第三阶段_大模型应用开发-Day 1: Hugging Face Transformers库

Day 1: Hugging Face Transformers库

学习目标

  • 了解Hugging Face生态系统及其在大模型开发中的重要性
  • 掌握Transformers库的核心概念和基本组件
  • 学习如何加载和使用预训练模型进行推理
  • 理解模型、分词器和配置的关系
  • 掌握不同任务类型的模型使用方法

1. Hugging Face生态系统概述

1.1 Hugging Face简介

Hugging Face是一家专注于自然语言处理(NLP)的AI公司,提供了一套完整的工具和平台,使开发者能够更容易地使用、微调和部署最先进的机器学习模型。

核心组件

  • Transformers:提供预训练模型的Python库
  • Datasets:用于访问和共享数据集的库
  • Tokenizers:高性能的分词库
  • Hub:模型和数据集的共享平台
  • Accelerate:分布式训练库
  • PEFT:参数高效微调库
  • Spaces:托管ML演示的平台

1.2 Hugging Face Hub

Hugging Face Hub是一个集中式平台,用于共享、发现和协作机器学习模型、数据集和演示。

主要特点

  • 超过100,000个公开可用的预训练模型
  • 数千个公共数据集
  • 模型卡片和文档
  • 版本控制和模型历史
  • 在线推理API
  • 社区协作和讨论

常见模型类型

  • 语言模型(GPT、BERT、T5等)
  • 图像模型(CLIP、ViT、Stable Diffusion等)
  • 音频模型(Whisper、Wav2Vec等)
  • 多模态模型(BLIP、LLaVA等)

1.3 与传统JAVA生态系统的对比

特性 JAVA生态系统 Hugging Face生态系统
中央仓库 Maven Central Hugging Face Hub
包管理 Maven/Gradle pip/conda
依赖解析 pom.xml requirements.txt
社区贡献 GitHub/Pull Request Hub/Pull Request
文档 Javadoc Model Cards
版本控制 Semantic Versioning Git-based
部署方式 JAR/WAR/Docker API/Docker/ONNX

2. Transformers库基础

2.1 安装和设置

bash 复制代码
# 基本安装
pip install transformers

# 完整安装(包含所有可选依赖)
pip install transformers[all]

# 特定功能安装
pip install transformers[torch]  # PyTorch版本
pip install transformers[tf]     # TensorFlow版本
pip install transformers[flax]   # JAX/Flax版本

验证安装

python 复制代码
import transformers
print(transformers.__version__)

2.2 核心概念

1. 模型(Model)

  • 神经网络架构及其权重
  • 负责实际的计算和预测
  • 可以是编码器、解码器或编码器-解码器架构

2. 分词器(Tokenizer)

  • 将文本转换为模型可以处理的数字表示
  • 处理特殊标记、填充和截断
  • 负责从模型输出转换回人类可读的文本

3. 配置(Configuration)

  • 定义模型的架构参数
  • 包含隐藏层大小、注意力头数量等信息
  • 允许自定义模型行为

4. 流水线(Pipeline)

  • 将分词、模型推理和后处理组合成一个简单的接口
  • 提供开箱即用的解决方案
  • 支持多种常见任务

2.3 基本架构

Transformers库采用统一的API设计,使不同模型可以通过相似的接口使用:

模型类层次结构

  • 基础类PreTrainedModel
  • 架构特定类BertModel, GPT2Model, T5Model
  • 任务特定类BertForSequenceClassification, GPT2LMHeadModel

分词器类层次结构

  • 基础类PreTrainedTokenizer, PreTrainedTokenizerFast
  • 模型特定类BertTokenizer, GPT2Tokenizer, T5Tokenizer

配置类层次结构

  • 基础类PretrainedConfig
  • 模型特定类BertConfig, GPT2Config, T5Config

3. 使用预训练模型

3.1 模型加载

Transformers提供了多种加载预训练模型的方式:

