使用Optimum项目实现基于ONNX Runtime的文本摘要模型训练

使用Optimum项目实现基于ONNX Runtime的文本摘要模型训练

optimum 🚀 Accelerate training and inference of 🤗 Transformers and 🤗 Diffusers with easy to use hardware optimization tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optimum

概述

本文将介绍如何利用Optimum项目中的ONNX Runtime训练功能，高效地微调文本摘要模型。文本摘要是自然语言处理中的一项重要任务，旨在将长文本压缩为保留核心信息的简短摘要。Optimum项目提供了与ONNX Runtime深度集成的训练方案，能够显著提升模型训练效率。

ONNX Runtime训练优势

ONNX Runtime是由微软开发的高性能推理和训练引擎，与Optimum项目集成后，能够为Hugging Face生态中的模型提供以下优势：

1. 训练速度提升：通过优化计算图和内存管理，加速模型训练过程
2. 硬件利用率提高：更好地利用GPU资源，提高计算效率
3. 内存占用优化：减少训练过程中的显存消耗
4. 无缝集成：与Hugging Face Transformers生态完美兼容

环境准备

在开始训练前，需要确保环境满足以下要求：

1. GPU设备：ONNX Runtime训练需要NVIDIA GPU支持
2. 软件依赖：
   • PyTorch与CUDA
   • ONNX Runtime训练版
   • Optimum及其依赖项

建议使用官方提供的Docker镜像来快速搭建训练环境，避免复杂的依赖问题。

支持的模型架构

目前Optimum项目已验证支持以下序列到序列(Seq2Seq)模型架构的ONNX Runtime训练：

1. BART：基于Transformer的编码器-解码器架构，特别适合文本生成任务
2. T5：将所有NLP任务统一为文本到文本格式的通用模型

理论上，任何在Transformers库中支持ONNXConfig的Seq2Seq模型都可以使用，但上述模型已经过充分测试和验证。

训练流程详解

1. 数据准备

训练脚本支持两种数据来源：

• 直接从Hugging Face数据集库加载（如CNN/DailyMail数据集）
• 使用本地自定义数据（JSON Lines或CSV格式）

对于文本摘要任务，常见的数据集包括CNN/DailyMail、XSum等，这些数据集已经包含原始文章和对应的摘要。

2. 训练命令解析

以下是一个典型的训练命令示例：

torchrun --nproc_per_node=4 run_summarization.py \
    --model_name_or_path t5-small \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --source_prefix "summarize: " \
    --do_train \
    --do_eval \
    --per_device_train_batch_size=4 \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --output_dir ./summary_model_output/ \
    --overwrite_output_dir \
    --predict_with_generate

关键参数说明：

• --nproc_per_node：指定使用的GPU数量
• --model_name_or_path：指定预训练模型（如t5-small、facebook/bart-base等）
• --dataset_name：指定训练数据集
• --source_prefix：为T5模型添加的任务前缀提示
• --predict_with_generate：在评估时生成摘要而非仅计算损失

3. 训练过程监控

训练过程中可以监控以下指标：

• 训练损失（Training Loss）
• 评估损失（Evaluation Loss）
• 生成质量指标（如ROUGE分数）

推理配置

训练完成后，模型默认使用PyTorch进行推理。如需使用ONNX Runtime进行推理加速，只需添加--inference_with_ort参数即可启用ONNX Runtime后端。

性能调优建议

1. 批量大小调整：根据GPU显存适当调整per_device_train_batch_size
2. 混合精度训练：可尝试启用FP16训练以提升速度
3. 梯度累积：对于大模型，可使用梯度累积模拟更大批量
4. 学习率调度：合理设置学习率和warmup步数

常见问题解决

1. 显存不足：减小批量大小或启用梯度检查点
2. 训练速度慢：检查CUDA和cuDNN版本是否匹配
3. 精度问题：尝试禁用混合精度训练

结语

通过Optimum项目结合ONNX Runtime进行文本摘要模型训练，开发者能够在保持Hugging Face生态易用性的同时，获得显著的性能提升。本文介绍的方法不仅适用于摘要任务，其原理也可迁移到其他Seq2Seq任务中，如机器翻译、文本生成等。

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