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Transformer

Transformer 是一种深度学习模型，它主要用于处理序列数据，如自然语言处理任务中的文本翻译、情感分析等。Transformer 模型由 Google 在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中首次提出，其核心创新在于自注意力机制（Self-Attention Mechanism），这使得模型能够并行处理输入序列的所有元素，从而显著提高了训练效率和性能。

Transformer 的主要组成部分

编码器（Encoder）

编码器由多个相同的层堆叠而成，每一层包含两个子层：

• 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：允许模型在不同的表示子空间中关注输入的不同部分。
• 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：一个简单的全连接层，对每个位置的特征进行变换。

解码器（Decoder）

解码器也由多个相同的层堆叠而成，每一层包含三个子层：

• 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：与编码器类似，但会应用掩码（Masking）以防止当前位置关注到未来的位置。
• 多头注意力机制（Multi-Head Attention）：将编码器的输出作为键（Key）和值（Value），当前解码器的输出作为查询（Query），实现编码器和解码器之间的交互。
• 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：与编码器中的前馈神经网络相同。

位置编码（Positional Encoding）

由于 Transformer 模型本身不包含任何关于输入序列顺序的信息，因此需要添加位置编码来引入位置信息。位置编码通常采用正弦和余弦函数的形式。

残差连接与层归一化（Residual Connections & Layer Normalization）

每个子层后面都跟着一个残差连接（Residual Connection），然后是层归一化（Layer Normalization）。这有助于缓解梯度消失问题，并加速训练过程。

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）

自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它允许模型在处理某个位置的输入时，考虑其他所有位置的输入。具体步骤如下：

1. 线性变换：将输入向量分别通过三个不同的线性变换（权重矩阵），得到查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量。
2. 计算注意力分数：通过查询和键的点积计算注意力分数，然后除以键的维度的平方根进行缩放。
3. 应用 Softmax 函数：对注意力分数应用 Softmax 函数，得到注意力权重。
4. 加权求和：将注意力权重与值向量相乘，然后求和，得到最终的输出。

多头注意力机制（Multi-Head Attention）

多头注意力机制通过将自注意力机制分成多个“头”（Head），每个头独立计算注意力，然后将结果拼接在一起，最后通过一个线性变换得到最终的输出。这样可以捕捉不同子空间的信息，提高模型的表达能力。

datasets库（Hugging Face）

datasets 是一个用于处理机器学习和深度学习任务中数据集的 Python 库。它提供了简单易用的接口来加载、处理和管理各种格式的数据集，支持本地数据集和远程数据集（如 Hugging Face 提供的公共数据集）。

pip install datasets

加载数据集load_dataset

1）加载公共数据集
from datasets import load_dataset

# 加载 IMDB 数据集
dataset = load_dataset('imdb')
print(dataset)

2）加载自定义数据集
from datasets import load_dataset

# 加载本地 CSV 文件
dataset = load_dataset('csv', data_files='path/to/your/file.csv')
print(dataset)

3）通过 map 方法对数据集中的每一行应用自定义函数
def add_length(example):
    example['length'] = len(example['text'])
    return example

dataset = dataset.map(add_length)
print(dataset['train'][0])

4）通过 filter 方法筛选符合条件的数据
def is_positive(example):
    return example['label'] == 1

positive_dataset = dataset.filter(is_positive)
print(positive_dataset)

5）将处理后的数据集保存为本地文件
dataset.save_to_disk('path/to/save/dataset')

datasets 支持与 transformers 库结合使用，方便对文本数据进行预处理（如分词、编码等）。

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

def preprocess_function(examples):
    return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length')

tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
print(tokenized_datasets)

dataset.map

datasets.Dataset 类详解

datasets.Dataset 是 Hugging Face 的 datasets 库中的一个核心类，用于表示和操作单个数据集（如训练集或测试集）。

创建 Dataset 对象

可以通过多种方式创建 Dataset 对象，例如从字典、CSV 文件、JSON 文件等加载数据。

from datasets import Dataset

data = {
    'text': ['hello', 'world'],
    'label': [0, 1]
}
dataset = Dataset.from_dict(data)
print(dataset)

