关于challenge:零样本文本分类应用基于UTC的医疗意图多分类打通数据标注模型训练模型调优预测部署全流程

零样本文本分类利用：基于 UTC 的医疗用意多分类，买通数据标注 - 模型训练 - 模型调优 - 预测部署全流程。

1. 通用文本分类技术 UTC 介绍

本我的项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification）模型微调的文本分类端到端利用计划，买通 数据标注 - 模型训练 - 模型调优 - 预测部署全流程，可疾速实现文本分类产品落地。

文本分类是一种重要的自然语言解决工作，它能够帮忙咱们将大量的文本数据进行无效的分类和演绎。实际上，在日常生活中，咱们也常常会用到文本分类技术。例如，咱们能够应用文本分类来对新闻报道进行分类，对电子邮件进行分类，对社交媒体上的评论进行情感剖析等等。然而，文本分类也面临着许多挑战。其中最重要的挑战之一是数据稀缺。因为文本数据往往十分宏大，因而获取足够的训练数据可能十分艰难。此外，不同的文本分类工作也可能面临着畛域多变和工作多样等挑战。为了应答这些挑战，PaddleNLP 推出了一项零样本文本分类利用 UTC。该利用通过对立语义匹配形式 USM（Unified Semantic Matching）来将标签和文本的语义匹配能力进行对立建模。这种办法能够帮忙咱们更好地了解文本数据，并从中提取出有用的特色信息。

UTC 具备低资源迁徙能力，能够反对通用分类、评论情感剖析、语义类似度计算、蕴含推理、多项式浏览了解等多种“泛分类”工作。这使得开发者能够更加轻松高效地实现多任务文本分类数据标注、训练、调优和上线，从而升高文本分类技术门槛。

总之，文本分类是一项重要的自然语言解决工作，它能够帮忙咱们更好地了解和演绎文本数据。只管它面临着许多挑战，然而 通过应用 PaddleNLP 的零样本文本分类利用 UTC，开发者们能够简略高效实现多任务文本分类数据标注、训练、调优、上线，升高文本分类落地技术门槛。

1.1 分类落地面临难度

分类工作看似简略，然而在产业级文本分类落地实际中，面临着诸多挑战：

• 工作多样：单标签、多标签、档次标签、大规模标签等不同的文本分类工作，须要开发不同的分类模型，模型架构往往特化于具体任务，难以使用对立模式建模；
• 数据稀缺：局部畛域数据稀缺，难以获取，且畛域专业性使得数据标注门槛高；
• 标签迁徙：不同畛域的标签多样，并且迁徙难度大，尤其不同畛域间的标签常识很难迁徙。

1.2 UTC 亮点

1.2.1 多任务对立建模

在传统技术计划中，针对不同的分类工作须要构建多个分类模型，模型需独自训练且数据和常识不共享。而在 UTC 计划下，单个模型能解决所有分类需要，包含但不限于单标签分类、多标签分类、档次标签分类、大规模事件标签检测、蕴含推理、语义类似度计算等，升高了开发成本和机器老本。

1.2.2 零样本分类和小样本迁徙能力强

UTC 通过大规模多任务预训练后，能够适配不同的行业畛域，不同的分类标签，仅标注了几条样本，分类成果就获得大幅晋升，大大降低标注门槛和老本。

在医疗、金融、法律等畛域中，无需训练数据的零样本状况下 UTC 成果均匀可达到 70%+（如下表所示），标注少样本也可带来显著的成果晋升：每个标签仅仅标注 1 条样本后，均匀晋升了 10 个点！也就是说，即便在某些场景下体现欠佳，人工标几个样本，丢给模型后就会有大幅的成果晋升。

1.3 UTC 技术思路

UTC 基于百度最新提出的对立语义匹配框架 USM（Unified Semantic Matching）[1]，将分类工作对立建模为标签与文本之间的匹配工作，对不同标签的分类工作进行对立建模。具体地说：

1. 为了实现工作架构对立，UTC 设计了标签与文本之间的词对连贯操作（Label–>CLS-Token Linking），这使得模型可能适应不同畛域和工作的标签信息，并按需要进行分类，从而实现了凋谢域场景下的通用文本分类。
   例如，对于事件检测工作，可将一系列事件标签拼接为 [L] 上映 [L] 夺冠 [L] 下架，而后与原文本一起作为整体输出到 UTC 中，UTC 将不同标签标识符 [L] 与[CLS]进行匹配，可对不同标签类型的分类工作对立建模，间接上图：

