diff --git a/emb.log b/emb.log deleted file mode 100644 index 8b2f783..0000000 --- a/emb.log +++ /dev/null @@ -1,23 +0,0 @@ -nohup: ignoring input -初始模型加载 -INFO: Started server process [2712] -INFO: Waiting for application startup. -INFO: Application startup complete. -INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:6006 (Press CTRL+C to quit) -已更新work_name知识库，现在包含知识条数：2054 -INFO: 127.0.0.1:54240 - "POST /v1/load_know HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:50842 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:32800 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -清空work_name知识库 -已更新work_name知识库，现在包含知识条数：2054 -INFO: 127.0.0.1:41464 - "POST /v1/load_know HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:41478 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:41494 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:37822 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:54392 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:49690 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:39220 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:47842 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:37910 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:58032 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK -INFO: 127.0.0.1:43468 - "POST /v1/know_sim HTTP/1.1" 200 OK diff --git a/embedding.py b/embedding.py deleted file mode 100644 index 83b407c..0000000 --- a/embedding.py +++ /dev/null @@ -1,104 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python -# -*- coding: utf-8 -*- -import os -import numpy as np -import logging -import uvicorn -import datetime -from fastapi import FastAPI, Security, HTTPException -from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials -from pydantic import Field, BaseModel, validator -from typing import Optional, List,Dict - -from models import * - -def response(code, msg, data=None): - time = str(datetime.datetime.now()) - if data is None: - data = [] - result = { - "code": code, - "message": msg, - "data": data, - "time": time - } - return result - -def success(data=None, msg=''): - return - -class QADocs(BaseModel): - query: Optional[str] - documents: Optional[List[str]] - -class Knows(BaseModel): - know_id: Optional[str] - contents: Optional[List[str]] - drop_dup: Optional[bool] - is_cover: Optional[bool] - -class Know_Sim(BaseModel): - query: Optional[str] - know_id: Optional[str] - top_k: Optional[int] = 10 - -app = FastAPI() -security = HTTPBearer() -env_bearer_token = 'ACCESS_TOKEN' - - -@app.post('/v1/embedding') -async def handle_post_request1(sentences1: List[str], sentences2: List[str], credentials: HTTPAuthorizationCredentials = Security(security)): - global know_pass - token = credentials.credentials - if env_bearer_token is not None and token != env_bearer_token: - raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token") - similarity = know_pass.get_similarity_pair(sentences1,sentences2) - return response(200, msg="获取相似性成功",data=similarity) - -@app.post('/v1/load_know') -async def handle_post_request2(knows: Knows, credentials: HTTPAuthorizationCredentials = Security(security)): - know_id = knows.know_id - contents = knows.contents - drop_dup = knows.drop_dup - is_cover = knows.is_cover - global know_pass - token = credentials.credentials - if env_bearer_token is not None and token != env_bearer_token: - raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token") - know_pass.load_know(know_id, contents, drop_dup,is_cover) - return response(200, msg=f"生成{know_id}知识库成功") - -@app.post('/v1/know_sim') -async def handle_post_request3(know_sim:Know_Sim, credentials: HTTPAuthorizationCredentials = Security(security)): - query = know_sim.query - know_id = know_sim.know_id - top_k = know_sim.top_k - global know_pass - token = credentials.credentials - if env_bearer_token is not None and token != env_bearer_token: - raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token") - similarity = know_pass.get_similarity_know(query,know_id,top_k) - return response(200, msg="获取相似性成功",data=similarity) - -def init_env(): - # 初始化模型 - print("初始模型加载") - # embedding = BCE_EMB(EMBEDDING_MODEL_PATH) - EMBEDDING_MODEL_PATH = "/home/workplace/models/m3e-base" - embedding = M3E_EMB(EMBEDDING_MODEL_PATH) - know_pass = KNOW_PASS(embedding) - return know_pass - -if __name__ == "__main__": - token = os.getenv("ACCESS_TOKEN") - if token is not None: - env_bearer_token = token - try: - # 默认环境 - know_pass = init_env() - - uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006) - except Exception as e: - print(f"API启动失败！\n报错：\n{e}") - diff --git a/int/data/label.txt b/int/data/label.txt deleted file mode 100644 index 0926549..0000000 --- a/int/data/label.txt +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -天气查询 -互联网查询 -页面切换 -日计划数量查询 -周计划数量查询 -日计划作业内容 -周计划作业内容 -施工人数 -作业考勤人数 -知识问答 - diff --git a/int/pred.sh b/int/pred.sh deleted file mode 100644 index 1d1c9ed..0000000 --- a/int/pred.sh +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ -python train.py \ - --do_eval \ - --debug True \ - --device gpu \ - --model_name_or_path checkpoint \ - --output_dir checkpoint \ - --per_device_eval_batch_size 32 \ - --max_length 256 \ - --label_path ./data/label.txt \ - --train_path ./data/train.txt \ - --test_path ./data/test.txt \ - --dev_path ./data/dev.txt diff --git a/int/train.py b/int/train.py deleted file mode 100644 index efc05d5..0000000 --- a/int/train.py +++ /dev/null @@ -1,231 +0,0 @@ -# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import functools -import json -import os -import shutil -from dataclasses import dataclass, field -from pathlib import Path -from typing import Optional - -import numpy as np -import paddle -from sklearn.metrics import ( - accuracy_score, - classification_report, - precision_recall_fscore_support, -) -from utils import log_metrics_debug, preprocess_function, read_local_dataset - -from paddlenlp.data import DataCollatorWithPadding -from paddlenlp.datasets import load_dataset -from paddlenlp.trainer import ( - CompressionArguments, - EarlyStoppingCallback, - PdArgumentParser, - Trainer, -) -from paddlenlp.transformers import ( - AutoModelForSequenceClassification, - AutoTokenizer, - export_model, -) -from paddlenlp.utils.log import logger - -SUPPORTED_MODELS = [ - "ernie-1.0-large-zh-cw", - "ernie-1.0-base-zh-cw", - "ernie-3.0-xbase-zh", - "ernie-3.0-base-zh", - "ernie-3.0-medium-zh", - "ernie-3.0-micro-zh", - "ernie-3.0-mini-zh", - "ernie-3.0-nano-zh", - "ernie-3.0-tiny-base-v2-zh", - "ernie-3.0-tiny-medium-v2-zh", - "ernie-3.0-tiny-micro-v2-zh", - "ernie-3.0-tiny-mini-v2-zh", - "ernie-3.0-tiny-nano-v2-zh ", - "ernie-3.0-tiny-pico-v2-zh", - "ernie-2.0-large-en", - "ernie-2.0-base-en", - "ernie-3.0-tiny-mini-v2-en", - "ernie-m-base", - "ernie-m-large", -] - - -# yapf: disable -@dataclass -class DataArguments: - max_length: int = field(default=128, metadata={"help": "Maximum number of tokens for the model."}) - early_stopping: bool = field(default=False, metadata={"help": "Whether apply early stopping strategy."}) - early_stopping_patience: int = field(default=4, metadata={"help": "Stop training when the specified metric worsens for early_stopping_patience evaluation calls"}) - debug: bool = field(default=False, metadata={"help": "Whether choose debug mode."}) - train_path: str = field(default='./data/train.txt', metadata={"help": "Train dataset file path."}) - dev_path: str = field(default='./data/dev.txt', metadata={"help": "Dev dataset file path."}) - test_path: str = field(default='./data/dev.txt', metadata={"help": "Test dataset file path."}) - label_path: str = field(default='./data/label.txt', metadata={"help": "Label file path."}) - bad_case_path: str = field(default='./data/bad_case.txt', metadata={"help": "Bad case file path."