输出
Dataset({
    features: ['text', 'label'],
    num_rows: 2
})

DataSet主要属性

print(dataset.features)
print(dataset.num_rows)
print(dataset.column_names)

输出
{'text': Value(dtype='string'), 'label': Value(dtype='int32')}
2
['text', 'label']

数据集转换

transformers库（Hugging Face）

如果想要下载大模型到本地的话，可以使用https://huggingface.co/如果在国内没有vpn是进不去的，可以使用镜像https://hf-mirror.com/或者https://opencsg.com/models。

pip install transformers

主要功能

• 预训练模型：提供多种预训练模型，如BERT、RoBERTa、GPT、T5等。
• 微调模型：支持对预训练模型进行微调，以适应特定的任务和数据集。
• 多语言支持：支持多种语言的模型，适用于跨语言任务。
• 端到端管道：提供简单的API接口，用于快速构建和部署NLP应用。

模型类（库）

1. 通用模型类 AutoModel 用途: 通用的预训练模型，适用于各种任务。 AutoModelForCausalLM 用途: 用于因果语言建模任务，如文本生成。 AutoModelForMaskedLM 用途: 用于掩码语言建模任务，如 BERT。 AutoModelForSeq2SeqLM 用途: 用于序列到序列任务，如翻译。
2. 特定任务模型类 AutoModelForSequenceClassification 用途: 用于序列分类任务，如情感分析。 AutoModelForTokenClassification 用途: 用于标记分类任务，如命名实体识别。 AutoModelForQuestionAnswering 用途: 用于问答任务。 AutoModelForMultipleChoice 用途: 用于多项选择任务。 AutoModelForNextSentencePrediction 用途: 用于下一句预测任务。 AutoModelForTextClassification 用途: 用于文本分类任务。 AutoModelForImageClassification 用途: 用于图像分类任务。 AutoModelForSemanticSegmentation 用途: 用于语义分割任务。 AutoModelForObjectDetection 用途: 用于目标检测任务。 AutoModelForSpeechSeq2Seq 用途: 用于语音到文本任务。 AutoModelForAudioClassification 用途: 用于音频分类任务。 AutoModelForCTC 用途: 用于连接时序分类（CTC）任务。 AutoModelForSpeechClassification 用途: 用于语音分类任务。 AutoModelForTextToTextGeneration 用途: 用于文本到文本生成任务。 AutoModelForVision2Seq 用途: 用于视觉到序列生成任务。 AutoModelForTableQuestionAnswering 用途: 用于表格问答任务。 AutoModelForZeroShotClassification 用途: 用于零样本分类任务。 AutoModelForTextGeneration 用途: 用于文本生成任务。 AutoModelForSpeechToText 用途: 用于语音到文本任务。 AutoModelForTextToSpeech 用途: 用于文本到语音任务。 AutoModelForVisionTextDualEncoder 用途: 用于视觉-文本双编码任务。 AutoModelForImageToImage 用途: 用于图像到图像任务。 AutoModelForImageClassificationWithAttention 用途: 用于图像分类任务，带有注意力机制。 AutoModelForImageSegmentation 用途: 用于图像分割任务。 AutoModelForImageSuperResolution 用途: 用于图像超分辨率任务。

使用 AutoModelForSequenceClassification 进行回归任务。关键在于将 num_labels 设置为 1，并使用适当的损失函数和评估指标。

参数详解

AutoTokenizer.from_pretrained()

Hugging Face 的 transformers 库中用于加载预训练分词器的类方法。

1. pretrained_model_name_or_path:

   • 必填参数。
   • 指定预训练模型的名字（如 "bert-base-uncased"）或模型文件所在的路径。
   • 可以是一个 Hugging Face 提供的标准模型名称，也可以是本地存储的模型文件夹路径。

2. config:

   • 可选参数。
   • 用于指定与分词器相关的配置信息。如果未提供，方法会尝试从 pretrained_model_name_or_path 中自动加载配置文件。

3. use_fast:

   • 默认值为 True。
   • 指定是否使用基于 Rust 实现的快速分词器（Fast Tokenizer）。如果设置为 False，则使用传统的 Python 分词器。

4. cache_dir:

   • 可选参数。
   • 指定缓存下载模型文件的目录。如果未提供，则默认使用 ~/.cache/huggingface/transformers。

5. force_download:

   • 默认值为 False。
   • 如果设置为 True，即使模型已经存在于缓存中，也会强制重新下载。

6. local_files_only:

   • 默认值为 False。
   • 如果设置为 True，只允许从本地加载模型文件，不允许访问网络下载。

7. proxies:

   • 可选参数。
   • 指定代理服务器的字典，例如 {'http': 'http://proxy.example.com', 'https': 'https://proxy.example.com'}。

8. revision:

   • 默认值为 "main"。
   • 指定从 Hugging Face Model Hub 加载模型时的版本分支或 commit id。

9. subfolder:

   • 可选参数。
   • 如果模型存储在子文件夹中，可以指定子文件夹路径。

10. trust_remote_code:

    • 默认值为 False。
    • 如果设置为 True，允许加载远程代码中的自定义模型或分词器实现。

tokenizer

Hugging Face 的 transformers 库中用于文本分词和编码的核心工具。

编码时的参数 调用 tokenizer 对文本进行编码时（如 tokenizer(text)），可以传入以下参数：

(1) 输入文本

text:

• 必填参数。
• 输入的文本字符串或列表（支持单句或多句输入）。

text_pair:

• 可选参数。
• 第二个输入文本，通常用于句子对任务（如自然语言推理）。

(2) 输出格式

return_tensors:

• 默认值为 None。
• 指定返回张量的类型：
• 'pt': 返回 PyTorch 张量。
• 'tf': 返回 TensorFlow 张量。
• 'np': 返回 NumPy 数组。

return_token_type_ids:

• 默认值为 True。
• 是否返回 token_type_ids（用于区分句子 A 和句子 B）。

return_attention_mask:

• 默认值为 True。
• 是否返回 attention_mask（用于标识有效 token 和填充部分）。

return_special_tokens_mask:

• 默认值为 False。
• 是否返回特殊标记的掩码（如 [CLS] 和 [SEP]）。

(3) 截断和填充

max_length:

• 默认值为 None。
• 设置最大序列长度。超出的部分会被截断。

padding:

• 默认值为 'do_not_pad'。
• 指定是否填充序列：
  • 'longest': 填充到批次中最长序列的长度。
  • 'max_length': 填充到指定的 max_length。
  • 'do_not_pad': 不进行填充。

truncation:

• 默认值为 False。
• 是否启用截断。如果设置为 True，超出 max_length 的部分会被截断。

stride:

• 默认值为 0。
• 在滑动窗口模式下，指定窗口之间的步幅。

(4) 其他参数

add_special_tokens:

• 默认值为 True。
• 是否添加特殊标记（如 [CLS] 和 [SEP]）。

is_split_into_words:

• 默认值为 False。
• 如果输入已经是分词后的单词列表，则设置为 True。

verbose:

• 默认值为 True。
• 是否输出警告信息。

解码时的参数 调用 tokenizer.decode() 方法将 token IDs 转换回文本时，可以传入以下参数： skip_special_tokens:

• 默认值为 False。
• 是否跳过特殊标记（如 [CLS] 和 [SEP]）。

clean_up_tokenization_spaces:

• 默认值为 True。
• 是否清理多余的空格。

基本使用示例

from transformers import AutoTokenizer

# 加载预训练的 BERT 分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", use_fast=True)

# 测试分词功能
text = "Hello, how are you?"
tokens = tokenizer(text)
print(tokens)

输出
{'input_ids': [101, 7592, 1010, 2023, 2003, 2860, 1012, 102], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
input_ids:
表示分词后的 token IDs 列表。
每个 ID 对应词汇表中的一个 token。
示例：
101 是 [CLS] 标记（BERT 的特殊起始标记）。
102 是 [SEP] 标记（BERT 的特殊结束标记）。
其他 ID 是对应单词或子词的编码。
attention_mask:
用于标识哪些 token 是有效的输入（值为 1），哪些是填充部分（值为 0）。
在本例中，输入长度为 8，因此 attention_mask 全部为 1。