2. 为了实现通用能力共享，让不同畛域间的标签常识跨域迁徙，UTC 构建了对立的异质监督学习办法进行多任务预训练，使不同畛域工作具备良好的零 / 少样本迁徙性能。对立的异质监督学习办法次要包含三种不同的监督信号：

   • 间接监督：分类工作间接相干的数据集，如情感分类、新闻分类、用意辨认等。
   • 间接监督：分类工作间接相干的数据集，如选项式浏览了解、问题 - 文章匹配等。
   • 近程监督：标签知识库或层级题目与文本对齐后弱标注数据。

更多内容参考论文见文末链接 or fork 一下我的项目论文已上传

2. 文本分类工作 Label Studio 教程

2.1 Label Studio 装置

以下标注示例用到的环境配置：

• Python 3.8+
• label-studio == 1.7.2

在终端 (terminal) 应用 pip 装置 label-studio：

pip install label-studio==1.7.2

装置实现后，运行以下命令行：

label-studio start

在浏览器关上 http://localhost:8080/，输出用户名和明码登录，开始应用 label-studio 进行标注。

2.2 文本分类工作标注

2.2.1 我的项目创立

点击创立（Create）开始创立一个新的我的项目，填写项目名称、形容，而后在 Labeling Setup 中抉择Text Classification。

• 填写项目名称、形容

• 数据上传，从本地上传 txt 格式文件，抉择List of tasks，而后抉择导入本我的项目

• 设置工作，增加标签

• 数据上传

我的项目创立后，可在 Project/ 文本分类工作中点击 Import 持续导入数据，同样从本地上传 txt 格式文件，抉择List of tasks。

2.2.2 标签构建

我的项目创立后，可在 Setting/Labeling Interface 中持续配置标签，

默认模式为单标签多分类数据标注。对于多标签多分类数据标注，须要将 choice 的值由 single 改为multiple。

2.2.3 工作标注

2.2.4 数据导出

勾选已标注文本 ID，抉择导出的文件类型为JSON，导出数据：

参考链接：

• Label Studio

3. 数据转换

将导出的文件重命名为 label_studio.json 后，放入 ./data 目录下。通过 label_studio.py 脚本可转为 UTC 的数据格式。

在数据转换阶段，还须要提供标签候选信息，放在 ./data/label.txt 文件中，每个标签占一行。例如在医疗用意分类中，标签候选为 ["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议", "疾病表述", "结果表述", "注意事项", "效用作用", "医疗费用", "其余"]，也可通过options 参数间接进行配置。

这里提供事后标注好的 医疗用意分类数据集 的文件，能够运行上面的命令行下载数据集，咱们将展现如何应用数据转化脚本生成训练 / 验证 / 测试集文件，并应用 UTC 模型进行微调。

# 下载医疗用意分类数据集：!wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/utc-medical.tar.gz
!tar -xvf utc-medical.tar.gz
!mv utc-medical data
!rm utc-medical.tar.gz

数据集局部展现

[{"id":26092,"annotations":[{"id":59,"completed_by":1,"result":[{"value":{"choices":["注意事项"]},"id":"7iya31L9oc","from_name":"sentiment","to_name":"text","type":"choices","origin":"manual"}],"was_cancelled":false,"ground_truth":false,"created_at":"2023-01-09T07:13:18.982993Z","updated_at":"2023-01-09T07:13:18.983032Z","lead_time":4.022,"prediction":{},"result_count":0,"task":26092,"parent_prediction":null,"parent_annotation":null}],"file_upload":"838fb89a-10-shot.txt","drafts":[],"predictions":[],"data":{"text":"烧氧割要留神那些问题"},"meta":{},"created_at":"2023-01-09T06:48:10.725717Z","updated_at":"2023-01-09T07:13:19.022666Z","inner_id":35,"total_annotations":1,"cancelled_annotations":0,"total_predictions":0,"comment_count":0,"unresolved_comment_count":0,"last_comment_updated_at":null,"project":5,"updated_by":1,"comment_authors":[]},
{"id":26091,"annotations":[{"id":4,"completed_by":1,"result":[{"value":{"choices":["病因剖析"]}]

# 生成训练 / 验证集文件：!python label_studio.py \
    --label_studio_file ./data/utc-medical/label_studio.json \
    --save_dir ./data \
    --splits 0.8 0.1 0.1 \
    --options ./data/utc-medical/label.txt