1. 使用AutoClass(推荐)

python 复制代码
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

2. 使用特定模型类

python 复制代码
from transformers import BertModel, BertTokenizer

model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

3. 使用流水线

python 复制代码
from transformers import pipeline

# 创建文本分类流水线
classifier = pipeline("sentiment-analysis")

3.2 模型推理

基本推理流程

  1. 使用分词器处理输入文本
  2. 将分词后的输入传递给模型
  3. 处理模型输出
python 复制代码
# 使用分词器处理文本
text = "Hello, I'm a JAVA developer learning about large language models."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 模型推理
outputs = model(**inputs)

# 处理输出
# 输出格式取决于模型类型和任务

使用流水线简化推理

python 复制代码
from transformers import pipeline

# 文本分类
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("I love learning new technologies!")
print(result)  # [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]

# 文本生成
generator = pipeline("text-generation")
result = generator("As a JAVA developer, I want to")
print(result)

# 问答
qa = pipeline("question-answering")
result = qa(
    question="What is Hugging Face?",
    context="Hugging Face is an AI company that develops tools for building applications using machine learning."
)
print(result)

3.3 常见模型系列

1. BERT及其变体

  • 双向编码器表示
  • 适用于理解任务:分类、命名实体识别、问答等
  • 变体:RoBERTa, DistilBERT, ALBERT等
python 复制代码
from transformers import BertModel, BertTokenizer

model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

inputs = tokenizer("Hello, my name is John", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# 获取最后一层隐藏状态
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

2. GPT系列

  • 生成式预训练Transformer
  • 适用于生成任务:文本生成、摘要、对话等
  • 变体:GPT-2, GPT-Neo, GPT-J等
python 复制代码
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 设置特殊标记
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

# 生成文本
input_text = "As a JAVA developer, I want to"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    inputs["input_ids"],
    max_length=50,
    num_return_sequences=1,
    no_repeat_ngram_size=2
)

# 解码输出
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

3. T5系列

  • Text-to-Text Transfer Transformer
  • 将所有NLP任务统一为文本到文本的转换
  • 适用于多种任务:翻译、摘要、问答、分类等
python 复制代码
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")

# 翻译任务
input_text = "translate English to German: Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs["input_ids"])
translated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(translated_text)

4. 多语言模型

  • 支持多种语言的模型
  • 例如:mBERT, XLM-RoBERTa等
python 复制代码
from transformers import XLMRobertaModel, XLMRobertaTokenizer

model = XLMRobertaModel.from_pretrained("xlm-roberta-base")
tokenizer = XLMRobertaTokenizer.from_pretrained("xlm-roberta-base")

# 处理不同语言的文本
texts = [
    "Hello, how are you?",  # 英语
    "你好,最近怎么样?",     # 中文
    "Hola, ¿cómo estás?"    # 西班牙语
]

for text in texts:
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    # 处理输出...

4. 分词器详解

4.1 分词器的作用

分词器是NLP模型处理文本的第一步,负责将原始文本转换为模型可以理解的数字序列。

主要功能

  • 将文本分割成标记(tokens)
  • 将标记转换为ID
  • 添加特殊标记(如[CLS], [SEP], [MASK]等)
  • 处理序列长度(填充或截断)
  • 创建注意力掩码(attention masks)

4.2 分词方法

1. 基于词的分词

  • 将文本分割成完整的词
  • 优点:保留词的语义完整性
  • 缺点:词表非常大,无法处理未知词

2. 基于字符的分词

  • 将文本分割成单个字符
  • 优点:词表小,没有未知标记问题
  • 缺点:失去了词级语义,序列长度增加

3. 子词分词(最常用)

  • 介于词和字符之间的平衡
  • 常见算法:BPE(字节对编码)、WordPiece、SentencePiece、Unigram
  • 优点:词表大小适中,可以处理未知词
  • 例如:"transforming" → "transform" + "##ing"

