【限时免费】有手就会！twitter-roberta-base-sentiment模型本地部署与首次推理全流程实战...-优快云博客

有手就会！twitter-roberta-base-sentiment模型本地部署与首次推理全流程实战

【免费下载链接】twitter-roberta-base-sentiment 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment

写在前面：硬件门槛

在开始之前，请确保你的设备满足以下最低硬件要求：

推理（Inference）：至少需要4GB内存和2核CPU。
微调（Fine-tuning）：建议使用8GB以上内存和4核CPU，同时推荐配备GPU（如NVIDIA GTX 1060或更高）以加速训练过程。

如果你的设备满足以上要求，那么恭喜你，可以继续往下看教程了！

环境准备清单

在运行模型之前，你需要准备好以下环境：

Python 3.6或更高版本：确保你的系统中安装了Python，并可以通过命令行运行。
pip包管理工具：用于安装Python依赖库。
虚拟环境（可选）：推荐使用venv或conda创建独立的Python环境，避免依赖冲突。

安装完成后，运行以下命令检查Python版本：

python --version

模型资源获取

模型资源将通过Python代码自动下载，无需手动下载。以下是代码中涉及的关键资源：

预训练模型：cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment。
标签映射文件：用于将模型输出的数字标签转换为可读的情感分类（如“Positive”、“Neutral”、“Negative”）。

逐行解析“Hello World”代码

以下是官方提供的快速上手代码的逐行解析：

1. 导入必要的库

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from transformers import AutoTokenizer
import numpy as np
from scipy.special import softmax
import csv
import urllib.request

AutoModelForSequenceClassification：用于加载预训练的情感分类模型。
AutoTokenizer：用于文本的分词处理。
numpy和scipy.special.softmax：用于处理模型输出的概率分布。
csv和urllib.request：用于下载和解析标签映射文件。

2. 文本预处理函数

def preprocess(text):
    new_text = []
    for t in text.split(" "):
        t = '@user' if t.startswith('@') and len(t) > 1 else t
        t = 'http' if t.startswith('http') else t
        new_text.append(t)
    return " ".join(new_text)

将文本中的用户名（如@user）和链接替换为占位符，避免模型受到干扰。

3. 加载模型和分词器

task = 'sentiment'
MODEL = f"cardiffnlp/twitter-roberta-base-{task}"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL)

task：指定任务类型为情感分析（sentiment）。
MODEL：指定模型名称。
tokenizer：加载与模型匹配的分词器。

4. 下载标签映射文件

labels = []
mapping_link = f"https://raw.githubusercontent.com/cardiffnlp/tweeteval/main/datasets/{task}/mapping.txt"
with urllib.request.urlopen(mapping_link) as f:
    html = f.read().decode('utf-8').split("\n")
    csvreader = csv.reader(html, delimiter='\t')
    labels = [row[1] for row in csvreader if len(row) > 1]

从指定链接下载标签映射文件，并解析为列表labels。

5. 加载模型并进行推理

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL)
text = "Good night 😊"
text = preprocess(text)
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)
scores = output[0][0].detach().numpy()
scores = softmax(scores)

model：加载预训练模型。
text：输入待分析的文本。
encoded_input：将文本分词并转换为模型可接受的输入格式。
output：模型推理结果。
scores：通过softmax函数将输出转换为概率分布。

6. 输出结果

ranking = np.argsort(scores)
ranking = ranking[::-1]
for i in range(scores.shape[0]):
    l = labels[ranking[i]]
    s = scores[ranking[i]]
    print(f"{i+1}) {l} {np.round(float(s), 4)}")

对概率分布进行排序，并输出每个情感标签及其对应的概率值。

运行与结果展示

将上述代码保存为sentiment_analysis.py，然后在命令行中运行：

python sentiment_analysis.py

输出结果示例：

1) positive 0.8466
2) neutral 0.1458
3) negative 0.0076

表示输入文本“Good night 😊”被分类为“Positive”的概率为84.66%。

常见问题（FAQ）与解决方案

1. 运行时提示“ModuleNotFoundError”

问题：缺少某些Python库。
解决：运行以下命令安装依赖：
```
pip install transformers numpy scipy
```

2. 模型下载速度慢

问题：国内用户可能遇到下载速度慢的问题。
解决：使用网络加速工具或配置镜像源。

3. 内存不足

问题：运行时报错提示内存不足。
解决：关闭其他占用内存的程序，或升级硬件配置。

希望这篇教程能帮助你顺利完成twitter-roberta-base-sentiment模型的首次推理！如果有其他问题，欢迎在评论区交流。