}) - - -@dataclass -class ModelArguments: - model_name_or_path: str = field(default="ernie-3.0-tiny-medium-v2-zh", metadata={"help": "Build-in pretrained model name or the path to local model."}) - export_model_dir: Optional[str] = field(default=None, metadata={"help": "Path to directory to store the exported inference model."}) -# yapf: enable - - -def main(): - """ - Training a binary or multi classification model - """ - - parser = PdArgumentParser((ModelArguments, DataArguments, CompressionArguments)) - model_args, data_args, training_args = parser.parse_args_into_dataclasses() - if training_args.do_compress: - training_args.strategy = "dynabert" - if training_args.do_train or training_args.do_compress: - training_args.print_config(model_args, "Model") - training_args.print_config(data_args, "Data") - paddle.set_device(training_args.device) - - # Define id2label - id2label = {} - label2id = {} - with open(data_args.label_path, "r", encoding="utf-8") as f: - for i, line in enumerate(f): - l = line.strip() - id2label[i] = l - label2id[l] = i - - # Define model & tokenizer - if os.path.isdir(model_args.model_name_or_path): - model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( - model_args.model_name_or_path, label2id=label2id, id2label=id2label - ) - elif model_args.model_name_or_path in SUPPORTED_MODELS: - model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( - model_args.model_name_or_path, num_classes=len(label2id), label2id=label2id, id2label=id2label - ) - else: - raise ValueError( - f"{model_args.model_name_or_path} is not a supported model type. Either use a local model path or select a model from {SUPPORTED_MODELS}" - ) - tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_args.model_name_or_path) - - # load and preprocess dataset - train_ds = load_dataset(read_local_dataset, path=data_args.train_path, label2id=label2id, lazy=False) - dev_ds = load_dataset(read_local_dataset, path=data_args.dev_path, label2id=label2id, lazy=False) - trans_func = functools.partial(preprocess_function, tokenizer=tokenizer, max_length=data_args.max_length) - train_ds = train_ds.map(trans_func) - dev_ds = dev_ds.map(trans_func) - - if data_args.debug: - test_ds = load_dataset(read_local_dataset, path=data_args.test_path, label2id=label2id, lazy=False) - test_ds = test_ds.map(trans_func) - - # Define the metric function. - def compute_metrics(eval_preds): - pred_ids = np.argmax(eval_preds.predictions, axis=-1) - metrics = {} - metrics["accuracy"] = accuracy_score(y_true=eval_preds.label_ids, y_pred=pred_ids) - for average in ["micro", "macro"]: - precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support( - y_true=eval_preds.label_ids, y_pred=pred_ids, average=average - ) - metrics[f"{average}_precision"] = precision - metrics[f"{average}_recall"] = recall - metrics[f"{average}_f1"] = f1 - return metrics - - def compute_metrics_debug(eval_preds): - pred_ids = np.argmax(eval_preds.predictions, axis=-1) - metrics = classification_report(eval_preds.label_ids, pred_ids, output_dict=True) - return metrics - - # Define the early-stopping callback. - if data_args.early_stopping: - callbacks = [EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=data_args.early_stopping_patience)] - else: - callbacks = None - - # Define Trainer - trainer = Trainer( - model=model, - tokenizer=tokenizer, - args=training_args, - criterion=paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss(), - train_dataset=train_ds, - eval_dataset=dev_ds, - callbacks=callbacks, - data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer), - compute_metrics=compute_metrics_debug if data_args.debug else compute_metrics, - ) - - # Training - if training_args.do_train: - train_result = trainer.train() - metrics = train_result.metrics - trainer.save_model() - trainer.log_metrics("train", metrics) - for checkpoint_path in Path(training_args.output_dir).glob("checkpoint-*"): - shutil.rmtree(checkpoint_path) - - # Evaluate and tests model - if training_args.do_eval: - if data_args.debug: - output = trainer.predict(test_ds) - log_metrics_debug(output, id2label, test_ds, data_args.bad_case_path) - else: - eval_metrics = trainer.evaluate() - trainer.log_metrics("eval", eval_metrics) - - # export inference model - if training_args.do_export: - if model.init_config["init_class"] in ["ErnieMForSequenceClassification"]: - input_spec = [paddle.static.InputSpec(shape=[None, None], dtype="int64", name="input_ids")] - else: - input_spec = [ - paddle.static.InputSpec(shape=[None, None], dtype="int64", name="input_ids"), - paddle.static.InputSpec(shape=[None, None], dtype="int64", name="token_type_ids"), - ] - if model_args.export_model_dir is None: - model_args.export_model_dir = os.path.join(training_args.output_dir, "export") - export_model(model=trainer.model, input_spec=input_spec, path=model_args.export_model_dir) - tokenizer.save_pretrained(model_args.export_model_dir) - id2label_file = os.path.join(model_args.export_model_dir, "id2label.json") - with open(id2label_file, "w", encoding="utf-8") as f: - json.dump(id2label, f, ensure_ascii=False) - logger.info(f"id2label file saved in {id2label_file}") - - # compress - if training_args.do_compress: - trainer.compress() - for width_mult in training_args.width_mult_list: - pruned_infer_model_dir = os.path.join(training_args.output_dir, "width_mult_" + str(round(width_mult, 2))) - tokenizer.save_pretrained(pruned_infer_model_dir) - id2label_file = os.path.join(pruned_infer_model_dir, "id2label.json") - with open(id2label_file, "w", encoding="utf-8") as f: - json.dump(id2label, f, ensure_ascii=False) - logger.info(f"id2label file saved in {id2label_file}") - - for path in Path(training_args.output_dir).glob("runs"): - shutil.rmtree(path) - - -if __name__ == "__main__": - main() - diff --git a/int/train.sh b/int/train.sh deleted file mode 100644 index bc0145c..0000000 --- a/int/train.sh +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -python train.py \ - --do_train \ - --do_eval \ - --do_export \ - --model_name_or_path /home/workplace/models/ernie-3.0-tiny-base-v2-zh \ - --output_dir checkpoint \ - --device gpu:0 \ - --train_path ./data/train.txt \ - --dev_path ./data/dev.txt \ - --label_path ./data/label.txt \ - --num_train_epochs 100 \ - --early_stopping True \ - --early_stopping_patience 5 \ - --learning_rate 3e-5 \ - --max_length 256 \ - --per_device_eval_batch_size 16 \ - --per_device_train_batch_size 16 \ - --metric_for_best_model accuracy \ - --load_best_model_at_end \ - --logging_steps 5 \ - --evaluation_strategy epoch \ - --save_strategy epoch \ - --save_total_limit 1 - diff --git a/int/utils.py b/int/utils.py deleted file mode 100644 index 823ee7c..0000000 --- a/int/utils.py +++ /dev/null @@ -1,89 +0,0 @@ -# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import numpy as np - -from paddlenlp.utils.log import logger - - -def preprocess_function(examples, tokenizer, max_length, is_test=False): - """ - Builds model inputs from a sequence for sequence classification tasks - by concatenating and adding special tokens. - """ - result = tokenizer(examples["text"], max_length=max_length, truncation=True) - if not is_test: - result["labels"] = np.array([examples["label"]], dtype="int64") - return result - - -def read_local_dataset(path, label2id=None, is_test=False): - """ - Read dataset. - """ - with open(path, "r", encoding="utf-8") as f: - for line in f: - if is_test: - sentence = line.strip() - yield {"text": sentence} - else: - items = line.strip().split("\t") - if len(items) != 2: - continue - yield {"text": items[0], "label": label2id[items[1]]} - - -def log_metrics_debug(output, id2label, dev_ds, bad_case_path): - """ - Log metrics in debug mode. - """ - predictions, label_ids, metrics = output - pred_ids = np.argmax(predictions, axis=-1) - logger.info("-----Evaluate model-------") - logger.info("Dev