gts-engine-client 0.1.6

gts_engine_client

GTS Engine Client

GTS Engine Client是配合GTS Engine使用的官方API，通过封装HTTP Post请求，让您更方便地使用Python调用GTS Engine，通过几行代码即可轻松训练和部署你的AI模型。

快速链接

1. 安装
2. 使用示例
3. 接口详情
4. GTS Engine
5. 引用

安装

您可以通过pip直接进行安装。

pip install --upgrade gts-engine-client

也可以clone下github项目后进行安装。

git clone https://github.com/IDEA-CCNL/GTS-Engine-Client.git
cd GTS-Engine-Client
python setup.py install

使用示例

下面给出一个简单的使用示例。

首先，您需要使用GTS Engine的开源代码或者Docker启动服务。

from gts_engine_client import GTSEngineClient

#ip和port参数与启动服务的ip和port一致
client = GTSEngineClient(ip="192.168.190.2", port="5207")

# 创建任务 (为了方便演示，创建2个任务)
client.create_task(task_name="test_task1", task_type="classification", engine_type="qiankunding")
# {'ret_code': 200, 'message': 'task成功创建', 'task_id': 'test_task1'}

client.create_task(task_name="test_task2", task_type="classification", engine_type="qiankunding")
# {'ret_code': 200, 'message': 'task成功创建', 'task_id': 'test_task2'}

# 列出任务列表
client.list_tasks()
# {'ret_code': 200, 'message': 'Success', 'tasks': ['test_task1', 'test_task2']}

# 查看任务状态
client.check_task_status(task_id="test_task1")
# {'ret_code': 0, 'message': 'Initialized'}

# 删除任务  
client.delete_task(task_id="test_task2")
# {'ret_code': 200, 'message': 'Success'}

#查看任务状态
client.list_tasks()  #查看任务状态 删除后任务test_task2已经不在任务列表
# {'ret_code': 200, 'message': 'Success', 'tasks': ['test_task1']}

# 上传文件 (文件地址写绝对路径)
client.upload_file(task_id="test_task1", local_data_path="train.json")
# {'ret_code': 200, 'message': '上传成功'}
client.upload_file(task_id="test_task1", local_data_path="dev.json")
# {'ret_code': 200, 'message': '上传成功'}
client.upload_file(task_id="test_task1", local_data_path="test.json")
# {'ret_code': 200, 'message': '上传成功'}
client.upload_file(task_id="test_task1", local_data_path="labels.json")
# {'ret_code': 200, 'message': '上传成功'}

# 开始训练 (使用标准模式)
client.start_train(
  task_id="test_task1", train_data="train.json", val_data="dev.json", \
    test_data="test.json", label_data="labels.json", \
    max_num_epoch=1, min_num_epoch=1, seed=42, gpuid=1, train_mode="standard")  #默认训练模式是标准模式
# {'ret_code': 200, 'message': '训练调度成功'}

# 开始训练 (使用高级模式)
client.upload_file(task_id="test_task1", local_data_path="unlabeled.json") #高级模式需要上传无标签数据
# {'ret_code': 200, 'message': '上传成功'}

client.start_train(
  task_id="test_task1", train_data="train.json", val_data="dev.json", \
    test_data="test.json",label_data="labels.json", unlabeled_data="unlabeled.json", \
    max_num_epoch=3, min_num_epoch=3, gpuid=1, seed=42, \
    train_mode="advanced")  #train_mode训练模型需要选择 "advanced" 高级模式

#查看任务状态
client.check_task_status(task_id="test_task1")   #查看任务状态  任务在训练中
# {'ret_code': 1, 'message': 'On Training'}


# 终止训练  （若提前终止训练）
client.stop_train(task_id="test_task1")
# {'ret_code': 200, 'message': '终止训练成功'}

#查看任务状态
client.check_task_status(task_id="test_task1")   #查看任务状态  任务已停止训练
# {'ret_code': 3, 'message': 'Train Stopped'}

# 加载已训练好的模型
client.start_inference(task_id="test_task1")
# {'ret_code': 200, 'message': '加载预测模型'}

#查看任务状态
client.check_task_status(task_id="test_task1")   #查看任务状态  预测模型已加载
# {'ret_code': 2, 'message': 'On Inference'}

# 开始预测
client.inference(
  task_id="test_task1",
  samples=[{"content":"怎样的房子才算户型方正？"}, {"content":"文登区这些公路及危桥将进入 封闭施工，请注意绕行！"}])

# 结束预测
client.end_inference(task_id="test_task1")
# {'ret_code': 200, 'message': '释放预测模型'}

#查看任务状态
client.check_task_status(task_id="test_task1")   #查看任务状态  回到训练成功的状态
# {'ret_code': 2, 'message': 'Train Success'}

您可以参考GTS Engine的文档来一步一步地使用GTS Engine快速地训练一个FewCLUE任务。

接口详情

创建任务

create_task(self, task_name: str, task_type: str, engine_type: str)