[32m[2023-04-14 11:28:46,056] [INFO][0m - Save 45 examples to ./data/train.txt.[0m
[32m[2023-04-14 11:28:46,057] [INFO][0m - Save 6 examples to ./data/dev.txt.[0m
[32m[2023-04-14 11:28:46,057] [INFO][0m - Save 6 examples to ./data/test.txt.[0m
[32m[2023-04-14 11:28:46,057] [INFO][0m - Finished! It takes 0.00 seconds[0m
[0m

{"text_a": "老年痴呆的症状有哪些", "text_b": "","question":"", "choices": ["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议", "疾病表述", "结果表述", "注意事项", "效用作用", "医疗费用", "其余"], "labels": [5]}

• label_studio_file: 从 label studio 导出的数据标注文件。
• save_dir: 训练数据的保留目录，默认存储在 data 目录下。
• splits: 划分数据集时训练集、验证集所占的比例。默认为 [0.8, 0.1, 0.1] 示意依照 8:1:1 的比例将数据划分为训练集、验证集和测试集。
• options: 指定分类工作的类别标签。若输出类型为文件，则文件中每行一个标签。
• is_shuffle: 是否对数据集进行随机打散，默认为 True。
• seed: 随机种子，默认为 1000.

备注：

• 默认状况下 label_studio.py 脚本会依照比例将数据划分为 train/dev/test 数据集
• 每次执行 label_studio.py 脚本，将会笼罩已有的同名数据文件
• 对于从 label_studio 导出的文件，默认文件中的每条数据都是通过人工正确标注的。

应用 Label Studio 数据标注工具进行标注，如果已有标注好的本地数据集，咱们须要将数据集整顿为文档要求的格局，

4. 模型训练预测

多任务训练场景可别离进行数据转换再进行混合：通用分类、评论情感剖析、语义类似度计算、蕴含推理、多项式浏览了解等泛滥“泛分类”工作

## 代码构造
├── deploy/simple_serving/ # 模型部署脚本
├── utils.py               # 数据处理工具
├── run_train.py           # 模型微调脚本
├── run_eval.py            # 模型评估脚本
├── label_studio.py        # 数据格式转换脚本
├── label_studio_text.md   # 数据标注阐明文档
└── README.md

4.1 模型微调

举荐应用 PromptTrainer API 对模型进行微调，该 API 封装了提醒定义性能，且继承自 Trainer API。只需输出模型、数据集等就能够应用 Trainer API 高效疾速地进行预训练、微调等工作，能够一键启动多卡训练、混合精度训练、梯度累积、断点重启、日志显示等性能，Trainer API 还针对训练过程的通用训练配置做了封装，比方：优化器、学习率调度等。

应用上面的命令，应用 utc-base 作为预训练模型进行模型微调，将微调后的模型保留至output_dir：

4.1.1 单卡训练

# 装置最新版本 paddlenlp
!pip install --upgrade paddlenlp

# 单卡启动：!python run_train.py  \
    --device gpu \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 10 \
    --eval_steps 10 \
    --seed 1000 \
    --model_name_or_path utc-base \
    --output_dir ./checkpoint/model_best \
    --dataset_path ./data/ \
    --max_seq_length 512  \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --per_device_eval_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --num_train_epochs 20 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --do_train \
    --do_eval \
    --do_export \
    --export_model_dir ./checkpoint/model_best \
    --overwrite_output_dir \
    --disable_tqdm True \
    --metric_for_best_model macro_f1 \
    --load_best_model_at_end  True \
    --save_total_limit 1 \
    --save_plm

eval_loss: 0.3148668706417084, eval_micro_f1: 0.9848484848484849, eval_macro_f1: 0.9504132231404958, eval_runtime: 0.0757, eval_samples_per_second: 79.286, eval_steps_per_second: 39.643, epoch: 19.6957

[2023-04-13 17:02:45,941] [INFO] -   epoch                    =    19.6957
[2023-04-13 17:02:45,941] [INFO] -   train_loss               =     0.9758
[2023-04-13 17:02:45,942] [INFO] -   train_runtime            = 0:00:45.91
[2023-04-13 17:02:45,942] [INFO] -   train_samples_per_second =     19.602
[2023-04-13 17:02:45,942] [INFO] -   train_steps_per_second   =      0.871

二分类时须要留神的问题

• ModuleNotFoundError: No module named ‘fast_tokenizer’