如果想查看具体的 token 内容，可以使用 tokenizer.convert_ids_to_tokens 方法：

# 查看每个 token 的具体内容
tokens_decoded = tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokens['input_ids'])
print(tokens_decoded)

输出
['[CLS]', 'hello', ',', 'how', 'are', 'you', '?', '[SEP]']
这表明输入文本被正确分词并添加了 BERT 所需的特殊标记 [CLS] 和 [SEP]。

解码示例

from transformers import AutoTokenizer

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 编码输入文本
text = "Hello, how are you?"
tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=10, padding="max_length", truncation=True)

# 解码 token IDs
decoded_text = tokenizer.decode(tokens['input_ids'][0], skip_special_tokens=True)
print(decoded_text)

输出
hello, how are you?

AutoModel.from_pretrained()

Hugging Face 的 transformers 库中用于加载预训练模型的核心方法。

必填参数

pretrained_model_name_or_path

• 类型: str 或 os.PathLike
• 作用: 指定预训练模型的名字或本地路径。

如果是字符串（如 "bert-base-uncased"），表示从 Hugging Face Model Hub 下载对应的模型。 如果是路径（如 ./my_model_directory），表示从本地加载模型文件。

可选参数

(1) 缓存与下载相关

cache_dir:

• 类型: str 或 os.PathLike
• 默认值: None
• 作用: 指定缓存模型文件的目录。如果未提供，默认使用 ~/.cache/huggingface/transformers。

force_download:

• 类型: bool
• 默认值: False
• 作用: 是否强制重新下载模型文件，即使它们已经存在于缓存中。

local_files_only:

• 类型: bool
• 默认值: False
• 作用: 是否只允许从本地加载模型文件，不允许访问网络下载。

proxies:

• 类型: dict
• 默认值: None
• 作用: 指定代理服务器的字典，例如 {'http': 'http://proxy.example.com', 'https': 'https://proxy.example.com'}。

revision:

• 类型: str
• 默认值: "main"
• 作用: 指定从 Hugging Face Model Hub 加载模型时的版本分支或 commit id。

subfolder:

• 类型: str
• 默认值: None
• 作用: 如果模型存储在子文件夹中，可以指定子文件夹路径。

(2) 配置相关

config:

• 类型: PretrainedConfig 或 dict
• 默认值: None
• 作用: 指定与模型相关的配置信息。如果未提供，方法会尝试从 pretrained_model_name_or_path 中自动加载配置文件。

trust_remote_code:

• 类型: bool
• 默认值: False
• 作用: 是否允许加载远程代码中的自定义模型实现。如果设置为 True，可以加载非官方支持的模型。

(3) 模型加载相关

torch_dtype:

• 类型: str, torch.dtype 或 None
• 默认值: None
• 作用: 指定模型权重的数据类型。例如：
  • 'float16' 或 torch.float16: 使用半精度浮点数。
  • 'bfloat16' 或 torch.bfloat16: 使用 bfloat16 数据类型。
  • 'float32' 或 torch.float32: 使用单精度浮点数（默认）。

low_cpu_mem_usage:

• 类型: bool
• 默认值: False
• 作用: 是否启用低 CPU 内存占用模式。适用于加载大模型时减少内存消耗。

device_map:

• 类型: str 或 Dict[str, Union[int, str]]
• 默认值: None
• 作用: 指定模型在多设备（如 GPU）上的分布策略。例如：
  • 'auto': 自动分配模型到可用设备。
  • 'balanced': 平衡地分配模型到多个 GPU。
  • {layer_name: device_id}: 手动指定每一层的设备。

offload_folder:

• 类型: str 或 os.PathLike
• 默认值: None
• 作用: 指定将部分模型权重卸载到磁盘的文件夹路径。适用于内存有限的环境。

offload_state_dict:

• 类型: bool
• 默认值: False
• 作用: 是否在加载过程中将状态字典卸载到磁盘。

use_auth_token:

• 类型: str 或 bool
• 默认值: None
• 作用: 如果需要访问私有模型，可以提供 Hugging Face 的访问令牌。

model

常用属性

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
print(model.config)

