gts-engine 0.1.2

git_engine development suite: a powerful NLU training system

GTS引擎

安装 | 快速开始 | API文档 | 效果展示

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GTS引擎（GTS-Engine）是一款开箱即用且性能强大的自然语言理解引擎，聚焦于小样本任务，能够仅用小样本就能自动化生产NLP模型。它依托于封神榜开源体系的基础模型，并在下游进行了有监督预训练，同时集成了多种小样本学习技术，搭建了一个模型自动生产的流水线。

GTS-Engine计划开源两个系列的引擎，分别为乾坤鼎系列和八卦炉系列。

• 乾坤鼎系列是以1.3B参数的大模型为底座，通过大模型结合多种小样本学习技术进行训练和推理的引擎。
• 八卦炉系列是以110M参数的base模型为底座，融合大模型、数据增强、协同训练等方法进行训练和推理的引擎。

本次发布的是乾坤鼎系列的Beta版本，引擎仍在快速迭代中，更多的功能更新请持续关注我们的Github。

您也可以使用我们的模型自动生产平台GTSfactory来训练你的AI模型。无需海量数据，无需算法基础，只需要上传几份小样本的数据集，就能走完从构建数据集到模型训练、下载部署的全流程，帮助中小企业和个人开发者大大减少获得AI模型的成本。

更新日志

• 2022/11/18：正式发布引擎Beta版本，FewCLUE榜单任务训练细节将陆续公开；

即将发布

• 分类任务增加高级模式：支持用户上传无标注数据进行Self Training，进一步提升效果；
• 更好的使用体验，更清晰的接口，更完善的模块划分，代码快速迭代中；
• 增加信息抽取任务，基于统一范式的信息抽取模型即将公开；

安装

环境需求和软件依赖

• 软件环境依赖
  • Python >= 3.7
  • 其他依赖请参考requirements.txt
• 硬件环境需求
  • 乾坤鼎引擎至少需要一张24G显存的RTX3090，使用V100和A100能够获得更好的性能体验；

更多环境需求和软件依赖请参考我们的文档。

我们提供以下三种安装方式：

• pip安装
• github安装
• Docker安装

pip安装

您可以通过pip直接进行安装。

pip install gts-engine

github安装

也可以clone下github项目后进行安装。

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

Docker安装

我们提供一个打包好GTS-Engine的Docker来运行我们的引擎。

#下载docker
sudo docker pull gtsfactory/gts-engine:v1.0

Python SDK

建议您通过我们编写的Python SDK来使用GTS-Engine的服务，请参考GTS-Engine-Client。

快速开始

我们支持两种方式来使用我们的引擎：通过Web服务的方式和通过命令行调用的方式。更多快速开始的详情，请参考我们的文档。

• Web服务
• 调用命令行

数据预处理

以文本分类任务为例，训练任务中，GTS Engine要求您至少提供三个数据集：训练集、验证集和标签数据，测试集为可选项。

• 训练数据

每行是一个样本，采用json格式，数据字段必须含有"text"和"label"字段, "text"对应的是输入文本，"label"字段对应该文本的标签。

{"text": "佛山市青少年武术比赛开幕，291名武术达人同台竞技", "label": "教育"}

• 验证数据

验证数据与训练数据格式一致。

{"text": "王者荣耀：官方悄悄的降价了4个强势英雄，看来米莱狄要来", "label": "电竞"}

• 测试数据

每行是一个样本，采用json格式，数据字段必须含有"text"和"label"字段。

{"text": "姚明要建立中国篮球名人堂，哪些人可以入围？", "label": "体育"}

• 标签数据

数据为json格式，只有一行数据，必须含有"labels"字段，对应的是标签的列表集合。

{"labels": ["故事", "文化", "娱乐", "体育", "财经", "房产", "汽车", "教育", "科技", "军事", "旅游", "国际", "股票", "农业", "电竞"]}

其他任务的数据预处理要求，请参考我们的文档。

Web服务

GTS引擎通过调用gts_engint_service脚本启动一个FastAPI Web服务，通过向服务发送HTTP Post请求，即可无需了解算法细节零门槛进行训练和推理，您还可以结合我们提供的Python SDK（GTS-Engine-Client）来更方便地调用服务。下面以examples中的文本分类任务为例，教您如何快速使用引擎。