• 输入参数

参数名	参数类型	释义
task_name	str	任务名称，需要不同于其他已有的任务
engine_type	str	引擎类型 - qiankunding：乾坤鼎 - bagualu: 八卦炉
task_type	str	根据engine_type选择其支持的任务类型： qiankunding支持三种任务类型 - classification：文本分类 - similarity：句子相似度 - nli：推理任务 bagualu支持的两种任务类型 - classification：文本分类 - ie：信息抽取 - summary：摘要生成

• 输出参数

函数的返回值是一个字典，字典中包含如下字段：

参数名	参数类型	释义
ret_code	int	返回码： - 200：创建成功 - -100：创建失败
task_id	str	任务对应的id，全局唯一
message	str	其他返回提示消息

列出任务列表

• 输入参数:空

* 输出参数

函数的返回值是一个字典，字典中包含如下字段：

参数名	参数类型	释义
ret_code	int	返回码： - 200：返回成功 - -200：返回失败，任务信息文件不存在 - -100：返回失败
tasks	str	返回任务的列表
message	str	其他返回提示消息

查看任务状态

• 输入参数

参数名	参数类型	释义
taskid	str	任务id

• 输出参数

参数名	参数类型	释义
retcode	int	返回码： - 0：初始化 - 1：训练中 - 2：训练成功 - 3：训练失败 - 4：训练停止 - 5：开启预测 - -100：返回失败 - -200：返回失败
taskid	str	任务id
message	str	其他返回提示消息

删除任务

• 输入参数

参数名	参数类型	释义
taskid	str	任务id

• 输出参数

函数的返回值是一个字典，字典中包含如下字段：

参数名	参数类型	释义
ret_code	int	返回码： - 200：返回成功 - -100：返回失败
message	str	其他返回提示消息

上传文件

• 输入参数

参数名	参数类型	释义
taskid	str	任务id
filename	str	需要上传的文件路径

• 输出参数

参数名	参数类型	释义
ret_code	int	返回码： - 200：返回成功 - -100：返回失败
message	str	其他返回提示消息

开始训练

• 输入参数

参数名	参数类型	释义
taskid	str	任务id
train_data	str	训练数据的文件名
val_data	str	验证数据的文件名
test_data	str	测试数据的文件名
label_data	str	标签数据的文件名
unlabeled_data	str	无标签数据的文件名
train_mode	str	训练模式，以下两种方式可选： - standard：标准模式 - advanced：高级模式
seed	int	随机种子
max_num_epoch	int	最大训练轮次
min_num_epoch	int	最小训练轮次
gpuid	int	指定训练的GPU

• 输出参数

函数的返回值是一个字典，字典中包含如下字段：

参数名	参数类型	释义
ret_code	int	返回码： - 200：启动训练成功 - -100：启动训练失败 - -102：返回失败 - -101：返回失败
message	str	其他返回提示消息

终止训练

• 输入参数

参数名	参数类型	释义
taskid	str	任务id

• 输出参数

函数的返回值是一个字典，字典中包含如下字段：

参数名	参数类型	释义
ret_code	int	返回码： - 200：停止成功 - -100：停止失败 - -101：停止失败 - -102：停止失败
message	str	其他返回提示消息

开始推理

• 输入参数

参数名	参数类型	释义
taskid	str	任务id

• 输出参数

函数的返回值是一个字典，字典中包含如下字段：

参数名	参数类型	释义
ret_code	int	返回码： - 200：推理模型启动成功 - -100：推理模型启动失败
message	str	其他返回提示消息

推理

• 输入参数

参数名	参数类型	释义
taskid	str	任务id
samples	list	list中每个元素是待预测样本

• 输出参数

函数的返回值是一个字典，字典中包含如下字段：

参数名	参数类型	释义
ret_code	int	返回码： - 200：推理成功 - -100：未启动推理服务
predictions	list	推理结果的标签列表
probabilities	list	推理结果的概率分布
message	str	其他返回提示消息

终止推理

• 输入参数

参数名	参数类型	释义
taskid	str	任务id
samples	list	list中每个元素是待预测样本

• 输出参数

函数的返回值是一个字典，字典中包含如下字段：

参数名	参数类型	释义
ret_code	int	返回码： - 200：推理模型停止成功 - -100：推理模型停止失败
message	str	其他返回提示消息

GTS Engine

GTS Engine是粤港澳大湾区数字经济研究院认知计算与自然语言研究中心（简称IDEA-CCNL）研发的一站式NLP模型训练与部署的工具箱，能够让您轻松训练和部署AI模型，将提供乾坤鼎和八卦炉两个系列。其中，乾坤鼎系列使用13亿参数级别的大模型进行训练，能够获得很高的性能。而八卦炉系列使用1亿参数级别的小模型，在兼顾训练和推理效率的同时，尽可能获得良好的性能。详细介绍可以参考GTS Engine文档。

引用

如果您在研究中使用了我们的工具，请引用我们的工作：

@misc{GTS-Engine,
  title={GTS-Engine},
  author={IDEA-CCNL},
  year={2022},
  howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/GTS-Engine}},
}