使用Fairseq微调预训练模型

本文介绍了如何使用Fairseq库对XLM-R预训练模型进行微调。首先,阐述了安装Fairseq和transformers的先决条件,并提供了相关资源链接。接着,详细解释了微调流程,包括数据集处理(如二值化)、划分验证集与测试集,以及继续预训练的步骤。核心代码和关键配置文件的修改也被提及,为读者提供了一个完整的实践指南。

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1. 先决条件

  • 从源码安装Fairseq
  • 安装transformers

脚本在https://github.com/jazzisfuture/FineTuningXLM-R
平行语料 https://www.aliyundrive.com/s/nBX6YRA
pretrained模型 xlmr-base xlmr-large

2. 流程

简化流程

  1. script/tokenize_para.py
  2. script/split_file.sh
  3. script/gen.sh
  4. 修改config文件内的data和pretraing模型位置
  5. script/finetuning.sh

2.1 数据集处理

使用huggingface transformers的tokenizer进行数据处理

XLM-R TLM 训练时模型的输入形式为
在这里插入图片描述

为了对模型进行继续预训练我们要将平行语料处理为
<s> a</s></s>b</s>的形式
Transformers的tokenizer提供了这将两个句子处理为TLM输入的能力

tokenizer.tokenize(the_data,add_special_tokens=True)

处理语料的core code

def xlm_tok(data,fout):
    fout = open(fout, 'w', encoding='utf-8')
    tok = AutoTokenizer.from_pretrained("xlm-roberta-base")
    for line in tqdm(data):
        word_pieces = tok.tokenize(line,add_special_tokens
### 下载 Fairseq 预训练模型的方法 Fairseq 是由 Facebook 开源的一个序列到序列建模工具包,广泛用于自然语言处理任务中的预训练模型下载和微调。以下是关于如何下载 Fairseq 预训练模型的相关说明: #### 安装 Fairseq 工具包 在开始之前,需要先安装 Fairseq 库。可以通过以下命令完成安装: ```bash pip install fairseq ``` #### 获取预训练模型列表 Fairseq 提供了多种预训练模型,涵盖了机器翻译、语音识别等多个领域。这些模型通常托管在其官方 GitHub 页面或 AWS S3 存储桶中。可以访问其文档页面获取最新的模型链接[^2]。 例如,对于 Transformer 或 BERT 类型的多语言表示方法,可以选择适合的任务并初始化对应的模型参数和词嵌入。 #### 使用脚本下载模型 Fairseq 提供了一个方便的脚本来自动下载所需的预训练模型。具体操作如下: 1. **克隆 Fairseq 仓库** 如果尚未克隆 Fairseq 的 Git 仓库,则需执行以下命令: ```bash git clone https://github.com/pytorch/fairseq.git cd fairseq/examples/translation/ ``` 2. **运行下载脚本** 在 `examples` 文件夹下,通常会有一个名为 `download_checkpoints.sh` 的脚本文件。通过该脚本可以直接下载指定的预训练模型权重文件。例如: ```bash bash download_checkpoints.sh wmt19.en-de.ffn8192 ``` 上述命令将下载 WMT19 英语至德语翻译任务的预训练模型及其配置文件。 #### 手动下载模型 如果无法使用上述脚本或者需要特定版本的模型,也可以手动从 Fairseq 的存储位置下载模型文件。一般情况下,模型存放在以下路径之一: - [Fairseq Model Zoo](https://github.com/pytorch/fairseq/tree/main/examples/) - [AWS S3 Bucket](https://s3.amazonaws.com/fairseq/models/) 下载完成后,解压得到 `.pt` 格式的 PyTorch 权重文件以及可能附带的字典文件(`.dict.txt`)。加载方式类似于其他 PyTorch 模型[^1]。 #### 示例代码:加载预训练模型 一旦成功下载所需模型,可通过 Python 脚本将其加载到内存中以便进一步使用。下面是一个简单的例子: ```python import torch from fairseq.models.transformer import TransformerModel # 加载预训练模型 model = TransformerModel.from_pretrained( checkpoint_file='model.pt', # 替换为实际的 .pt 文件名 data_name_or_path='./data-bin/wmt19_en_de/', # 数据目录路径 ) # 设置评估模式 model.eval() # 输入样本测试 sentence = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.' translated_sentence = model.translate(sentence) print(f'Translated Sentence: {translated_sentence}') ``` ---
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