4.3 使用分词器

基本用法

python 复制代码
from transformers import AutoTokenizer

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

# 单个文本
encoded = tokenizer("Hello, how are you?")
print(encoded)

# 批量文本
batch_encoded = tokenizer(
    ["Hello, how are you?", "I'm a JAVA developer"],
    padding=True,  # 填充到最长序列
    truncation=True,  # 截断超长序列
    max_length=10,  # 最大长度
    return_tensors="pt"  # 返回PyTorch张量
)
print(batch_encoded)

查看分词结果

python 复制代码
text = "Hello, I'm a JAVA developer learning about transformers."
encoded = tokenizer(text)

# 获取标记ID
token_ids = encoded["input_ids"]
print(token_ids)

# 将ID转回标记
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(token_ids)
print(tokens)

# 将ID转回完整文本
decoded_text = tokenizer.decode(token_ids)
print(decoded_text)

特殊标记和填充

python 复制代码
# 查看特殊标记
print(f"CLS token: {tokenizer.cls_token}, ID: {tokenizer.cls_token_id}")
print(f"SEP token: {tokenizer.sep_token}, ID: {tokenizer.sep_token_id}")
print(f"PAD token: {tokenizer.pad_token}, ID: {tokenizer.pad_token_id}")
print(f"UNK token: {tokenizer.unk_token}, ID: {tokenizer.unk_token_id}")

# 手动添加特殊标记
tokens = tokenizer.tokenize("Hello, how are you?")
tokens = [tokenizer.cls_token] + tokens + [tokenizer.sep_token]
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

4.4 自定义分词器

从头训练分词器

python 复制代码
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace

# 创建一个新的BPE分词器
tokenizer = Tokenizer(BPE())
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()

# 准备训练器
trainer = BpeTrainer(
    special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"],
    vocab_size=25000
)

# 从文件训练
files = ["path/to/file1.txt", "path/to/file2.txt"]
tokenizer.train(files, trainer)

# 保存分词器
tokenizer.save("my_tokenizer.json")

将自定义分词器与Transformers集成

python 复制代码
from transformers import PreTrainedTokenizerFast

# 从保存的文件加载
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_file="my_tokenizer.json")

# 设置特殊标记
tokenizer.cls_token = "[CLS]"
tokenizer.sep_token = "[SEP]"
tokenizer.pad_token = "[PAD]"
tokenizer.mask_token = "[MASK]"
tokenizer.unk_token = "[UNK]"

5. 任务特定模型使用

5.1 文本分类

文本分类是将文本分配到预定义类别的任务,如情感分析、主题分类等。

python 复制代码
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch

# 加载模型和分词器
model_name = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"  # 情感分析模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 准备输入
text = "I really enjoyed the new movie. It was fantastic!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 模型推理
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 处理输出
logits = outputs.logits
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
print(f"Predicted class: {predicted_class}")
print(f"Class names: {model.config.id2label}")

使用流水线

python 复制代码
from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("I really enjoyed the new movie. It was fantastic!")
print(result)  # [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]

5.2 文本生成

文本生成是根据提示或上下文生成连贯文本的任务。

python 复制代码
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载模型和分词器
model_name = "gpt2"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 设置PAD标记
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

# 准备输入
text = "As a JAVA developer transitioning to AI, I want to"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 生成文本
outputs = model.generate(
    inputs["input_ids"],
    max_length=100,
    num_return_sequences=1,
    temperature=0.7,  # 控制随机性
    top_k=50,         # Top-K采样
    top_p=0.95,       # Top-P (nucleus) 采样
    no_repeat_ngram_size=2,  # 避免重复n-gram
    do_sample=True    # 使用采样而非贪婪解码
)

# 解码输出
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

使用流水线

python 复制代码
from transformers import pipeline

generator = pipeline("text-generation")
result = generator(
    "As a JAVA developer transitioning to AI, I want to",
    max_length=100,
    num_return_sequences=1
)
print(result[0]["generated_text"])

5.3 问答

问答任务是从给定上下文中找出问题答案的任务。

python 复制代码
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
import torch

# 加载模型和分词器
model_name = "distilbert-base-cased-distilled-squad"
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 准备输入
question = "What is Hugging Face?"
context = "Hugging Face is an AI company that develops tools for building applications using machine learning. Their main product is the Transformers library, which provides pre-trained models for natural language processing tasks."