装置一下 fast tokenizer
pip install --upgrade fast_tokenizer

• 开启 single_label 时须要将运行脚本中的 metric_for_best_model 参数改为 accuracy

metric_value = metrics[metric_to_check]
KeyError: 'eval_macro_f1'

4.1.2 多卡训练

如果在 GPU 环境中应用，能够指定 gpus 参数进行多卡训练：

# !python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3" run_train.py \
#     --device gpu \
#     --logging_steps 10 \
#     --save_steps 10 \
#     --eval_steps 10 \
#     --seed 1000 \
#     --model_name_or_path utc-base \
#     --output_dir ./checkpoint/model_best \
#     --dataset_path ./data/ \
#     --max_seq_length 512  \
#     --per_device_train_batch_size 2 \
#     --per_device_eval_batch_size 2 \
#     --gradient_accumulation_steps 8 \
#     --num_train_epochs 20 \
#     --learning_rate 1e-5 \
#     --do_train \
#     --do_eval \
#     --do_export \
#     --export_model_dir ./checkpoint/model_best \
#     --overwrite_output_dir \
#     --disable_tqdm True \
#     --metric_for_best_model macro_f1 \
#     --load_best_model_at_end  True \
#     --save_total_limit 1 \
#     --save_plm

该示例代码中因为设置了参数 --do_eval，因而在训练完会主动进行评估。

可配置参数阐明：

• single_label: 每条样本是否只预测一个标签。默认为False，示意多标签分类。
• device: 训练设施，可抉择 ‘cpu’、’gpu’ 其中的一种；默认为 GPU 训练。
• logging_steps: 训练过程中日志打印的距离 steps 数，默认 10。
• save_steps: 训练过程中保留模型 checkpoint 的距离 steps 数，默认 100。
• eval_steps: 训练过程中保留模型 checkpoint 的距离 steps 数，默认 100。
• seed：全局随机种子，默认为 42。
• model_name_or_path：进行 few shot 训练应用的预训练模型。默认为 “utc-base”, 可选 ”utc-xbase”, “utc-base”, “utc-medium”, “utc-mini”, “utc-micro”, “utc-nano”, “utc-pico”。
• output_dir：必须，模型训练或压缩后保留的模型目录；默认为 None。
• dataset_path：数据集文件所在目录；默认为 ./data/。
• train_file：训练集后缀；默认为 train.txt。
• dev_file：开发集后缀；默认为 dev.txt。
• max_seq_len：文本最大切分长度，包含标签的输出超过最大长度时会对输出文本进行主动切分，标签局部不可切分，默认为 512。
• per_device_train_batch_size: 用于训练的每个 GPU 外围 /CPU 的 batch 大小，默认为 8。
• per_device_eval_batch_size: 用于评估的每个 GPU 外围 /CPU 的 batch 大小，默认为 8。
• num_train_epochs: 训练轮次，应用早停法时能够抉择 100；默认为 10。
• learning_rate：训练最大学习率，UTC 举荐设置为 1e-5；默认值为 3e-5。
• do_train: 是否进行微调训练，设置该参数示意进行微调训练，默认不设置。
• do_eval: 是否进行评估，设置该参数示意进行评估，默认不设置。
• do_export: 是否进行导出，设置该参数示意进行动态图导出，默认不设置。
• export_model_dir: 动态图导出地址，默认为 None。
• overwrite_output_dir：如果 True，笼罩输入目录的内容。如果 output_dir 指向检查点目录，则应用它持续训练。
• disable_tqdm：是否应用 tqdm 进度条。
• metric_for_best_model：最优模型指标, UTC 举荐设置为 macro_f1，默认为 None。
• load_best_model_at_end：训练完结后是否加载最优模型，通常与 metric_for_best_model 配合应用，默认为 False。
• save_total_limit：如果设置次参数，将限度 checkpoint 的总数。删除旧的 checkpoints 输入目录，默认为 None。
• --save_plm：保留模型进行推理部署

4.2 模型评估

通过运行以下命令进行模型评估预测：

!python run_eval.py \
    --model_path ./checkpoint/model_best \
    --test_path ./data/test.txt \
    --per_device_eval_batch_size 16 \
    --max_seq_len 512 \
    --output_dir ./checkpoint_test