dataset size: {}".format(len(dev_ds))) - logger.info("Accuracy in dev dataset: {:.2f}%".format(metrics["test_accuracy"] * 100)) - logger.info( - "Macro average | precision: {:.2f} | recall: {:.2f} | F1 score {:.2f}".format( - metrics["test_macro avg"]["precision"] * 100, - metrics["test_macro avg"]["recall"] * 100, - metrics["test_macro avg"]["f1-score"] * 100, - ) - ) - for i in id2label: - l = id2label[i] - logger.info("Class name: {}".format(l)) - i = "test_" + str(i) - if i in metrics: - logger.info( - "Evaluation examples in dev dataset: {}({:.1f}%) | precision: {:.2f} | recall: {:.2f} | F1 score {:.2f}".format( - metrics[i]["support"], - 100 * metrics[i]["support"] / len(dev_ds), - metrics[i]["precision"] * 100, - metrics[i]["recall"] * 100, - metrics[i]["f1-score"] * 100, - ) - ) - else: - logger.info("Evaluation examples in dev dataset: 0 (0%)") - logger.info("----------------------------") - - with open(bad_case_path, "w", encoding="utf-8") as f: - f.write("Text\tLabel\tPrediction\n") - for i, (p, l) in enumerate(zip(pred_ids, label_ids)): - p, l = int(p), int(l) - if p != l: - f.write(dev_ds.data[i]["text"] + "\t" + id2label[l] + "\t" + id2label[p] + "\n") - - logger.info("Bad case in dev dataset saved in {}".format(bad_case_path)) - diff --git a/intent_uie_api.py b/intent_uie_api.py deleted file mode 100644 index c0f1935..0000000 --- a/intent_uie_api.py +++ /dev/null @@ -1,586 +0,0 @@ -# phddns start -import paddle -import paddle.nn.functional as F -from paddlenlp.data import Tuple,Pad -from paddlenlp.transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer -import argparse -import pandas as pd -import time -import datetime -import pydantic -import uvicorn -from fastapi import Body, FastAPI, File, Form, Query, UploadFile, WebSocket -from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware -from pydantic import BaseModel -from typing import List, Optional -from typing import Dict, Any - -import sys -from post_api import Similar -sim = Similar() - -def load_know(): - file_path = './knows/project_know.txt' - f = open(file_path,'r',encoding='utf-8') - data = f.read() - data = data.split('\n') - works = {} - for d in data: - wk = d[:d.find('(')] - works[wk] = d - keys = list(works.keys()) - sim.load_know('work_name',keys,drop_dup=True,is_cover=True) - return works -works = load_know() -# print(works) -def standard_project(work_name): - res = sim.know_sim(work_name,'work_name') - res = eval(res) - res = res['data']['results'][0] - t = res['document']['text'] - s = res['document']['relevance_score'] - print(t) - print(works[t]) - print(s) - print(res) - if s > 330: - return works[t] - else: - return work_name - - - -OPEN_CROSS_DOMAIN = True -def time_consume(func): - def inner(*args, **kwargs): # 加入可变参数 - time_start = time.time() - print("\n接口请求前的时间是：",datetime.datetime.now()) - res = func(*args, **kwargs) - time_end = time.time() - print("\n接口请求后的时间是：",datetime.datetime.now()) - t = time_end - time_start - print("接口耗时：", round(t,4),"s") - return res - return inner -parser = argparse.ArgumentParser() -parser.add_argument("--device", default="gpu:0", help="Select which device to train model, default to gpu.") -parser.add_argument("--output_file", default="output.txt",type=str) -parser.add_argument("--max_seq_length", - default=128, - type=int, - help="The maximum total input sequence length " - "after tokenization. Sequences longer than this" - "will be truncated, sequences shorter will be padded.") -parser.add_argument("--batch_size", - default=64, - type=int, - help="Batch size per GPU/CPU for training.") -parser.add_argument("--max_seq_len", - default=256, - type=int, - help="The maximum total input sequence length after tokenization.") -parser.add_argument("--schema_lang", choices=["ch", "en"], default="ch", help="Select the language type for schema.") - -args = parser.parse_args() -model_names = { - "intent_token": "/home/workplace/models/zero_int", - "intent_model": "/home/workplace/models/zero_int/model", - "uie_token":"/home/workplace/models/zero_uie", - "uie_model":"/home/workplace/models/zero_uie/model", -} -label_names = { - "int" : "./int/data/label.txt", -} -def get_label(label_name): - label = [] - with open(label_names[label_name]) as inf: - for idx, line in enumerate(inf): - line = line.strip() - if line != '': - label.append(line) - return label - -def get_model(token_path,model_path): - paddle.set_device(args.device) - model = paddle.jit.load(model_path) - tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(token_path) - return model,tokenizer - -@paddle.no_grad() -def int_predict(model, tokenizer, data, label_list): - examples = [] - for text in data: - result = tokenizer(text=text, max_seq_length=args.max_seq_length) - examples.append((result['input_ids'], result['token_type_ids'])) - - # Seperates data into some batches - batches = [ - examples[i: i + args.batch_size] - for i in range(0, len(examples), args.batch_size) - ] - - batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple( - Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id), - Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id), - ): fn(samples) - - results = [] - model.eval() - for batch in batches: - input_ids, token_type_ids = batchify_fn(batch) - input_ids = paddle.to_tensor(input_ids) - token_type_ids = paddle.to_tensor(token_type_ids) - logits = model(input_ids, token_type_ids) - probs = F.softmax(logits, axis=1) - idx = paddle.argmax(probs, axis=1).numpy() - idx = idx.tolist() - pros = probs.tolist() - labels = [] - for lbi,pro in zip(idx,pros): - #print(pro) - #print(pro[lbi]) - labels.append((label_list[lbi], str(round(pro[lbi],5)))) - results.extend(labels) - - mapping = {"天气查询":1,"互联网查询":2,"页面切换":3, - "日计划数量查询":4,"周计划数量查询":5,"日计划作业内容":6,"周计划作业内容":7, - "施工人数":8,"作业考勤人数":9,"知识问答":10} - nresults = [] - for res in results: - nresults.append((mapping[res[0]],res[1])) - - return nresults - -@paddle.no_grad() -def uie_predict(model, tokenizer, data): - examples = [] - for text in data: - result = tokenizer(text=[text['prompt']], - text_pair= [text['content']], - truncation=True, - max_seq_length=args.max_seq_len, - pad_to_max_seq_len=True, - return_attention_mask=True, - return_position_ids=True, - return_dict=False, - return_offsets_mapping=True) - result = result[0] - # print(result) - tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(result["input_ids"]) - # print(tokens) - examples.append((result['input_ids'], result['token_type_ids'],result['position_ids'],result['attention_mask'])) - - # Seperates data into some batches - batches = [ - examples[i: i + args.batch_size] - for i in range(0, len(examples), args.batch_size) - ] - - batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple( - Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id), - Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id), - Pad(axis=0, pad_val=0), - Pad(axis=0, pad_val=0), - ): fn(samples) - - results = [] - model.eval() - for batch in batches: - input_ids, token_type_ids,position_ids,attention_mask = batchify_fn(batch) - input_ids = paddle.to_tensor(input_ids) - token_type_ids = paddle.to_tensor(token_type_ids) - position_ids = paddle.to_tensor(position_ids) - attention_mask = paddle.to_tensor(attention_mask) - start_prob,end_prob = model(input_ids, token_type_ids,position_ids,attention_mask) - # 获取最大值及其索引 - stmax_value = paddle.max(start_prob) - stmax_value = stmax_value.numpy().item() - stmax_idx = paddle.argmax(start_prob) - # print(f"起始点最大值: {stmax_value.numpy()}") - # print(f"起始点最大值索引: {stmax_idx.numpy()}") - etmax_value = paddle.max(end_prob) - etmax_value = etmax_value.numpy().item() - etmax_idx = paddle.argmax(end_prob) - # print(f"终止点点最大值: {etmax_value.numpy()}") - # print(f"终止点最大值索引: {etmax_idx.numpy()}") - # print(data[0]['content'][stmax_idx:etmax_idx]) # 