FlagAI项目中的Predictor模块使用教程-优快云博客

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FlagAI项目中的Predictor模块使用教程

FlagAI FlagAI (Fast LArge-scale General AI models) is a fast, easy-to-use and extensible toolkit for large-scale model. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlagAI

概述

在自然语言处理(NLP)领域，不同的任务(如文本生成、命名实体识别、文本分类等)和不同的模型架构(如编码器、解码器、编码器-解码器等)通常需要不同的预测方法。FlagAI项目中的Predictor模块通过统一接口封装了这些差异，使开发者能够更便捷地进行模型预测。

Predictor核心功能

Predictor模块的主要特点包括：

自动模型类型识别：根据加载的模型自动判断其架构类型
统一预测接口：为不同任务提供标准化的预测方法
多任务支持：涵盖文本生成、实体识别、文本分类等多种NLP任务
多模型适配：兼容BERT、RoBERTa、GPT2、T5、GLM等多种主流模型

基础使用示例

文本生成任务

以GPT2模型进行文章续写为例，Predictor可以自动识别模型类型并调用相应的生成方法：

from flagai.auto_model.auto_loader import AutoLoader
from flagai.model.predictor.predictor import Predictor
import torch 

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 通过AutoLoader加载模型和分词器
loader = AutoLoader(task_name="writing", 
                    model_name="GPT2-base-ch")
model = loader.get_model()
tokenizer = loader.get_tokenizer()
model.to(device)

# 初始化Predictor
predictor = Predictor(model, tokenizer)

# 定义输入文本
text = "今天天气不错，"

# 使用随机采样生成方法
out = predictor.predict_generate_randomsample(
    text,                     # 输入文本
    input_max_length=512,     # 输入最大长度
    out_max_length=100,       # 输出最大长度
    repetition_penalty=1.5,   # 重复惩罚因子(避免重复输出)
    top_k=20,                 # top-k采样参数
    top_p=0.8                 # top-p采样参数
)

print(f"生成结果: {out}")

命名实体识别任务

Predictor同样支持NER任务，适配多种模型架构：

import torch
from flagai.auto_model.auto_loader import AutoLoader
from flagai.model.predictor.predictor import Predictor

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 定义实体标签
target = ["O", "B-LOC", "I-LOC", "B-ORG", "I-ORG", "B-PER", "I-PER"]

# 加载NER模型
auto_loader = AutoLoader(task_name="ner",
                         model_name="RoBERTa-base-ch-ner",
                         class_num=len(target))

model = auto_loader.get_model()
tokenizer = auto_loader.get_tokenizer()
model.to(device)

# 初始化Predictor
predictor = Predictor(model, tokenizer)

# 测试数据
test_data = [
    "6月15日，河南省文物考古研究所曹操高陵文物队公开发表声明...",
    "4月8日，国际冬季体育赛事总结表彰大会在会议中心隆重举行...",
    "当地时间8日，欧盟委员会表示，欧盟各成员国政府现已冻结共计约300亿欧元...",
]

# 进行实体识别
for t in test_data:
    entities = predictor.predict_ner(t, target, maxlen=256)
    result = {}
    for e in entities:
        if e[2] not in result:
            result[e[2]] = [t[e[0]:e[1] + 1]]
        else:
            result[e[2]].append(t[e[0]:e[1] + 1])
    print(f"识别结果: {result}")