输出
BertConfig {
  "architectures": [
    "BertModel"
  ],
  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
  "gradient_checkpointing": false,
  "hidden_act": "gelu",
  "hidden_dropout_prob": 0.1,
  "hidden_size": 768,
  "initializer_range": 0.02,
  "intermediate_size": 3072,
  "layer_norm_eps": 1e-12,
  "max_position_embeddings": 512,
  "model_type": "bert",
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_layers": 12,
  "pad_token_id": 0,
  "position_embedding_type": "absolute",
  "transformers_version": "4.25.1",
  "type_vocab_size": 2,
  "use_cache": true,
  "vocab_size": 30522
}

常用方法

forward 方法是模型的前向传播方法，用于输入数据并获取模型输出。常见的输入参数包括：

• input_ids: 输入的 token ID 序列。
• attention_mask: 可选，用于指定哪些 token 需要关注。
• token_type_ids: 可选，用于区分不同类型的 token（如句子 A 和句子 B）。
• position_ids: 可选，用于指定 token 的位置。
• head_mask: 可选，用于指定哪些注意力头需要使用。
• inputs_embeds: 可选，用于直接输入嵌入向量。
• output_attentions: 可选，是否返回注意力权重。
• output_hidden_states: 可选，是否返回所有隐藏状态。
• return_dict: 可选，是否返回 ModelOutput 对象。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 编码输入文本
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

# 前向传播
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 获取最后一层的隐藏状态
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
print(last_hidden_states.shape)  # 输出: torch.Size([1, 10, 768])

# 获取所有隐藏状态
all_hidden_states = outputs.hidden_states
print(len(all_hidden_states))  # 输出: 13 (12 层隐藏状态 + 1 层嵌入)

# 获取注意力权重
attention_weights = outputs.attentions
print(len(attention_weights))  # 输出: 12 (12 层注意力权重)

model.generate 方法详解

model.generate 是 Hugging Face 的 transformers 库中用于生成文本的主要方法。它广泛应用于各种生成任务，如文本生成、对话系统、摘要生成等。

AutoConfig.from_pretrained()

AutoConfig.from_pretrained() 是 Hugging Face Transformers 库中用于加载预训练模型配置的核心方法。

pretrained_model_name_or_path

• 类型：str 或 os.PathLike
• 描述：指定预训练模型的名称或路径。可以是模型的标识符（如 'bert-base-uncased'）或本地路径，指向包含配置文件（通常是 config.json）的目录。

cache_dir

• 类型：str 或 os.PathLike，可选
• 描述：指定缓存目录，用于存储从远程下载的配置文件。默认使用库的默认缓存目录。

force_download

• 类型：bool，可选
• 描述：是否强制重新下载配置文件，即使它已经存在于缓存中。默认值为 False。

resume_download

• 类型：bool，可选
• 描述：如果下载中断，是否从中断处继续下载。默认值为 False。

proxies

• 类型：dict，可选
• 描述：指定代理服务器，用于通过代理下载配置文件。

use_auth_token

• 类型：str 或 bool，可选
• 描述：用于访问私有模型的认证令牌。如果为 True，会尝试从环境变量 HF_AUTH_TOKEN 中读取令牌；如果是字符串，则直接作为认证令牌。