前面会增加prompt，因此需要多加4个token - tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(result["input_ids"]) - res = ''.join(tokens[stmax_idx:etmax_idx+1]) - results.append((res,stmax_value,etmax_value,stmax_idx.numpy().item(),etmax_idx.numpy().item())) - return results - -def get_slot(int_res,query): - slot_int = [1,3,4,5,6,7,8,9] - if int_res not in slot_int: - return {} - if int_res==1: #'天气查询' - prompts = ['时间','地点'] - elif int_res==3: #'页面切换' - prompts = ['应用','模块','页面'] - else: - prompts = ['时间','项目','项目经理','公司','工程','风险等级','周时间','施工状态'] - slot = {} - comp = {} - for prompt in prompts: - uie_res = uie_predict(uie_model,uie_tokenizer,[{"prompt":prompt,"content":query}]) - print(f"prompt:{prompt} uie_res:{uie_res}") - uie_res[0] = list(uie_res[0]) - uie_res[0][3] = uie_res[0][3] - len(prompt) - uie_res[0][4] = uie_res[0][4] - len(prompt) - if uie_res[0][1] >= 0.8 and uie_res[0][2] >= 0.8: - # print(f"prompt:{prompt}，值：{uie_res}") - slot[prompt] = uie_res[0][0] - comp[prompt] = uie_res - drop = [] - for k,v in slot.items(): - flag = 1 - for kk,vv in comp.items(): - if kk == k: - continue - if comp[k][0][4] < vv[0][3] or comp[k][0][3] > vv[0][4]: - continue - elif comp[k][0][1]<=vv[0][1] and comp[k][0][2] <=vv[0][2]: - print(f"1:{comp[k]}") - print(f"2:{vv}") - flag = 0 - break - if flag==0: - drop.append(k) - for d in drop: - del slot[d] - - if int_res == 5: # '周计划查询' - if slot.__contains__("周时间"): - slot['时间'] = slot['周时间'] - del slot['周时间'] - else: - if slot.__contains__("周时间"): - del slot['周时间'] - cn_en = {"时间":"date","项目":"project","项目经理":"people", - "公司":"company","工程":"work","风险等级":"risk_level", - "施工状态":"work_status","应用":"app","模块":"module","页面":"page","地点":"area"} - nslot = {} - for k,v in slot.items(): - v = v.replace('#','').replace('kv','kV').replace("模块","").replace("页面","") - if k == '工程': - print(v) - v = standard_project(v) - nslot[cn_en[k]] = v - return nslot - -def check_lost(int_res,slot): - # mapping = { - # "页面切换":[['页面','应用']], - # "作业计划数量查询":[['时间']], - # "周计划查询":[['时间']], - # "作业内容":[['时间']], - # "施工人数":[['时间']], - # "作业考勤人数":[['时间']], - # } - mapping = { - 1:[['date','area']], - 3:[['page'],['app'],['module']], - 4:[['date']], - 5:[['date']], - 6:[['date']], - 7:[['date']], - 8:[[]], - 9:[[]], - } - if not mapping.__contains__(int_res): - return 0,[] - cur_k = list(slot.keys()) - idx = -1 - idx_len = 99 - for i in range(len(mapping[int_res])): - sk = mapping[int_res][i] - left = [x for x in sk if x not in cur_k] - more = [x for x in cur_k if x not in sk] - if len(more) >= 0 and len(left) == 0: - idx = i - idx_len = 0 - break - if len(left) < idx_len: - idx = i - idx_len =len(left) - - if idx_len == 0: # 匹配通过 - return 0,cur_k - left= [x for x in mapping[int_res][idx] if x not in cur_k] - return 1,left#mapping[int_res][idx] - -@time_consume -def agent(sk,slot,messages): - from openai import OpenAI - - # api_base_url='http://36.33.26.201:27861/v1' - # api_key='EMPTY' - # model_name = 'qwen2.5-instruct' - # api_base_url = "http://36.33.26.201:27861/chat" - # api_base_url = "http://58.57.119.80:45291/v1" - # model_name="qwen2.5-instruct" - - client = OpenAI(api_key=api_key, - base_url=api_base_url) - - prompt = f''' - 你是一个槽位询问工具，你需要结合用户输入，根据必填槽位列表，以及当前已有槽位，对用户进行槽位问询 - 询问用户哪些槽位是缺失的，需要补充，待必填槽位都已填充完毕，将所有必填槽位类型及槽位值以json格式返回 - 请不要对用户输入的槽位进行修改 - - ###以下是必填槽位列表### - need_slot_lists = {sk} - ###以上是必填槽位列表### - - ###以下是当前已有槽位### - present_slot={slot} - - ### - -''' - # prompt = prompt.replace("{sk}",str(sk)).replace("{slot}",slot) - message = [{"role":"system","content":prompt}] - message.extend(messages) - # print(message) - response = client.chat.completions.create( - messages=message, - model=model_name, - max_tokens=1000, - temperature=0.001, - stream=False - ) - res = response.choices[0].message.content - return res - -@time_consume -def agent1(int_res,messages): - lslot = {} - for message in messages: - if message["role"] == 'user': - # print(int_res) - # print(message['content']) - slot = get_slot(int_res,message['content']) - for k,v in slot.items(): - lslot[k] = v - # print(lslot) - status,sk = check_lost(int_res,lslot) - # print(f"检测是否槽位缺失：{status} 缺失：{sk}") - # print(lslot) - # print(4567) - # print(int_res) - reres = '' - if len(messages)==3: - reres="非常抱歉，" - elif len(messages) == 5: - reres="特别抱歉，我没有理解您的意思，" - if len(messages) >= 7: - return lslot - if status == 1: - # print(11122) - if int_res == 1: # 天气查询 - if sk==['date','area']: - return f"{reres}请问您想查询的天气的时间和地点分别是什么？" - elif sk ==['area']: - return f"{reres}请问您想查询哪里的天气情况？" - else: - return f"{reres}请问您想查询哪一天的天气情况？" - if int_res == 3: - return f"{reres}请问您想查询哪个页面？" - if int_res in [4,5,6,7,8,9]: - mapping = {4:"日计划数量",5:"周计划数量",6:"日计划作业内容",7:"周计划作业内容", - 8:"施工人数",9:"作业考勤人数"} - # print(f"123{reres}请问您想查询哪天的{mapping[int_res]}") - return f"{reres}请问您想查询哪天的{mapping[int_res]}" - else: - return lslot - -# @time_consume -def main(messages): - if len(messages) == 1: # 首轮 - query = messages[0]['content'] - # query = "请帮我打开风险管理应用的风险勘察申请" - # query = "未来一周内刘思辰500千伏变电站新建工程有多少三级风险项作业计划刚开始施工" - int_res = int_predict(int_model,int_tokenizer,[query],int_label) - # int_res = int_res[0][0] - print(f"意图识别结果：{int_res}") - # slot_int = ['页面切换','作业计划数量查询','周计划查询','作业内容','施工人数','作业考勤人数'] - slot = get_slot(int_res[0][0],query) - print(f"槽位获取结果：{slot}") - # 槽位预备，检查是否有缺失的槽位 - status,sk = check_lost(int_res[0][0],slot) - print(f"检测是否槽位缺失：{status} 缺失：{sk}") - if status == 1: - # 调用Agent补全 - # res = agent(sk,slot,messages) - res = agent1(int_res[0][0],messages) - return {"finished":0,"text":res} - else: - return {"finished":1,"int":int_res[0][0],"slot":slot} - else: - query = messages[0]['content'] - int_res = int_predict(int_model,int_tokenizer,[query],int_label) - # int_res = int_res[0][0] - print(f"意图识别结果：{int_res}") - # slot = get_slot(int_res[0][0],query) - # # print(f"槽位获取结果：{slot}") - # # 槽位预备，检查是否有缺失的槽位 - # status,sk = check_lost(int_res[0][0],slot) - # res = agent(sk,slot,messages) - res = agent1(int_res[0][0],messages) - if len(messages) >=7: - return {"finished":1,"int":int_res[0][0],"slot":res} - if isinstance(res,str): - return {"finished":0,"text":res} - else: - return {"finished":1,"int":int_res[0][0],"slot":res} - # st = res.find('{') - # et = res.find('}') - # if st != -1 and et != -1: - # res = res[st:et+1] - # res = eval(res) - # return {"finished":1,"int":int_res[0][0],"slot":res} - # else: - # return {"finished":0,"text":res} - -# ----------------------------------------------------------------------- -# 日志记录 -def log_save(fun_name,params,result,exe_time): - cur_time =datetime.datetime.now() - cur_time = cur_time.strftime("%Y%m%d") - log_file = './log/log'+cur_time+".log" - f = open(log_file,'a',encoding='utf-8') - tmp = {} - tmp['fun_name'] = fun_name - tmp['params'] = params - tmp['result'] = result - tmp['exe_time'] = exe_time - tmp['time'] = (datetime.datetime.now()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") - f.write(str(tmp)+'\n') - f.close() - -class LabelMessage(BaseModel): - code: int = pydantic.Field(200, description="HTTP status code") - msg: str = pydantic.Field('成功', description="msg") - label: int = pydantic.Field(..., description="标签类型") - probability: float = pydantic.Field(..., description="概率") - -async def get_int_label( - user_id: str = Body(...,description='鉴权'), - text: str = Body(..., description="意图识别样本"), -): - cur_time =datetime.datetime.now() - cur_time = cur_time.strftime("%Y:%m:%d:%H:%M:%S") - print(f"{cur_time} :: INT user_id:{user_id} text:{text}") - st = time.time() - if user_id !