测试后果

[2023-04-13 17:06:59,413] [INFO] -   test_loss               =     1.6392
[2023-04-13 17:06:59,413] [INFO] -   test_macro_f1           =     0.8167
[2023-04-13 17:06:59,413] [INFO] -   test_micro_f1           =     0.9394
[2023-04-13 17:06:59,413] [INFO] -   test_runtime            = 0:00:00.87
[2023-04-13 17:06:59,413] [INFO] -   test_samples_per_second =      6.835
[2023-04-13 17:06:59,413] [INFO] -   test_steps_per_second   =      1.139

可配置参数阐明：

• model_path: 进行评估的模型文件夹门路，门路下需蕴含模型权重文件 model_state.pdparams 及配置文件model_config.json。
• test_path: 进行评估的测试集文件。
• per_device_eval_batch_size: 批处理大小，请联合机器状况进行调整，默认为 16。
• max_seq_len: 文本最大切分长度，输出超过最大长度时会对输出文本进行主动切分，默认为 512。
• single_label: 每条样本是否只预测一个标签。默认为False，示意多标签分类。

4.3 模型预测

paddlenlp.Taskflow装载定制模型，通过 task_path 指定模型权重文件的门路，门路下须要蕴含训练好的模型权重文件model_state.pdparams。

!pip install onnxruntime-gpu onnx onnxconverter-common
!pip install paddle2onnx
#如果呈现这个报错 local variable 'paddle2onnx' referenced before assignment，请装置上述库 onnx 的包须要装置
#中途呈现一些正告能够漠视

from pprint import pprint
from paddlenlp import Taskflow
schema = ["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议", "疾病表述", "结果表述", "注意事项", "效用作用", "医疗费用", "其余"]
# my_cls = Taskflow("zero_shot_text_classification", model="utc-base", schema=schema, task_path='/home/aistudio/checkpoint/model_best/plm', precision="fp16")
my_cls = Taskflow("zero_shot_text_classification", model="utc-base", schema=schema, task_path='/home/aistudio/checkpoint/model_best/plm')
#反对 FP16 半精度推理减速, 须要装置 onnx
pprint(my_cls(["老年斑为什么都长在面部和手背上","老成都市哪家内痔医院比拟好怎么样最好？","中性粒细胞比率偏低"]))

[2023-04-14 11:45:11,057] [INFO] - We are using <class 'paddlenlp.transformers.ernie.tokenizer.ErnieTokenizer'> to load 'utc-base'.
[2023-04-14 11:45:11,059] [INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/utc-base/utc_base_vocab.txt
[2023-04-14 11:45:11,083] [INFO] - tokenizer config file saved in /home/aistudio/.paddlenlp/models/utc-base/tokenizer_config.json
[2023-04-14 11:45:11,085] [INFO] - Special tokens file saved in /home/aistudio/.paddlenlp/models/utc-base/special_tokens_map.json
[2023-04-14 11:45:11,088] [INFO] - Assigning ['[O-MASK]'] to the additional_special_tokens key of the tokenizer


[{'predictions': [{'label': '病因剖析', 'score': 0.7360146263899581}],
  'text_a': '老年斑为什么都长在面部和手背上'},
 {'predictions': [{'label': '就医倡议', 'score': 0.9940570944549809}],
  'text_a': '老成都市哪家内痔医院比拟好怎么样最好？'},
 {'predictions': [{'label': '指标解读', 'score': 0.6683004187689248}],
  'text_a': '中性粒细胞比率偏低'}]

from pprint import pprint
from paddlenlp import Taskflow
schema = ["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议", "疾病表述", "结果表述", "注意事项", "效用作用", "医疗费用", "其余"]
my_cls = Taskflow("zero_shot_text_classification", model="utc-base", schema=schema)
pprint(my_cls(["老年斑为什么都长在面部和手背上","老成都市哪家内痔医院比拟好怎么样最好？","中性粒细胞比率偏低"]))

[2023-04-14 11:45:20,869] [INFO] - We are using <class 'paddlenlp.transformers.ernie.tokenizer.ErnieTokenizer'> to load 'utc-base'.
[2023-04-14 11:45:20,872] [INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/utc-base/utc_base_vocab.txt
[2023-04-14 11:45:20,897] [INFO] - tokenizer config file saved in /home/aistudio/.paddlenlp/models/utc-base/tokenizer_config.json
[2023-04-14 11:45:20,900] [INFO] - Special tokens file saved in /home/aistudio/.paddlenlp/models/utc-base/special_tokens_map.json
[2023-04-14 11:45:20,903] [INFO] - Assigning ['[O-MASK]'] to the additional_special_tokens key of the tokenizer