revision

• 类型：str，可选
• 描述：指定模型的版本或分支（如 "main" 或 Git 提交哈希）。默认值为 "main"。

local_files_only

• 类型：bool，可选
• 描述：是否仅使用本地文件，而不尝试从远程下载。默认值为 False。

config

在使用 AutoConfig.from_pretrained() 加载配置对象后，config 对象包含了与预训练模型相关的各种配置参数。

model_type

• 类型：str
• 描述：模型的类型，例如 'bert'、'gpt2'、'roberta' 等。

vocab_size

• 类型：int
• 描述：词汇表的大小。

hidden_size

• 类型：int
• 描述：隐藏层的大小。

num_hidden_layers

• 类型：int
• 描述：隐藏层的数量。

num_attention_heads

• 类型：int
• 描述：注意力头的数量。

intermediate_size

• 类型：int
• 描述：中间层的大小。

hidden_act

• 类型：str
• 描述：隐藏层激活函数的类型，例如 'gelu'、'relu' 等。

hidden_dropout_prob

• 类型：float
• 描述：隐藏层的 dropout 概率。

attention_probs_dropout_prob

• 类型：float
• 描述：注意力概率的 dropout 概率。

max_position_embeddings

• 类型：int
• 描述：最大位置嵌入的数量。

type_vocab_size

• 类型：int
• 描述：类型词汇表的大小（主要用于 BERT 等模型）。

initializer_range

• 类型：float
• 描述：初始化权重的范围。

layer_norm_eps

• 类型：float
• 描述：层归一化的 epsilon 值。

num_labels

• 类型：int
• 描述：分类任务的标签数量。

TrainingArguments

Hugging Face 的 transformers 库中的一个类，用于配置训练过程中的各种参数。通过 TrainingArguments，你可以轻松地控制训练的各个方面，包括训练步数、学习率、批量大小、评估策略等。

常用参数

Trainer

Hugging Face 的 transformers 库中的一个核心类，用于简化模型的训练、评估和预测过程。

常用参数

1）compute_metrics 指定计算评估指标的函数。
import numpy as np
from datasets import load_metric

metric = load_metric("accuracy")

def compute_metrics(eval_pred):
    logits, labels = eval_pred
    predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
    return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

2）optimizers 指定自定义优化器和学习率调度器。
from transformers import AdamW, get_scheduler

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
lr_scheduler = get_scheduler(
    name="linear",
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=0,
    num_training_steps=trainer.get_train_dataloader().num_batches * training_args.num_train_epochs,
)
optimizers = (optimizer, lr_scheduler)

常用方法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import DataCollatorWithPadding

# 加载数据集
dataset = load_dataset("glue", "mrpc")

# 加载预训练的 BERT 模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

# 编码数据集
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples['sentence1'], examples['sentence2'], truncation=True, padding='max_length')

tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# 创建数据收集器
data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)

# 创建评估指标函数
metric = load_metric("accuracy")

def compute_metrics(eval_pred):
    logits, labels = eval_pred
    predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
    return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

# 创建训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
    logging_steps=100,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=500,
    save_strategy="steps",
    save_steps=500,
    save_total_limit=3,
    load_best_model_at_end=True,
    metric_for_best_model="eval_loss",
    greater_is_better=False,
    learning_rate=2e-5,
    adam_beta1=0.9,
    adam_beta2=0.999,
    adam_epsilon=1e-8,
    max_grad_norm=1.0,
    gradient_accumulation_steps=2,
    fp16=True,
    fp16_opt_level="O1",
    dataloader_drop_last=True,
    dataloader_num_workers=4,
    seed=42,
    report_to=["tensorboard", "wandb"],
)

# 创建 Trainer 对象
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets['train'],
    eval_dataset=tokenized_datasets['validation'],
    tokenizer=tokenizer,
    compute_metrics=compute_metrics,
    data_collator=data_collator,
)

# 开始训练
trainer.train()

# 评估模型
eval_results = trainer.evaluate()
print(eval_results)

# 预测
predictions = trainer.predict(tokenized_datasets['validation'])
print(predictions)

LogitsProcess 和 LogitsProcessList 详解

LogitsProcess 是一个接口或基类，通常用于定义对 logits（模型输出的未归一化的预测值）进行处理的逻辑。它的主要作用是对模型生成的 logits 进行特定的后处理操作，例如温度调整、去重复、长度惩罚等。

LogitsProcess常见功能

• 温度采样 (Temperature Sampling)：通过调整温度参数来控制生成文本的多样性。
• Top-K 采样：仅保留概率最高的 K 个词，并从这些词中随机选择下一个词。
• Top-P (Nucleus) 采样：保留累积概率达到阈值 P 的最小词集合，并从中随机选择。
• 重复惩罚 (Repetition Penalty)：降低已经生成过的词的概率，避免重复生成。
• 长度惩罚 (Length Penalty)：根据生成序列的长度调整概率分布。

LogitsProcessList 是一个容器类，用于存储多个 LogitsProcessor 对象。它允许将多个不同的 logits 处理逻辑组合在一起，在生成过程中依次应用这些处理逻辑。