='3bb66776-1722-4c36-b14a-73dd210fe750': - return LabelMessage( - code=401, - msg = '权限验证失败，请联系接口开发人员', - label=-1, - probability=-1 - ) - global int_label,int_model,int_tokenizer - res = int_predict(int_model,int_tokenizer,[text],int_label) - log_save('int',text,res,round(time.time() - st,5)) - - return LabelMessage( - code=200, - msg = '成功', - label=res[0][0], - probability=res[0][1] - ) - - -class LabelMessage1(BaseModel): - code: int = pydantic.Field(200, description="HTTP status code") - msg: str = pydantic.Field('成功', description="msg") - slot: Dict[str, Any] = pydantic.Field(..., description="槽位（JSON 格式）") - -async def get_uie_label( - user_id: str = Body(...,description='鉴权'), - text: str = Body(..., description="槽位填充样本"), -): - cur_time =datetime.datetime.now() - cur_time = cur_time.strftime("%Y:%m:%d:%H:%M:%S") - print(f"{cur_time} :: UIE user_id:{user_id} text:{text}") - st = time.time() - if user_id !='3bb66776-1722-4c36-b14a-73dd210fe750': - return LabelMessage1( - code=401, - msg = '权限验证失败，请联系接口开发人员', - slot={} - ) - global int_label,int_model,int_tokenizer - res = int_predict(int_model,int_tokenizer,[text],int_label) - slot = get_slot(res[0][0],text) - log_save('uie',text,{"int":res,"uie":slot},round(time.time() - st,5)) - - return LabelMessage1( - code=200, - msg = '成功', - slot=slot - ) - -class LabelMessage2(BaseModel): - code: int = pydantic.Field(200, description="HTTP status code") - msg: str = pydantic.Field('成功', description="msg") - answer: Dict[str, Any] = pydantic.Field(..., description="槽位（JSON 格式）") - -async def Agent( - user_id: str = Body(...,description='鉴权'), - messages: List[Dict[str,str]] = Body(..., description="消息"), -): - cur_time =datetime.datetime.now() - cur_time = cur_time.strftime("%Y:%m:%d:%H:%M:%S") - print(f"{cur_time} :: AGENT user_id:{user_id} messages:{messages}") - st = time.time() - if user_id !='3bb66776-1722-4c36-b14a-73dd210fe750': - return LabelMessage2( - code=401, - msg = '权限验证失败，请联系接口开发人员', - answer='', - ) - his = main(messages) - log_save('agent',messages,his,round(time.time() - st,5)) - - return LabelMessage2( - code=200, - msg = '成功', - answer=his, - ) - -# ----------------------------------------------------------------------- - - -def api_start(host,port,**kwargs): - global app - - app = FastAPI() - # Add CORS middleware to allow all origins - # 在config.py中设置OPEN_DOMAIN=True，允许跨域 - # set OPEN_DOMAIN=True in config.py to allow cross-domain - if OPEN_CROSS_DOMAIN: - app.add_middleware( - CORSMiddleware, - allow_origins=["*"], - allow_credentials=True, - allow_methods=["*"], - allow_headers=["*"], - ) - - app.post("/intent_reco",response_model=LabelMessage, summary="意图识别")(get_int_label) - app.post("/slot_reco",response_model=LabelMessage1, summary="槽位抽取")(get_uie_label) - app.post("/agent",response_model=LabelMessage2, summary="Agent")(Agent) - - uvicorn.run(app, host=host, port=port) - -if __name__ == "__main__": - # messages = [] - int_label = get_label("int") - int_model,int_tokenizer = get_model(model_names['intent_token'],model_names['intent_model']) - uie_model,uie_tokenizer = get_model(model_names['uie_token'],model_names['uie_model']) - host = "0.0.0.0" - port = 8072 - api_start(host,port) - - diff --git a/knows/project_know.txt b/knows/project_know.txt deleted file mode 100644 index 0b549e3..0000000 --- a/knows/project_know.txt +++ /dev/null @@ -1,2089 +0,0 @@ -安庆四500kV变电站新建工程(PROJ-2024-0862) -淮南芦集 220 千伏变电站 220 千伏配电装置改造工程(调试部分)(PROJ-2025-0022) -漆园220kV变电站220kV杨柳间隔改造工程（调试部分）(PROJ-2025-0042) -蟠龙220kV变电站220kV灵泗间隔改造工程（调试部分）(PROJ-2025-0018) -锦绣-常青π入中心变电站220kV架空线路工程(PROJ-2024-1206) -安庆和平220kV变电站新建工程（调试部分）(PROJ-2024-1238) -渝北±800千伏换流站电气安装A包(调试部分)(PROJ-2024-1192) -安徽亳州华佗220kV变电站220kV新华风电间隔扩建工程（调试部分）(PROJ-2024-1171) -先锋-泉河π入安庆四变电站220kV线路工程(PROJ-2024-0834) -安徽滁州护桥220kV变电站2号主变扩建工程(PROJ-2024-0821) -双岭500kV变电站间隔改造工程(PROJ-2024-0863) -金牛500kV变电站新建工程(PROJ-2024-0866) -国网安徽合肥供电公司2023年GIS带电显示器维护(PROJ-2024-1260) -亳州木兰220kV变电站220kV改造工程（安徽亳州木兰200kV变电站GIS设备检修及调试技术服务）(PROJ-2024-1256) -香涧-鹭岛500kV线路工程（淮河大跨越段）(PROJ-2024-0722) -陶楼-广银（T接智迪）改接首业变电站110kV电缆线路工程(PROJ-2024-1233) -国网北京检修公司2024年±500kV延庆换流站直流主设备及辅助设备不停电检修维护(PROJ-2024-0841) -凤阳220kV变电站220kV曹店风电间隔改造工程(PROJ-2024-0948) -阜四500千伏变电站新建工程(调试部分)(PROJ-2024-1082) -安徽合肥陂塘220kV变电站新建工程(PROJ-2020-0538) -合肥众兴500kV变电站220kV陂塘间隔保护改造工程(PROJ-2020-0539) -合肥撮镇220kV变电站220kV陂塘间隔保护改造工程(PROJ-2020-0540) -黄山徽州500kV变电站220kV槐源间隔扩建工程(PROJ-2020-0541) -安徽黄山芳村220kV变电站220kV槐源间隔扩建工程(PROJ-2020-0542) -500kV临昭5373/临关5374线跨越明巢高速公路迁改工程(PROJ-2021-0013) -阜阳程集220kV变电站220kV沙程4C96线路引下线改造工程(PROJ-2021-0063) -安徽马鞍山星湖变220kV变电站110kV送出工程(PROJ-2021-0025) -安庆泉河220千伏变电站2号主变扩建工程(PROJ-2021-0115) -宣城莲塘220kV变电站220kV间隔改造工程(PROJ-2024-0296) -安徽合肥紫蓬500千伏变电站工程(建筑部分)(PROJ-2020-0527) -前郭220kV变电站新建工程(PROJ-2021-0043) -椿树220千伏变电站220千伏阜四间隔扩建工程(调试部分)(PROJ-2025-0012) -原鹿500千伏变电站220千伏谢桥电厂间隔扩建工程(PROJ-2024-1243) -±500kV康保换流站户外OCT本体改造工程(PROJ-2021-0148) -安徽宿州萧砀500千伏变电站新建工程（建筑部分）(PROJ-2024-0822) -安徽滁州八波220kV变电站新建工程(PROJ-2021-0092) -安徽滁州贺庄220kV变电站110kV罗郢间隔扩建工程(PROJ-2021-0093) 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'2025-02-07 15:58:55'} diff --git a/models.py b/models.py deleted file mode 100644 index c61fa0f..0000000 --- a/models.py +++ /dev/null @@ -1,97 +0,0 @@ -from typing import List -def return_extra(scores,documents,top_k = None): - new_docs = [] - for idx,score in enumerate(scores): - #new_docs.append({"index": idx, "text": documents[idx], "score": 1 / (1 + np.exp(-score))}) - new_docs.append({"index": idx, "text": documents[idx], "score": score}) - results = [{"document": {"text": doc["text"], "index": doc["index"], "relevance_score": doc["score"]}} for doc in list(sorted(new_docs, key = lambda x: x["score"], reverse=True))] - if top_k: - return {"results": results[:top_k]} - else: - return {"results":results} - -class Singleton(type): - def __call__(cls, *args, **kwargs): - if not hasattr(cls,'_instence'): - cls._instance = super().__call__(*args, **kwargs) - return cls._instance - -class Embedding(metaclass=Singleton): - def __init__(self,emb): - self.embedding = emb - - def compute_similarity(self,sentences1: List[str], sentences2: List[str]): - if len(sentences1) > 0 and len(sentences2) > 0: - embeddings1 = self.encode(sentences1) - embeddings2 = self.encode(sentences2) - similarity = embeddings1 @ embeddings2.T - return similarity - else: - return None - - def encode(self,sentences): - return self.embedding.encode(sentences) - - def get_similarity(self,em1,em2): - return em1 @ em2.T - -class M3E_EMB(Embedding): - def __init__(self,model_path): - from sentence_transformers import SentenceTransformer - self.embedding = SentenceTransformer(model_path) - super(M3E_EMB,self).__init__(self.embedding) - - -class KNOW_PASS(): - def __init__(self,embedding: Embedding): - self.embedding = embedding - self.knowbase = {} # 临时保存知识库 - self.knownames = [] - - def load_know(self,know_id: str, contents: List[str],drop_dup = True,is_cover = False): - if self.knowbase.__contains__(know_id): - cur = self.knowbase[know_id] - if cur['contents'] == contents: - print(f"已经存在{know_id}知识库，包含知识条数：{len(cur['contents'])}") - return - if is_cover: - print(f"清空{know_id}知识库") - self.knowbase[know_id] = {} - else: - contents.extend(cur['contents']) - else: - self.knownames.append(know_id) - if len(self.knownames) > 500: - for knowname in self.knownames[:100]: - del self.knowbase[knowname] - self.knownames = self.knownames[100:] - self.knowbase[know_id] = {} - if drop_dup: - contents = list(set(contents)) - em = self.embedding.encode(contents) - self.knowbase[know_id]['contents'] = contents - self.knowbase[know_id]['embedding'] = em - print(f"已更新{know_id}知识库，现在包含知识条数：{len(contents)}") - return know_id - def get_similarity_pair(self, sentences1: List[str], sentences2: List[str]): - similarity = self.embedding.compute_similarity(sentences1,sentences2) - similarity = similarity.tolist() - res = {"results": similarity} - if similarity is not None: - return res - return None - - def get_similarity_know(self,query: str,know_id: str,top_k: int = 10): - if not self.knowbase.