[{'predictions': [], 'text_a': '老年斑为什么都长在面部和手背上'},
 {'predictions': [{'label': '就医倡议', 'score': 0.9283481315032535},
                  {'label': '其余', 'score': 0.5083715719139965}],
  'text_a': '老成都市哪家内痔医院比拟好怎么样最好？'},
 {'predictions': [{'label': '其余', 'score': 0.9437889944553786}],
  'text_a': '中性粒细胞比率偏低'}]

4.3.1 预测后果比照

显著能够看到在通过样本训练后，在 test 测试的后果小样本本微调的后果显著晋升

4.3.2 各个模型见比照

Micro F1 更关注整个数据集的性能，而 Macro F1 更关注每个类别的性能。

医疗用意分类数据集 KUAKE-QIC 验证集 zero-shot 试验指标和小样本下训练比照：

| | Macro F1 | Micro F1 | 微调后 Macro F1 | 微调后 Micro F1 |
| :——–: | :——–: | :——–: | :——–: | :——–: |
| utc-xbase | 66.30 | 89.67 | | |
| utc-base | 64.13 | 89.06 |81.67（+17.54）|93.94（+4.88）|
| utc-medium | 69.62 | 89.15 || |
| utc-micro | 60.31 | 79.14 || |
| utc-mini | 65.82 | 89.82 || |
| utc-nano | 62.03 | 80.92 || |
| utc-pico | 53.63 | 83.57 || |

其余模型就不一一验证了，感兴趣同学自行验证。

5. 模型部署

目前 UTC 模型提供基于多种部署形式，包含基于 FastDeploy 的本地 Python 部署以及 PaddleNLP SimpleServing 的服务化部署。

5.1 FastDeploy UTC 模型 Python 部署示例

以下示例展现如何基于 FastDeploy 库实现 UTC 模型实现通用文本分类工作的 Python 预测部署，可通过命令行参数 --device 以及 --backend 指定运行在不同的硬件以及推理引擎后端，并应用 --model_dir 参数指定运行的模型。模型目录为 application/zero_shot_text_classification/checkpoint/model_best（用户可按理论状况设置）。

在部署前，参考 FastDeploy SDK 装置文档装置 FastDeploy Python SDK。

本目录下提供 infer.py 疾速实现在 CPU/GPU 的通用文本分类工作的 Python 部署示例。

• 依赖装置

间接执行以下命令装置部署示例的依赖。

# 装置 fast_tokenizer 以及 GPU 版本 fastdeploy
pip install fast-tokenizer-python fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html

以下示例展现如何基于 FastDeploy 库实现 UTC 模型进行文本分类工作的 Python 预测部署，可通过命令行参数 --device 以及 --backend 指定运行在不同的硬件以及推理引擎后端，并应用 --model_dir 参数指定运行的模型，具体参数设置可查看上面 [参数阐明])。示例中的模型是依照 [UTC 训练文档] 导出失去的部署模型，其模型目录为 application/zero_shot_text_classification/checkpoint/model_best（用户可按理论状况设置）。

# CPU 推理
python /home/aistudio/deploy/python/infer.py--model_dir /home/aistudio/checkpoint/model_best --device cpu
# GPU 推理
python /home/aistudio/deploy/python/infer.py --model_dir /home/aistudio/checkpoint/model_best --device gpu

运行实现后返回的后果如下：

• 参数阐明

• FastDeploy 高阶用法

FastDeploy 在 Python 端上，提供 fastdeploy.RuntimeOption.use_xxx() 以及 fastdeploy.RuntimeOption.use_xxx_backend() 接口反对开发者抉择不同的硬件、不同的推理引擎进行部署。在不同的硬件上部署 UTC 模型，须要抉择硬件所反对的推理引擎进行部署，下表展现如何在不同的硬件上抉择可用的推理引擎部署 UTC 模型。

符号阐明: (1) ✅: 曾经反对; (2) ❔: 正在进行中; (3) N/A: 暂不反对;

# !pip install --user fast-tokenizer-python fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html
#比拟大 1.4G 去终端装置

在 notebook 执行呈现问题，可能须要本地对 fastdeploy 利用调试，或者有小伙伴解决了能够再评论区发表一下，一起解决。

1. 在 studio 目前显示是装置胜利了，然而初始化是失败的

  File "/home/aistudio/.data/webide/pip/lib/python3.7/site-packages/fastdeploy/c_lib_wrap.py", line 166, in <module>
    raise RuntimeError("FastDeploy initalized failed!")
RuntimeError: FastDeploy initalized failed!