# 分词
inputs = tokenizer(
    question,
    context,
    return_tensors="pt",
    max_length=512,
    truncation=True
)

# 模型推理
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 处理输出
start_logits = outputs.start_logits
end_logits = outputs.end_logits
start_idx = torch.argmax(start_logits).item()
end_idx = torch.argmax(end_logits).item()

# 获取答案
answer_tokens = inputs["input_ids"][0][start_idx:end_idx+1]
answer = tokenizer.decode(answer_tokens)
print(f"Question: {question}")
print(f"Answer: {answer}")

使用流水线

python 复制代码
from transformers import pipeline

qa_pipeline = pipeline("question-answering")
result = qa_pipeline(
    question="What is Hugging Face?",
    context="Hugging Face is an AI company that develops tools for building applications using machine learning. Their main product is the Transformers library, which provides pre-trained models for natural language processing tasks."
)
print(f"Answer: {result['answer']}")
print(f"Score: {result['score']}")
print(f"Start: {result['start']}, End: {result['end']}")

5.4 命名实体识别

命名实体识别(NER)是识别文本中的命名实体(如人名、地名、组织名等)的任务。

python 复制代码
from transformers import AutoModelForTokenClassification, AutoTokenizer
import torch

# 加载模型和分词器
model_name = "dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english"
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 准备输入
text = "My name is John and I work at Google in Mountain View."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 模型推理
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 处理输出
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2)
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0])

# 获取标签
results = []
for token, prediction in zip(tokens, predictions[0].numpy()):
    label = model.config.id2label[prediction]
    if label != "O":  # O表示"Outside",即不是命名实体
        results.append((token, label))

print(results)

使用流水线

python 复制代码
from transformers import pipeline

ner = pipeline("ner")
result = ner("My name is John and I work at Google in Mountain View.")
print(result)

5.5 文本摘要

文本摘要是生成文本的简短版本,保留关键信息的任务。

python 复制代码
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "facebook/bart-large-cnn"
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 准备输入
article = """
Hugging Face is an AI company that provides tools for building applications using machine learning. 
Their main product is the Transformers library, which offers pre-trained models for natural language processing tasks. 
The company also maintains a model hub where developers can share and discover machine learning models. 
Founded in 2016, Hugging Face has grown to become a central platform in the AI community, 
especially for those working with large language models and other transformer-based architectures.
"""

inputs = tokenizer(article, max_length=1024, return_tensors="pt", truncation=True)

# 生成摘要
summary_ids = model.generate(
    inputs["input_ids"],
    max_length=150,
    min_length=40,
    length_penalty=2.0,
    num_beams=4,
    early_stopping=True
)

# 解码输出
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(summary)

使用流水线

python 复制代码
from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization")
result = summarizer(article, max_length=100, min_length=30)
print(result[0]["summary_text"])

6. 从JAVA开发者视角理解Transformers

6.1 架构对比

JAVA应用架构

  • 分层架构(控制器、服务、数据访问)
  • 依赖注入和控制反转
  • 接口和实现分离
  • 设计模式(工厂、单例、观察者等)

Transformers库架构

  • 模型、分词器、配置的分离
  • 自动类作为工厂模式的实现
  • 继承体系(基类和特定实现)
  • 流水线作为外观模式(Facade Pattern)