__contains__(know_id): - print("当前知识库中不包含{know_id}，当前知识库中包括：{self.knowbase.keys()},请确定知识库名称是否正确或者创建知识库") - return None - em = self.embedding.encode([query]) - similarity = self.embedding.get_similarity(em,self.knowbase[know_id]['embedding']) - similarity = similarity.tolist() - if similarity is None: - return None - return return_extra(similarity[0],self.knowbase[know_id]['contents'],top_k) - - - - diff --git a/post_api.py b/post_api.py deleted file mode 100644 index a6f0999..0000000 --- a/post_api.py +++ /dev/null @@ -1,40 +0,0 @@ -import requests - -class Similar(): - def __init__(self): - self.url = 'http://127.0.0.1:6006' - - def post(self,url,json_p): - headers = { - "Authorization": "Bearer ACCESS_TOKEN" - } - response = requests.post(url,json=json_p,headers=headers) - return response.text - - def similar(self,texts1,texts2): - url = self.url + '/v1/embedding' - json_p = { - "sentences1":texts1, - "sentences2":texts2, - } - return self.post(url,json_p) - - def load_know(self,know_id,contents,drop_dup,is_cover = False): - url = self.url + '/v1/load_know' - json_p = { - "know_id": know_id, - "contents": contents, - "drop_dup": drop_dup, - "is_cover": is_cover, - } - return self.post(url,json_p) - - def know_sim(self,query,know_id,top_k = 10): - url = self.url + '/v1/know_sim' - json_p = { - "query": query, - "know_id": know_id, - "top_k": top_k - } - return self.post(url,json_p) - diff --git a/run.sh b/run.sh deleted file mode 100644 index 498b8e5..0000000 --- a/run.sh +++ /dev/null @@ -1,7 +0,0 @@ -curl -X POST http://127.0.0.1:8072/agent \ - -H "Content-Type: application/json" \ - -d '{"user_id":"3bb66776-1722-4c36-b14a-73dd210fe750","messages":[{"role":"user","content":"今天临关5374线跨越明巢高速公路迁改工程多少项工作计划"}]}' - -curl -X POST http://192.168.0.21:8072/agent \ - -H "Content-Type: application/json" \ - -d '{"user_id":"3bb66776-1722-4c36-b14a-73dd210fe750","messages":[{"role":"user","content":"送变电一公司正在施工的作业内容是什么"},{"role":"assistant","content":"请问您想查询哪天的周计划作业内容"},{"role":"user","content":"本周"}]}' diff --git a/uie/evaluate.py b/uie/evaluate.py deleted file mode 100644 index 2a5f62c..0000000 --- a/uie/evaluate.py +++ /dev/null @@ -1,143 +0,0 @@ -# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import argparse -from functools import partial - -import paddle -from utils import convert_example, create_data_loader, reader - -from paddlenlp.data import DataCollatorWithPadding -from paddlenlp.datasets import MapDataset, load_dataset -from paddlenlp.metrics import SpanEvaluator -from paddlenlp.transformers import UIE, UIEM, AutoTokenizer -from paddlenlp.utils.ie_utils import get_relation_type_dict, unify_prompt_name -from paddlenlp.utils.log import logger - - -@paddle.no_grad() -def evaluate(model, metric, data_loader, multilingual=False): - """ - Given a dataset, it evals model and computes the metric. - Args: - model(obj:`paddle.nn.Layer`): A model to classify texts. - metric(obj:`paddle.metric.Metric`): The evaluation metric. - data_loader(obj:`paddle.io.DataLoader`): The dataset loader which generates batches. - multilingual(bool): Whether is the multilingual model. - """ - model.eval() - metric.reset() - for batch in data_loader: - if multilingual: - start_prob, end_prob = model(batch["input_ids"], batch["position_ids"]) - else: - start_prob, end_prob = model( - batch["input_ids"], batch["token_type_ids"], batch["position_ids"], batch["attention_mask"] - ) - - start_ids = paddle.cast(batch["start_positions"], "float32") - end_ids = paddle.cast(batch["end_positions"], "float32") - num_correct, num_infer, num_label = metric.compute(start_prob, end_prob, start_ids, end_ids) - metric.update(num_correct, num_infer, num_label) - precision, recall, f1 = metric.accumulate() - model.train() - return precision, recall, f1 - - -def do_eval(): - paddle.set_device(args.device) - - if args.model_path in ["uie-m-base", "uie-m-large"]: - args.multilingual = True - tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.model_path) - if args.multilingual: - model = UIEM.from_pretrained(args.model_path) - else: - model = UIE.from_pretrained(args.model_path) - - test_ds = load_dataset(reader, data_path=args.test_path, max_seq_len=args.max_seq_len, lazy=False) - class_dict = {} - relation_data = [] - if args.debug: - for data in test_ds: - class_name = unify_prompt_name(data["prompt"]) - # Only positive examples are evaluated in debug mode - if len(data["result_list"]) != 0: - p = "的" if args.schema_lang == "ch" else " of " - if p not in data["prompt"]: - class_dict.setdefault(class_name, []).append(data) - else: - relation_data.append((data["prompt"], data)) - - relation_type_dict = get_relation_type_dict(relation_data, schema_lang=args.schema_lang) - else: - class_dict["all_classes"] = test_ds - - trans_fn = partial( - convert_example, tokenizer=tokenizer, max_seq_len=args.max_seq_len, multilingual=args.multilingual - ) - - for key in class_dict.keys(): - if args.debug: - test_ds = MapDataset(class_dict[key]) - else: - test_ds = class_dict[key] - test_ds = test_ds.map(trans_fn) - - data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer) - - test_data_loader = create_data_loader(test_ds, mode="test", batch_size=args.batch_size, trans_fn=data_collator) - - metric = SpanEvaluator() - precision, recall, f1 = evaluate(model, metric, test_data_loader, args.multilingual) - logger.info("-----------------------------") - logger.info("Class Name: %s" % key) - logger.info("Evaluation Precision: %.5f | Recall: %.5f | F1: %.5f" % (precision, recall, f1)) - - if args.debug and len(relation_type_dict.keys()) != 0: - for key in relation_type_dict.keys(): - test_ds = MapDataset(relation_type_dict[key]) - test_ds = test_ds.map(trans_fn) - test_data_loader = create_data_loader( - test_ds, mode="test", batch_size=args.batch_size, trans_fn=data_collator - ) - - metric = SpanEvaluator() - precision, recall, f1 = evaluate(model, metric, test_data_loader) - logger.info("-----------------------------") - if args.schema_lang == "ch": - logger.info("Class Name: X的%s" % key) - else: - logger.info("Class Name: %s of X" % key) - logger.info("Evaluation Precision: %.5f | Recall: %.5f | F1: %.5f" % (precision, recall, f1)) - - -if __name__ == "__main__": - # yapf: disable - parser = argparse.ArgumentParser() - - parser.add_argument("--model_path", type=str, default=None, help="The path of saved model that you want to load.") - parser.add_argument("--test_path", type=str, default=None, help="The path of test set.") - parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=16, help="Batch size per GPU/CPU for training.") - parser.add_argument("--device", type=str, default="gpu", choices=["gpu", "cpu", "npu"], help="Device selected for evaluate.") - parser.add_argument("--max_seq_len", type=int, default=512, help="The maximum total input sequence length after tokenization.") - parser.add_argument("--debug", action='store_true', help="Precision, recall and F1 score are calculated for each class separately if this option is enabled.") - parser.add_argument("--multilingual", action='store_true', help="Whether is the multilingual model.") - parser.add_argument("--schema_lang", choices=["ch", "en"], default="ch", help="Select the language type for schema.") - - args = parser.parse_args() - # yapf: enable - - do_eval() - diff --git a/uie/finetune.py b/uie/finetune.py deleted file mode 100644 index 7b671ff..0000000 --- a/uie/finetune.py +++ /dev/null @@ -1,244 +0,0 @@ -# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import json -import os -from dataclasses import dataclass, field -from functools import partial -from typing import List, Optional - -import paddle -from utils import convert_example, reader - -from paddlenlp.data import DataCollatorWithPadding -from paddlenlp.datasets import load_dataset -from paddlenlp.metrics import SpanEvaluator -from paddlenlp.trainer import ( - CompressionArguments, - PdArgumentParser, - Trainer, - get_last_checkpoint, -) -from paddlenlp.transformers import UIE, UIEM, AutoTokenizer, export_model -from paddlenlp.utils.ie_utils import compute_metrics, uie_loss_func -from paddlenlp.utils.log import logger - - -@dataclass -class DataArguments: - """ - Arguments pertaining to what data we are going to input our model for training and eval. - Using `PdArgumentParser` we can turn this class into argparse arguments to be able to - specify them on the command line. - """ - - train_path: str = field( - default=None, metadata={"help": "The name of the dataset to use (via the datasets library)."