2. 在本地测试模型应用了 utc-pico，cpu 状况下调试。

成果如下:

记得批改 infer 文件对应的预测内容

    predictor = Predictor(args, schema=["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议", "疾病表述", "结果表述", "注意事项", "效用作用", "医疗费用", "其余"])
    results = predictor.predict(["月经期间刮痧拔罐会引起身材什么","老年斑为什么都长在面部和手背上","成都市哪家内痔医院比拟好怎么样最好？","中性粒细胞比率偏低"])

推理：模型目录须要蕴含：model.pdmodel 等文件

5.2 SimpleServing 的服务化部署

在 UTC 的服务化能力中咱们提供基于 PaddleNLP SimpleServing 来搭建服务化能力，通过几行代码即可搭建服务化部署能力。

• 环境筹备

应用有 SimpleServing 性能的 PaddleNLP 版本(或者最新的 develop 版本)

pip install paddlenlp >= 2.5.0

• Server 服务启动

进入文件以后所在门路

paddlenlp server server:app --workers 1 --host 0.0.0.0 --port 8190

• Client 申请启动

python client.py

• 服务化自定义参数

  • Server 自定义参数
  • schema 替换

# Default schema
schema = ["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议", "疾病表述", "结果表述", "注意事项", "效用作用", "医疗费用", "其余"]

* 设置模型门路

# Default task_path
utc = Taskflow("zero_shot_text_classification", model="utc-base", task_path="../../checkpoint/model_best/plm", schema=schema)

* 多卡服务化预测

PaddleNLP SimpleServing 反对多卡负载平衡预测，次要在服务化注册的时候，注册两个 Taskflow 的 task 即可，上面是示例代码

utc1 = Taskflow("zero_shot_text_classification", model="utc-base", task_path="../../checkpoint/model_best", schema=schema)
utc2 = Taskflow("zero_shot_text_classification", model="utc-base", task_path="../../checkpoint/model_best", schema=schema)
service.register_taskflow("taskflow/utc", [utc1, utc2])

• 更多配置

from paddlenlp import Taskflow
schema = ["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议", "疾病表述", "结果表述", "注意事项", "效用作用", "医疗费用", "其余"]
utc = Taskflow("zero_shot_text_classification",
                   schema=schema,
                   model="utc-base",
                   max_seq_len=512,
                   batch_size=1,
                   pred_threshold=0.5,
                   precision="fp32")

• schema：定义工作标签候选汇合。
• model：抉择工作应用的模型，默认为utc-base, 可选有utc-xbase, utc-base, utc-medium, utc-micro, utc-mini, utc-nano, utc-pico。
• max_seq_len：最长输出长度，包含所有标签的长度，默认为 512。
• batch_size：批处理大小，请联合机器状况进行调整，默认为 1。
• pred_threshold：模型对标签预测的概率在 0～1 之间，返回后果去掉小于这个阈值的后果，默认为 0.5。

• precision：抉择模型精度，默认为 fp32，可选有fp16 和fp32。fp16推理速度更快。如果抉择 fp16，请先确保机器正确装置 NVIDIA 相关驱动和根底软件， 确保 CUDA>=11.2，cuDNN>=8.1.1，首次应用需依照提醒装置相干依赖。其次，须要确保 GPU 设施的 CUDA 计算能力（CUDA Compute Capability）大于 7.0，典型的设施包含 V100、T4、A10、A100、GTX 20 系列和 30 系列显卡等。更多对于 CUDA Compute Capability 和精度反对状况请参考 NVIDIA 文档：GPU 硬件与反对精度对照表。

  • Client 自定义参数

# Changed to input texts you wanted
texts = ["中性粒细胞比率偏低"]

%cd /home/aistudio/deploy/simple_serving
!paddlenlp server server:app --workers 1 --host 0.0.0.0 --port 8190
#Error loading ASGI app. Could not import module "server".
#去终端执行即可