6.2 编程范式对比

JAVA编程范式

  • 面向对象编程
  • 静态类型
  • 编译时类型检查
  • 显式异常处理

Python/Transformers编程范式

  • 混合范式(面向对象+函数式)
  • 动态类型
  • 运行时类型检查
  • 更简洁的语法和API

代码风格对比

JAVA示例:

java 复制代码
// JAVA中的文本处理
import java.util.List;
import org.apache.commons.text.StringEscapeUtils;

public class TextProcessor {
    private final Tokenizer tokenizer;
    
    public TextProcessor(Tokenizer tokenizer) {
        this.tokenizer = tokenizer;
    }
    
    public List<String> processText(String text) throws ProcessingException {
        try {
            String cleanedText = StringEscapeUtils.escapeHtml4(text);
            return tokenizer.tokenize(cleanedText);
        } catch (Exception e) {
            throw new ProcessingException("Error processing text", e);
        }
    }
}

Python/Transformers示例:

python 复制代码
# Python/Transformers中的文本处理
from transformers import AutoTokenizer

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

def process_text(text):
    try:
        return tokenizer(text)
    except Exception as e:
        print(f"Error processing text: {e}")
        return None

6.3 工作流对比

JAVA开发工作流

  1. 定义接口和类
  2. 实现业务逻辑
  3. 编写单元测试
  4. 构建和部署

Transformers开发工作流

  1. 选择预训练模型
  2. 准备数据和分词
  3. 微调或直接使用模型
  4. 评估和部署

6.4 实践建议

利用已有技能

  • 软件工程原则仍然适用
  • 模块化和可测试性很重要
  • 版本控制和文档同样关键

适应新范式

  • 拥抱Python的简洁性和灵活性
  • 学习函数式编程概念
  • 理解深度学习的特殊性质(如梯度下降、随机性)

开发习惯转变

  • 从"从头构建"到"利用预训练模型"
  • 从"确定性逻辑"到"概率性预测"
  • 从"编写所有代码"到"组合现有组件"

7. 实践练习

练习1:基本模型使用

  1. 安装Transformers库
  2. 加载BERT模型和分词器
  3. 对一段文本进行编码和解码
  4. 获取模型的隐藏状态输出
  5. 探索模型配置参数

练习2:文本分类

  1. 使用情感分析流水线分析5个不同的评论文本
  2. 加载分类模型并直接使用(不通过流水线)
  3. 比较不同预训练分类模型的结果
  4. 分析模型的置信度分数

练习3:文本生成

  1. 使用GPT-2模型生成文本
  2. 尝试不同的生成参数(温度、top-k、top-p等)
  3. 为生成提供不同的提示(prompt)
  4. 比较生成结果的质量和多样性

练习4:问答系统

  1. 创建一个简单的问答系统
  2. 准备一个包含多个段落的文档
  3. 对文档提出5个不同的问题
  4. 评估模型回答的准确性

8. 总结与反思

  • Hugging Face生态系统提供了一套完整的工具,使开发者能够轻松使用、微调和部署最先进的机器学习模型
  • Transformers库的核心组件包括模型、分词器和配置,它们共同工作以实现各种NLP任务
  • 预训练模型可以通过简单的API调用加载和使用,大大降低了开发难度
  • 分词器在NLP处理中扮演关键角色,负责将文本转换为模型可以处理的数字表示
  • 不同任务(如分类、生成、问答等)有专门的模型类和流水线,使用方法类似但输出处理不同
  • 对于JAVA开发者,理解Python和Transformers的编程范式和架构差异有助于更快适应大模型开发

9. 预习与延伸阅读

预习内容

  • 模型微调的基本概念和方法
  • 数据集准备和处理
  • 评估指标和模型性能分析
  • 低资源环境下的模型优化

延伸阅读

  1. Hugging Face官方文档:huggingface.co/docs
  2. Lewis Tunstall等,《Natural Language Processing with Transformers》
  3. Thomas Wolf等,《Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing》
  4. Jay Alammar的博客:《The Illustrated Transformer》
  5. Andrej Karpathy的博客:《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》

10. 明日预告

明天我们将学习如何微调预训练模型,这是大模型应用开发的核心技能之一。我们将探讨数据准备、微调策略、评估方法以及如何在资源有限的情况下进行高效微调。我们还将介绍参数高效微调方法(PEFT),如LoRA、Adapter等技术,这些技术可以大大降低微调大模型的资源需求。

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