} - ) - - dev_path: str = field( - default=None, metadata={"help": "The name of the dataset to use (via the datasets library)."} - ) - - max_seq_length: Optional[int] = field( - default=512, - metadata={ - "help": "The maximum total input sequence length after tokenization. Sequences longer " - "than this will be truncated, sequences shorter will be padded." - }, - ) - - dynamic_max_length: Optional[List[int]] = field( - default=None, - metadata={"help": "dynamic max length from batch, it can be array of length, eg: 16 32 64 128"}, - ) - - -@dataclass -class ModelArguments: - """ - Arguments pertaining to which model/config/tokenizer we are going to fine-tune from. - """ - - model_name_or_path: Optional[str] = field( - default="uie-base", - metadata={ - "help": "Path to pretrained model, such as 'uie-base', 'uie-tiny', " - "'uie-medium', 'uie-mini', 'uie-micro', 'uie-nano', 'uie-base-en', " - "'uie-m-base', 'uie-m-large', or finetuned model path." - }, - ) - export_model_dir: Optional[str] = field( - default=None, - metadata={"help": "Path to directory to store the exported inference model."}, - ) - multilingual: bool = field(default=False, metadata={"help": "Whether the model is a multilingual model."}) - - -def main(): - parser = PdArgumentParser((ModelArguments, DataArguments, CompressionArguments)) - model_args, data_args, training_args = parser.parse_args_into_dataclasses() - training_args.label_names = ["start_positions", "end_positions"] - - if model_args.model_name_or_path in ["uie-m-base", "uie-m-large"]: - model_args.multilingual = True - elif os.path.exists(os.path.join(model_args.model_name_or_path, "model_config.json")): - with open(os.path.join(model_args.model_name_or_path, "model_config.json")) as f: - init_class = json.load(f)["init_class"] - if init_class == "UIEM": - model_args.multilingual = True - - # Log model and data config - training_args.print_config(model_args, "Model") - training_args.print_config(data_args, "Data") - - paddle.set_device(training_args.device) - - # Log on each process the small summary: - logger.warning( - f"Process rank: {training_args.local_rank}, device: {training_args.device}, world_size: {training_args.world_size}, " - + f"distributed training: {bool(training_args.local_rank != -1)}, 16-bits training: {training_args.fp16}" - ) - - # Detecting last checkpoint. - last_checkpoint = None - if os.path.isdir(training_args.output_dir) and training_args.do_train and not training_args.overwrite_output_dir: - last_checkpoint = get_last_checkpoint(training_args.output_dir) - if last_checkpoint is None and len(os.listdir(training_args.output_dir)) > 0: - raise ValueError( - f"Output directory ({training_args.output_dir}) already exists and is not empty. " - "Use --overwrite_output_dir to overcome." - ) - elif last_checkpoint is not None and training_args.resume_from_checkpoint is None: - logger.info( - f"Checkpoint detected, resuming training at {last_checkpoint}. To avoid this behavior, change " - "the `--output_dir` or add `--overwrite_output_dir` to train from scratch." - ) - - tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_args.model_name_or_path) - if model_args.multilingual: - model = UIEM.from_pretrained(model_args.model_name_or_path) - else: - model = UIE.from_pretrained(model_args.model_name_or_path) - - train_ds = load_dataset(reader, data_path=data_args.train_path, max_seq_len=data_args.max_seq_length, lazy=False) - dev_ds = load_dataset(reader, data_path=data_args.dev_path, max_seq_len=data_args.max_seq_length, lazy=False) - - trans_fn = partial( - convert_example, - tokenizer=tokenizer, - max_seq_len=data_args.max_seq_length, - multilingual=model_args.multilingual, - dynamic_max_length=data_args.dynamic_max_length, - ) - - train_ds = train_ds.map(trans_fn) - dev_ds = dev_ds.map(trans_fn) - - if training_args.device == "npu": - data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer, padding="longest") - else: - data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer) - - trainer = Trainer( - model=model, - criterion=uie_loss_func, - args=training_args, - data_collator=data_collator, - train_dataset=train_ds if training_args.do_train or training_args.do_compress else None, - eval_dataset=dev_ds if training_args.do_eval or training_args.do_compress else None, - tokenizer=tokenizer, - compute_metrics=compute_metrics, - ) - - trainer.optimizer = paddle.optimizer.AdamW( - learning_rate=training_args.learning_rate, parameters=model.parameters() - ) - checkpoint = None - if training_args.resume_from_checkpoint is not None: - checkpoint = training_args.resume_from_checkpoint - elif last_checkpoint is not None: - checkpoint = last_checkpoint - - # Training - if training_args.do_train: - train_result = trainer.train(resume_from_checkpoint=checkpoint) - metrics = train_result.metrics - trainer.save_model() - trainer.log_metrics("train", metrics) - trainer.save_metrics("train", metrics) - trainer.save_state() - - # Evaluate and tests model - if training_args.do_eval: - eval_metrics = trainer.evaluate() - trainer.log_metrics("eval", eval_metrics) - - # export inference model - if training_args.do_export: - # You can also load from certain checkpoint - # trainer.load_state_dict_from_checkpoint("/path/to/checkpoint/") - if training_args.device == "npu": - # npu will transform int64 to int32 for internal calculation. - # To reduce useless transformation, we feed int32 inputs. - input_spec_dtype = "int32" - else: - input_spec_dtype = "int64" - if model_args.multilingual: - input_spec = [ - paddle.static.InputSpec(shape=[None, None], dtype=input_spec_dtype, name="input_ids"), - paddle.static.InputSpec(shape=[None, None], dtype=input_spec_dtype, name="position_ids"), - ] - else: - input_spec = [ - paddle.static.InputSpec(shape=[None, None], dtype=input_spec_dtype, name="input_ids"), - paddle.static.InputSpec(shape=[None, None], dtype=input_spec_dtype, name="token_type_ids"), - paddle.static.InputSpec(shape=[None, None], dtype=input_spec_dtype, name="position_ids"), - paddle.static.InputSpec(shape=[None, None], dtype=input_spec_dtype, name="attention_mask"), - ] - if model_args.export_model_dir is None: - model_args.export_model_dir = os.path.join(training_args.output_dir, "export") - export_model(model=trainer.model, input_spec=input_spec, path=model_args.export_model_dir) - if training_args.do_compress: - - @paddle.no_grad() - def custom_evaluate(self, model, data_loader): - metric = SpanEvaluator() - model.eval() - metric.reset() - for batch in data_loader: - if model_args.multilingual: - logits = model(input_ids=batch["input_ids"], position_ids=batch["position_ids"]) - else: - logits = model( - input_ids=batch["input_ids"], - token_type_ids=batch["token_type_ids"], - position_ids=batch["position_ids"], - attention_mask=batch["attention_mask"], - ) - start_prob, end_prob = logits - start_ids, end_ids = batch["start_positions"], batch["end_positions"] - num_correct, num_infer, num_label = metric.compute(start_prob, end_prob, start_ids, end_ids) - metric.update(num_correct, num_infer, num_label) - precision, recall, f1 = metric.accumulate() - logger.info("f1: %s, precision: %s, recall: %s" % (f1, precision, f1)) - model.train() - return f1 - - trainer.compress(custom_evaluate=custom_evaluate) - - -if __name__ == "__main__": - main() - diff --git a/uie/pred.sh b/uie/pred.sh deleted file mode 100644 index 60c6526..0000000 --- a/uie/pred.sh +++ /dev/null @@ -1,8 +0,0 @@ -python evaluate.py \ - --model_path ./checkpoint \ - --test_path ./data/data.txt \ - --batch_size 16 \ - --device gpu \ - --debug \ - --max_seq_len 256 \ - --schema_lang ch diff --git a/uie/train.sh b/uie/train.sh deleted file mode 100644 index 31df5e0..0000000 --- a/uie/train.sh +++ /dev/null @@ -1,23 +0,0 @@ -python finetune.py \ - --device gpu \ - --logging_steps 10 \ - --eval_steps 2000 \ - --save_steps 2000 \ - --seed 1000 \ - --model_name_or_path /home/workplace/models/uie-base \ - --output_dir ./checkpoint \ - --train_path ./data/train.txt \ - --dev_path ./data/dev.txt \ - --max_seq_len 256 \ - --per_device_train_batch_size 4 \ - --per_device_eval_batch_size 8 \ - --num_train_epochs 10 \ - --learning_rate 1e-5 \ - --do_train \ - --do_eval \ - --do_export \ - --overwrite_output_dir \ - --disable_tqdm True \ - --metric_for_best_model eval_f1 \ - --load_best_model_at_end True \ - --save_total_limit 1 diff --git a/uie/utils.py b/uie/utils.py deleted file mode 100644 index 384e8ad..0000000 --- a/uie/utils.py +++ /dev/null @@ -1,235 +0,0 @@ -# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import json -import random -from typing import List, Optional - -import numpy as np -import paddle - -from paddlenlp.utils.log import logger - - -def set_seed(seed): - paddle.seed(seed) - random.seed(seed) - np.random.seed(seed) - - -def create_data_loader(dataset, mode="train", batch_size=1, trans_fn=None): - """ - Create dataloader. - Args: - dataset(obj:`paddle.io.Dataset`): Dataset instance. - mode(obj:`str`, optional, defaults to obj:`train`): If mode is 'train', it will shuffle the dataset randomly. - batch_size(obj:`int`, optional, defaults to 1): The sample number of a mini-batch. - trans_fn(obj:`callable`, optional, defaults to `None`): function to convert a data sample to input ids, etc. - Returns: - dataloader(obj:`paddle.io.DataLoader`): The dataloader which generates batches. - """ - if trans_fn: - dataset = dataset.map(trans_fn) - - shuffle = True if mode == "train" else False - if mode == "train": - sampler = paddle.io.DistributedBatchSampler(dataset=dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle) - else: - sampler = paddle.io.BatchSampler(dataset=dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle) - dataloader = paddle.io.DataLoader(dataset, batch_sampler=sampler, return_list=True) - return dataloader - - -def map_offset(ori_offset, offset_mapping): - """ - map ori offset to token offset - """ - for index, span in enumerate(offset_mapping): - if span[0] <= ori_offset < span[1]: - return index - return -1 - - -def reader(data_path, max_seq_len=512): - """ - read json - """ - with open(data_path, "r", encoding="utf-8") as f: - for line in f: - json_line = json.loads(line) - content = json_line["content"].strip() - prompt = json_line["prompt"] - # Model Input is aslike: [CLS] Prompt [SEP] Content [SEP] - # It include three summary tokens. - if max_seq_len <= len(prompt) + 3: - raise ValueError("The value of max_seq_len is too small, please set a larger value") - max_content_len = max_seq_len - len(prompt) - 3 - if len(content) <= max_content_len: - yield json_line - else: - result_list = json_line["result_list"] - json_lines = [] - accumulate = 0 - while True: - cur_result_list = [] - for result in result_list: - if result["end"] - result["start"] > max_content_len: - logger.warning( - "result['end'] - result ['start'] exceeds max_content_len, which will result in no valid instance being returned" - ) - if ( - result["start"] + 1 <= max_content_len < result["end"] - and result["end"] - result["start"] <= max_content_len - ): - max_content_len = result["start"] - break - - cur_content = content[:max_content_len] - res_content = content[max_content_len:] - - while True: - if len(result_list) == 0: - break - elif result_list[0]["end"] <= max_content_len: - if result_list[0]["end"] > 0: - cur_result = result_list.pop(0) - cur_result_list.append(cur_result) - else: - cur_result_list = [result for result in result_list] - break - else: - break - - json_line = {"content": cur_content, "result_list": cur_result_list, "prompt": prompt} - json_lines.append(json_line) - - for result in result_list: - if result["end"] <= 0: - break - result["start"] -= max_content_len - result["end"] -= max_content_len - accumulate += max_content_len - max_content_len = max_seq_len - len(prompt) - 3 - if len(res_content) == 0: - break - elif len(res_content) < max_content_len: - json_line = {"content": res_content, "result_list": result_list, "prompt": prompt} - json_lines.append(json_line) - break - else: - content = res_content - - for json_line in json_lines: - yield json_line - - -def get_dynamic_max_length(examples, default_max_length: int, dynamic_max_length: List[int]) -> int: - """get max_length by examples which you can change it by examples in batch""" - cur_length = len(examples[0]["input_ids"]) - max_length = default_max_length - for max_length_option in sorted(dynamic_max_length): - if cur_length <= max_length_option: - max_length = max_length_option - break - return max_length - - -def convert_example( - example, tokenizer, max_seq_len, multilingual=False, dynamic_max_length: Optional[List[int]] = None -): - """ - example: { - title - prompt - content - result_list - } - """ - if dynamic_max_length is not None: - temp_encoded_inputs = tokenizer( - text=[example["prompt"]], - text_pair=[example["content"]], - truncation=True, - max_seq_len=max_seq_len, - return_attention_mask=True, - return_position_ids=True, - return_dict=False, - return_offsets_mapping=True, - ) - max_length = get_dynamic_max_length( - examples=temp_encoded_inputs, default_max_length=max_seq_len, dynamic_max_length=dynamic_max_length - ) - # always pad to max_length - encoded_inputs = tokenizer( - text=[example["prompt"]], - text_pair=[example["content"]], - truncation=True, - max_seq_len=max_length, - pad_to_max_seq_len=True, - return_attention_mask=True, - return_position_ids=True, - return_dict=False, - return_offsets_mapping=True, - ) - start_ids = [0.0 for x in range(max_length)] - end_ids = [0.0 for x in range(max_length)] - else: - encoded_inputs = tokenizer( - text=[example["prompt"]], - text_pair=[example["content"]], - truncation=True, - max_seq_len=max_seq_len, - pad_to_max_seq_len=True, - return_attention_mask=True, - return_position_ids=True, - return_dict=False, - return_offsets_mapping=True, - ) - start_ids = [0.0 for x in range(max_seq_len)] - end_ids = [0.0 for x in range(max_seq_len)] - - encoded_inputs = encoded_inputs[0] - offset_mapping = [list(x) for x in encoded_inputs["offset_mapping"]] - bias = 0 - for index in range(1, len(offset_mapping)): - mapping = offset_mapping[index] - if mapping[0] == 0 and mapping[1] == 0 and bias == 0: - bias = offset_mapping[index - 1][1] + 1 # Includes [SEP] token - if mapping[0] == 0 and mapping[1] == 0: - continue - offset_mapping[index][0] += bias - offset_mapping[index][1] += bias - for item in example["result_list"]: - start = map_offset(item["start"] + bias, offset_mapping) - end = map_offset(item["end"] - 1 + bias, offset_mapping) - start_ids[start] = 1.0 - end_ids[end] = 1.0 - if multilingual: - tokenized_output = { - "input_ids": encoded_inputs["input_ids"], - "position_ids": encoded_inputs["position_ids"], - "start_positions": start_ids, - "end_positions": end_ids, - } - else: - tokenized_output = { - "input_ids": encoded_inputs["input_ids"], - "token_type_ids": encoded_inputs["token_type_ids"], - "position_ids": encoded_inputs["position_ids"], - "attention_mask": encoded_inputs["attention_mask"], - "start_positions": start_ids, - "end_positions": end_ids, - } - return tokenized_output -