启动服务

• 您可以直接通过调用命令行启动GTS-Engine的服务。

mkdir pretrained  #将下载好的模型文件放在pretrained
mkdir tasks
#pip安装方式    启动
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 gts_engine_service --task_dir tasks --pretrained_dir pretrained --port 5201 
#github安装方式 启动
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python gts_engine_service.py --task_dir tasks --pretrained_dir pretrained --port 5201 

• 同时也可以通过我们已安装的Docker直接运行我们的服务。

#docker安装方式 启动
#--mount 注：目录挂载source对应的必须是存在的本地绝对路径
#-p 本地端口与docker端口映射
sudo docker run -it --name gts_engine \
-p 5201:5201 \
--mount type=bind,source=/usr/tasks,target=/workspace/GTS-Engine/tasks \
gtsfactory/gts-engine:v1
#更新代码
cd GTS-Engine
git pull
cd gts_engine
#启动服务
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python gts_engine_service.py --port 5201

开始训练

结合GTS-Engine-Client，您可以仅通过八行代码即可完成模型的训练。

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="5201")
# 创建任务
client.create_task(task_name="tnews_classification", task_type="classification")
# 上传文件  注：要上传的文件地址写绝对路径
client.upload_file(
  task_id="tnews_classification",
  local_data_path="examples/text_classification/tnews_train.json")
client.upload_file(
  task_id="tnews_classification",
  local_data_path="examples/text_classification/tnews_val.json")
client.upload_file(
  task_id="tnews_classification",
  local_data_path="examples/text_classification/tnews_test.json")
client.upload_file(
  task_id="tnews_classification",
  local_data_path="examples/text_classification/tnews_label.json")
# 开始训练
client.start_train(
  task_id="tnews_classification",
  train_data="tnews_train.json",
  val_data="tnews_val.json",
  test_data="tnews_test.json",
  label_data="tnews_label.json",
  gpuid=0)

开始推理

同样地，您也可以在训练完成后，仅使用三行代码完成推理。

from gts_engine_client import GTSEngineClient
# 加载已训练好的模型
client.start_inference(task_id="tnews_classification")
# 预测
client.inference(
  task_id="tnews_classification",
  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！"}
  ])

调用命令行

我们也支持直接通过命令行的方式进行训练和推理，适合了解算法的高阶使用者。

开始训练

usage: gts_engine_train.py [-h]
                          --task_dir TASK_DIR
                          --task_type TASK_TYPE
                          [--num_workers NUM_WORKERS]
                          [--train_batchsize TRAIN_BATCHSIZE]
                          [--valid_batchsize VALID_BATCHSIZE]
                          [--test_batchsize TEST_BATCHSIZE]
                          [--max_len MAX_LEN]
                          --pretrained_model_dir PRETRAINED_MODEL_DIR 
                          --data_dir DATA_DIR --train_data TRAIN_DATA 
                          --valid_data VALID_DATA
                          [--test_data TEST_DATA]
                          [--label_data LABEL_DATA]
                          [--save_path SAVE_PATH]
                          [--seed SEED]
                          [--lr LR]
                          [--max_epochs MAX_EPOCHS]
                          [--min_epochs MIN_EPOCHS]

您可以通过-h查看详细的参数说明，也可以通过examples/text_classification/run_train.sh直接运行训练示例。

开始推理

usage: gts_engine_inference.py [-h] --task_dir TASK_DIR --task_type TASK_TYPE --input_path INPUT_PATH --output_path OUTPUT_PATH

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --task_dir TASK_DIR   specific task directory
  --task_type TASK_TYPE
                        task type for training
  --input_path INPUT_PATH
                        input path of data which will be inferenced
  --output_path OUTPUT_PATH
                        output path of inferenced data

您可以通过examples/text_classification/run_inference.sh直接运行推理示例。

API文档

更多GTS-Engine的内容可参考API文档。

效果展示

GTS-Engine将专注于解决各种自然语言理解任务。乾坤鼎引擎通过一套训练流水线，已经达到了人类算法专家的水准。2022年11月11日，GTS乾坤鼎引擎在中文语言理解权威评测基准FewCLUE榜单上登顶。GTS-Engine系列会持续在各个NLU任务上不断优化，持续集成，带来更好的开箱即用的体验。

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}},
}

开源协议

GTS-Engine遵循Apache-2.0开源协议。