LogitsProcessList工作原理

• 在每次生成步骤中，LogitsProcessList 会遍历其内部的所有 LogitsProcessor，并对 logits 应用每个处理器的逻辑。
• 最终返回经过所有处理器处理后的 logits。

Modelscope

ModelScope 是阿里云开源的模型即服务（MaaS）平台，提供丰富的预训练模型。

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-30B-A3B"

# load the tokenizer and the model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

# prepare the model input
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True # Switch between thinking and non-thinking modes. Default is True.
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

# conduct text completion
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32768
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist() 

# parsing thinking content
try:
    # rindex finding 151668 (</think>)
    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)
except ValueError:
    index = 0

thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")
content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")

print("thinking content:", thinking_content)
print("content:", content)

示例

使用Transformers库加载本地qwen2.5b模型进行回归预测

步骤1：准备环境

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import AutoModel, AutoConfig, AutoTokenizer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np

# 检查设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

步骤2：数据处理

class SolarDataset(Dataset):
    def __init__(self, features, targets):
        self.features = features
        self.targets = targets
        
    def __len__(self):
        return len(self.features)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return {
            'input_features': torch.tensor(self.features[idx], dtype=torch.float32),
            'labels': torch.tensor(self.targets[idx], dtype=torch.float32)
        }

# 假设df是你的DataFrame
features = df[['辐照度', '温度', '湿度', '压强']].values
target = df['实发功率'].values

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

# 划分数据集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
    scaled_features, target, test_size=0.2, random_state=42
)

train_dataset = SolarDataset(X_train, y_train)
val_dataset = SolarDataset(X_val, y_val)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32)

步骤3：修改模型结构

class QwenRegression(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model_path):
        super().__init__()
        config = AutoConfig.from_pretrained(model_path)
        
        # 加载本地模型
        self.base_model = AutoModel.from_pretrained(
            model_path,
            config=config
        )
        
        # 添加适配层（将4个特征映射到模型维度）
        self.feature_adapter = torch.nn.Linear(4, config.hidden_size)
        
        # 回归头
        self.regressor = torch.nn.Linear(config.hidden_size, 1)
        
        # 冻结基础模型参数（可选）
        for param in self.base_model.parameters():
            param.requires_grad = False

    def forward(self, input_features):
        # 特征适配
        adapted = self.feature_adapter(input_features)
        
        # 添加虚拟token维度 (batch_size, seq_len=1, hidden_size)
        adapted = adapted.unsqueeze(1)
        
        # 通过基础模型
        outputs = self.base_model(inputs_embeds=adapted)
        
        # 取最后一个隐藏状态
        last_hidden = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]
        
        # 回归预测
        return self.regressor(last_hidden).squeeze(-1)

步骤4：训练配置

# 初始化模型
model_path = "path/to/your/local/qwen2.5b"
model = QwenRegression(model_path).to(device)

# 训练参数
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.AdamW([
    {'params': model.feature_adapter.parameters()},
    {'params': model.regressor.parameters()}
], lr=1e-4)

# 评估函数
def evaluate(model, dataloader):
    model.eval()
    total_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for batch in dataloader:
            inputs = batch['input_features'].to(device)
            labels = batch['labels'].to(device)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            total_loss += loss.item()
    return total_loss / len(dataloader)

步骤5：训练循环

num_epochs = 20
best_val_loss = float('inf')

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    train_loss = 0
    
    for batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        
        inputs = batch['input_features'].to(device)
        labels = batch['labels'].to(device)
        
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        train_loss += loss.item()
    
    val_loss = evaluate(model, val_loader)
    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}")
    print(f"Train Loss: {train_loss/len(train_loader):.4f}")
    print(f"Val Loss: {val_loss:.4f}\n")
    
    # 保存最佳模型
    if val_loss < best_val_loss:
        best_val_loss = val_loss
        torch.save(model.state_dict(), "best_model.pth")

• 可尝试尝试解冻部分基础模型层（如最后3层）

使用AutoModelForSequenceClassification，并指定num_labels=1进行回归预测

参考

1.基于本地Qwen2-7b-Instruct模型做回归预测 2.https://github.com/datawhalechina/unlock-hf 3.https://modelscope.cn/docs/intro/quickstart 4.https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/