使用BERT网络实现智能写诗

Linux Ascend 模型训练 推理应用 高级

五千年历史孕育了深厚的中华文化,而诗词是中华文化不可或缺的一部分,欣赏过诗词就可以感受到当中纯净、辽阔的意境,极致的感性,恰恰弥补了节奏紧迫的现代生活带给我们的拥挤感、浮躁感,古语曰:熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟,今天理科生MindSpore也来秀一秀文艺范儿!

案例简介

通过MindSpore训练出智能写诗模型及部署预测服务,具体流程如下图所示:

introduce image

图1:案例流程图

由于Bert预训练比较费时费力,在本案例中省略了预训练阶段,直接提供MindSpore预训练好的Bert-Base模型,经过Fine-tuning后训练获得最终的模型的训练全流程。

除此之外,将展示如何通过MindSpore Serving将该模型部署成一个预测服务,Clients代码可以发送请求给该预测服务并获得预测结果。

模型介绍

和诗词打交道需要用NLP相关的网络,BERT作为NLP领域中里程碑式的模型,极大地推动了NLP社区的发展,BERT模型由Google提出,采用Transformer中的Encoder结构,通过若干层Encoder的堆叠并借由注意力机制,在多项GLUE(General Language Understanding Evaluation)任务中取得了SOTA(State Of The Art)的效果。

正是由于这种注意力的机制,不同于以往的循环神经网络的结构,可以做高度的并行计算,这样便可以充分发挥出Ascend 910AI处理器的强大算力,获得极佳的性能表现。

模型训练

分为两个步骤,即Pre-training和Fine-tuning。首先在海量无标签的数据上进行Pre-training,希望通过此过程让模型掌握一般的人类语言语义机制,然后在Fine-tuning阶段会针对特定细分领域的有标签数据进行训练以完成特定任务。

Pre-training

Pre-training是在无标签数据上进行的自编码训练,因此训练任务的设计尤为重要,BERT中的Pre-training包含两项任务MLM(Masked Language Model)和NSP(Next Sentence Prediction)。

  • MLM任务是在输入时,随机将部分token置换为[MASK]标记,然后通过注意力机制,由其上下文预测出被遮挡位置的原始token。

  • BERT模型的输入是两“句”话:A与B,构造数据的时候会以50%的概率随机调换A、B的位置,NSP任务是预测A与B是否是相连的两“句”话。

在MLM基础上再增加一个NSP任务,是考虑到实际任务中并没有MLM这种任务,增加一个更符合实际任务类型的预训练任务。

从上述描述中可以看出,Pre-training并不需要任务数据标签,这种MLM的训练任务本质上是去噪自编码模型,因此BERT可以利用海量的无标签数据来进行预训练。通过预训练阶段的任务设置,BERT可以从无标签数据中学到基础语义逻辑,然后配合Finetune过程完成特定任务训练。

BERT模型的结构如下图所示,输入两“句”话,如果是中文模型,那么每一个token对应一个汉字,[CLS]和[SEP]是插入的特殊标识位。

Teaser image

图2:Bert模型结构[1]

Fine-tuning

Fine-tuning是在BERT的预训练模型基础上,在最后增加一层适配实际任务,然后在有标签数据上进行少量的训练。

Fine-tuning的模式可以分为两大类,end-to-end Fine-tuning和feature-based approach,两者的区别在于Finetune阶段中是否修改BERT预训练模型中的参数,正常情况下都是使用end-to-end Fine-tuning。

模型修改

BERT采用了Encoder结构,attention_mask为全1的向量,即每个token都可以看到其前后的token,此举帮助每一个token都可以了解到整句话信息从而加强语义理解能力,所以BERT天生就不是生成式模型。

语句生成任务中,在生成下一个token时,应当只能看到之前token的信息,而不应该看到全局信息,因此需要在修改attention_mask为下三角矩阵,这样当前token只能看到自己及之前的token信息。

用于Fine-tuning的数据是40000多首诗词,并无标签,因此构造Fine-tuning任务如下图所示,每一个token的输出要接近下一个标签token,使用交叉熵作为损失函数。

Teaser image

图3:训练流程示意图

样例代码

可以在这里下载完整的样例代码:https://gitee.com/mindspore/docs/tree/r1.2/tutorials/tutorial_code/bert_poetry,直接运行体验实现写诗效果,代码结构如下:

└─bert_poetry
  ├── src
    ├── bert_for_pre_training.py           # 封装BERT-Base正反向网络类
    ├── bert_model.py                      # 定义BERT正向网络结构
    ├── finetune_config.py                 # Fine-tuning配置文件
    ├── fused_layer_norm.py                # 定义fused_layer_norm
    ├── __init__.py                        # __init__
    ├── utils.py                           # 定义Fine-tuning正向网络结构
    ├── poetry_utils.py                    # 分词器 Tokenizer
    └── poetry_dataset.py                  # 解析poetry.txt,生成所需dataset
  ├── vocab.txt                            # 词汇表
  ├── generator.py                         # 推理生成诗句使用函数
  ├── poetry.py                            # 训练、推理、导出函数
  ├── serving
    ├── ms_serving                         # 启动服务器侧serving
    ├── bert_flask.py                      # 服务器侧接收requests请求
    ├── poetry_client.py                   # 客户端代码
    ├── ms_service_pb2_grpc.py             # 定义了grpc相关函数供bert_flask.py使用
    └── ms_service_pb2.py                  # 定义了protocol buffer相关函数供bert_flask.py使用

实现步骤

基础信息

本例可在Ascend 910AI处理器平台上进行训练及推理。

数据准备

数据集为43030首诗词其中的poetry.txt

BERT-Base模型的预训练ckpt:可在MindSpore官网下载。

训练

src/finetune_config.py中修改pre_training_ckpt路径,加载预训练的ckpt,修改batch_size为bs,修改dataset_path为存放诗词的路径,默认的BertConfig为Base模型。

'dataset_path': '/your/path/to/poetry.txt',
'batch_size': bs,
'pre_training_ckpt': '/your/path/to/pre_training_ckpt',

执行训练指令

python poetry.py

推理验证

修改poetry.pytest_eval函数来控制随机生成、续写诗句或是藏头诗。

generate_random_poetry函数实现随机生成和续写诗句的功能,如果入参s为空则代表随机生成,s不为空则为续写诗句。

    output = generate_random_poetry(poetrymodel, s='')         #随机生成
    output = generate_random_poetry(poetrymodel, s='天下为公')  #续写诗句

generate_hidden函数实现生成藏头诗的功能,入参head为隐藏的头部语句。

    output = generate_hidden(poetrymodel, head="人工智能")  #藏头诗

执行推理指令

python poetry.py --train=False  --ckpt_path=/your/ckpt/path

会打印出最终生成的诗句,脚本中默认生成一首随机生成、一首续写诗词、一首藏头诗,结果如下所示:

随机生成:

大堤柳暗,
春深树根。
东望一望,
断回还家。
山色渐风雨,
东风多雨禾。
无情与去,
万里所思。

续写 【天下为公】:

天下为公少,
唯君北向西。
远山无路见,
长水见人偏。
一路巴猿啸,
千峰楚客啼。
幽深有诗策,
无以话年华。

藏头诗 【人工智能】:

人君离别难堪望,
工部张机自少年。
智士不知身没处,
能令圣德属何年。

服务部署

通过MindSpore Serving将训练好的模型部署成推理服务。服务端部署包含以下3个步骤:模型导出、Serving服务启动、预处理及后处理的服务启动;客户端发送推理请求给服务端进行模型推理,推理生成的诗句返回给客户端展示。

  • 模型导出

    在使用Serving部署服务前,需要导出模型文件,在poetry.py中提供了export_net函数负责导出MindIR模型,执行命令:

    python poetry.py --export=True --ckpt_path=/your/ckpt/path
    

    会在当前路径下生成poetry.pb文件。

  • Serving服务

    在服务器侧启动Serving服务,并加载导出的MindIR文件poetry.pb

    cd serving
    ./ms_serving --model_path=/path/to/your/MINDIR_file --model_name=your_mindir.pb
    
  • 预处理及后处理的服务

    预处理及后处理通过Flask框架来快速实现,在服务器侧运行bert_flask.py文件,启动Flask服务。

    python bert_flask.py
    

    通过以上步骤,服务端部署就已经完成。

  • 客户端

    可用电脑作为客户端,修改poetry_client.py中的url请求地址为推理服务启动的服务器IP,并确保端口与服务端bert_flask.py中的端口一致,例如:

    url = 'http://10.155.170.71:8080/'
    

    运行poetry_client.py文件

    python poetry_client.py
    

    此时在客户端输入指令,即可在远端服务器进行推理,返回生成的诗句。

    选择模式:0-随机生成,1:续写,2:藏头诗
    0
    
    一朵黄花叶,
    千竿绿树枝。
    含香待夏晚,
    澹浩长风时。
    
    选择模式:0-随机生成,1:续写,2:藏头诗
    1
    输入首句诗
    明月
    
    明月照三峡,
    长空一片云。
    秋风与雨过,
    唯有客舟分。
    寒影出何处,
    远林含不闻。
    不知前后事,
    何道逐风君。
    
    选择模式:0-随机生成,1:续写,2:藏头诗
    2
    输入藏头诗
    人工智能
    
    人生事太远,
    工部与神期。
    智者岂无识,
    能文争有疑。
    

    细读鉴赏一下,平仄、押韵、意味均有体现,AI诗人已然成形。

友情提醒,修改其他类型数据集,也可以完成其他简单的生成类任务,如对春联,简单聊天机器人等,用户可尝试体验实现。