **softmax** 层做二分类，会输出对应两个标签的概率值，然后就可以轻松转化为我们需要的信息啦。

[c03fff46ee554baf90d106b880b4d184.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/c03fff46ee554baf90d106b880b4d184.png
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