Inspectus 开源项目教程

Inspectus 开源项目教程

inspectus LLM Analytics 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/inspectus

1. 项目介绍

Inspectus 是一个多功能可视化工具，专为机器学习设计。它能够在 Jupyter 笔记本中通过易于使用的 Python API 顺畅运行。Inspectus 提供了对深度学习模型中注意力机制的可视化工具，帮助用户更好地理解这些模型的工作原理。

2. 项目快速启动

安装

首先，通过 pip 安装 Inspectus：

pip install inspectus

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示如何使用 Inspectus 可视化注意力机制：

import inspectus
import numpy as np

# 创建一个 2D 注意力矩阵
attn = np.random.rand(3, 3)

# 可视化注意力矩阵
inspectus.attention(attn, ['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'])

3. 应用案例和最佳实践

应用案例：Huggingface 模型

Inspectus 可以与 Huggingface 的 Transformers 库结合使用，可视化 GPT-2 模型的注意力机制。以下是一个完整的示例：

from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel, AutoConfig
import torch
import inspectus

# 初始化 tokenizer 和模型
context_length = 128
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingface-course/code-search-net-tokenizer")
config = AutoConfig.from_pretrained("gpt2", vocab_size=len(tokenizer), n_ctx=context_length, bos_token_id=tokenizer.bos_token_id, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
model = GPT2LMHeadModel(config)

# 对输入文本进行 tokenize
text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'
tokenized = tokenizer(text, return_tensors='pt', return_offsets_mapping=True)
input_ids = tokenized['input_ids']
tokens = [text[s: e] for s, e in tokenized['offset_mapping'][0]]

with torch.no_grad():
    res = model(input_ids=input_ids.to(model.device), output_attentions=True)

# 使用 Inspectus 可视化注意力机制
inspectus.attention(res['attentions'], tokens)

最佳实践

• 数据准备：确保输入数据格式正确，特别是注意力矩阵的维度。
• 参数调整：根据需要调整可视化参数，如颜色映射、缩放比例等。
• 性能优化：对于大型模型和数据集，考虑使用 GPU 加速计算。

4. 典型生态项目

Inspectus 可以与以下开源项目结合使用，增强其功能：

• Huggingface Transformers：用于加载和使用预训练的语言模型。
• Jupyter Notebook：提供交互式开发环境，便于可视化和分析。
• PyTorch：用于构建和训练深度学习模型。

通过这些生态项目的结合，Inspectus 能够提供更强大的可视化功能，帮助用户更好地理解和优化机器学习模型。

inspectus LLM Analytics 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/inspectus