基于Fairseq框架使用自定义数据预训练RoBERTa模型指南-优快云博客

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基于Fairseq框架使用自定义数据预训练RoBERTa模型指南

fairseq facebookresearch/fairseq: fairseq 是Facebook AI研究团队开发的一个高性能序列到序列（Seq2Seq）学习框架，主要用于机器翻译、文本生成以及其他自然语言处理任务的研究与开发。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairseq

前言

RoBERTa作为BERT的改进版本，通过优化训练策略和扩大数据规模，在多项自然语言处理任务中取得了显著提升。本文将详细介绍如何使用Fairseq框架，基于自定义数据从头开始预训练RoBERTa模型。

数据预处理阶段

数据格式要求

预训练数据需要遵循特定的格式规范：

每个文档之间需要用空行分隔
文档内的文本行将在训练时被连接成一维文本流
这种格式特别适用于使用complete_doc采样模式的情况

预处理流程示例

我们以WikiText-103数据集为例，演示完整的预处理流程：

获取原始数据：

wget https://s3.amazonaws.com/research.metamind.io/wikitext/wikitext-103-raw-v1.zip
unzip wikitext-103-raw-v1.zip

BPE编码处理：

下载GPT-2的BPE编码文件
对训练集、验证集和测试集分别进行编码

mkdir -p gpt2_bpe
wget -O gpt2_bpe/encoder.json https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/gpt2_bpe/encoder.json
wget -O gpt2_bpe/vocab.bpe https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/gpt2_bpe/vocab.bpe

for SPLIT in train valid test; do \
    python -m examples.roberta.multiprocessing_bpe_encoder \
        --encoder-json gpt2_bpe/encoder.json \
        --vocab-bpe gpt2_bpe/vocab.bpe \
        --inputs wikitext-103-raw/wiki.${SPLIT}.raw \
        --outputs wikitext-103-raw/wiki.${SPLIT}.bpe \
        --keep-empty \
        --workers 60; \
done

数据二值化：

下载GPT-2字典文件
使用fairseq-preprocess工具进行最终处理

wget -O gpt2_bpe/dict.txt https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/gpt2_bpe/dict.txt
fairseq-preprocess \
    --only-source \
    --srcdict gpt2_bpe/dict.txt \
    --trainpref wikitext-103-raw/wiki.train.bpe \
    --validpref wikitext-103-raw/wiki.valid.bpe \
    --testpref wikitext-103-raw/wiki.test.bpe \
    --destdir data-bin/wikitext-103 \
    --workers 60

模型训练阶段

基础训练命令

使用以下命令开始RoBERTa基础模型的训练：

DATA_DIR=data-bin/wikitext-103

fairseq-hydra-train -m --config-dir examples/roberta/config/pretraining \
--config-name base task.data=$DATA_DIR

关键训练参数说明

硬件配置：

默认配置针对8块32GB显存的V100 GPU优化
每GPU批大小为16个序列
梯度累积步数为16，实际总批大小达到2048个序列

资源调整建议：

显存不足时：减小dataset.batch_size，增大optimization.update_freq
更多GPU时：减小optimization.update_freq可加速训练

学习率与批大小关系：批大小与学习率需要协同调整，参考值如下：

| 批大小 | 推荐峰值学习率 | |--------|----------------| | 256 | 0.0001 | | 2048 | 0.0005 | | 8192 | 0.0007 |

训练恢复选项

如需从已有检查点恢复训练，可添加参数： checkpoint.restore_file=/path/to/roberta.base/model.pt

模型加载与使用

训练完成后，可通过以下方式加载模型：

from fairseq.models.roberta import RobertaModel
roberta = RobertaModel.from_pretrained('checkpoints', 'checkpoint_best.pt', 'path/to/data')
assert isinstance(roberta.model, torch.nn.Module)