/home/aistudio/deploy/simple_serving
[2023-04-13 18:26:51,839] [INFO] - starting to PaddleNLP SimpleServer...
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] - The PaddleNLP SimpleServer is starting, backend component uvicorn arguments as follows:
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] -    the starting argument [host]=0.0.0.0
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] -    the starting argument [port]=8190
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] -    the starting argument [log_level]=None
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] -    the starting argument [workers]=1
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] -    the starting argument [limit_concurrency]=None
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] -    the starting argument [limit_max_requests]=None
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] -    the starting argument [timeout_keep_alive]=15
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] -    the starting argument [app_dir]=/home/aistudio/deploy/simple_serving
[2023-04-13 18:26:51,840] [INFO] -    the starting argument [reload]=False
[2023-04-13 18:26:52,037] [INFO] - We are using <class 'paddlenlp.transformers.ernie.tokenizer.ErnieTokenizer'> to load 'utc-base'.
[2023-04-13 18:26:52,038] [INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/utc-base/utc_base_vocab.txt
[2023-04-13 18:26:52,067] [INFO] - tokenizer config file saved in /home/aistudio/.paddlenlp/models/utc-base/tokenizer_config.json
[2023-04-13 18:26:52,067] [INFO] - Special tokens file saved in /home/aistudio/.paddlenlp/models/utc-base/special_tokens_map.json
[2023-04-13 18:26:52,069] [INFO] - Assigning ['[O-MASK]'] to the additional_special_tokens key of the tokenizer
[2023-04-13 18:26:55,628] [INFO] -    Taskflow  request [path]=/taskflow/utc is genereated.
INFO:     Started server process [1718]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit)
^C
INFO:     Shutting down
INFO:     Waiting for application shutdown.
INFO:     Application shutdown complete.
INFO:     Finished server process [1718]

在 notebook 如果不行，能够间接进入终端进行调试，须要留神的是要在同一个门路下不然会报错

# Save at server.py
from paddlenlp import SimpleServer, Taskflow

schema = ["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议"]
utc = Taskflow("zero_shot_text_classification",
               model="utc-base",
               schema=schema,
               task_path="/home/aistudio/checkpoint/model_best/plm",
               precision="fp32")
app = SimpleServer()
app.register_taskflow("taskflow/utc", utc)

# %cd /home/aistudio/deploy/simple_serving
!python client.py

6. 总结

原我的项目链接：

https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/130237035

原文文末含码源以及地址

Macro F1 和 Micro F1 都是评估分类模型性能的指标，然而它们计算形式不同。

• Macro F1 是每个类别的 F1 值的平均值，不思考类别的样本数。它实用于数据集中各个类别的样本数量相近的状况下，能够更好地反映每个类别的性能。
• Micro F1 是所有类别的 F1 值的加权均匀，其中权重为每个类别的样本数。它将所有类别的预测后果汇总为一个混同矩阵，并计算出整个数据集的准确率、召回率和 F1 值。Micro F1 实用于多分类问题，尤其是在数据集不均衡的状况下，能够更好地反映整体的性能。

总之，Micro F1 更关注整个数据集的性能，而 Macro F1 更关注每个类别的性能。

医疗用意分类数据集 KUAKE-QIC 验证集 zero-shot 试验指标和小样本下训练比照：

| | Macro F1 | Micro F1 | 微调后 Macro F1 | 微调后 Micro F1 |
| :——–: | :——–: | :——–: | :——–: | :——–: |
| utc-xbase | 66.30 | 89.67 | | |
| utc-base | 64.13 | 89.06 |81.67（+17.54）|93.94（+4.88）|
| utc-medium | 69.62 | 89.15 || |
| utc-micro | 60.31 | 79.14 || |
| utc-mini | 65.82 | 89.82 || |
| utc-nano | 62.03 | 80.92 || |
| utc-pico | 53.63 | 83.57 || |

## 6.1 更多任务适配

PaddleNLP 联合文心 ERNIE，基于 UTC 技术开源了首个面向通用文本分类的产业级技术计划。对于简略工作，通过调用 paddlenlp.Taskflow API，仅用三行代码即可实现零样本（Zero-shot）通用文本分类，可反对情感剖析、用意辨认、语义匹配、蕴含推理等各种可转换为分类问题的 NLU 工作。仅应用一个模型即可同时反对多个工作，便捷高效！

from pprint import pprint
from paddlenlp import Taskflow
# 情感剖析
cls = Taskflow("zero_shot_text_classification", schema=["这是一条好评", "这是一条差评"])
cls("房间洁净亮堂，十分不错")
>>>
[{'predictions': [{'label': '这是一条好评', 'score': 0.9695149765679986}], 
'text_a': '房间洁净亮堂，十分不错'}]

# 用意辨认
schema = ["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议", "疾病表述", "结果表述", "注意事项", "效用作用", "医疗费用", "其余"]
pprint(cls("先天性厚甲症去哪里治"))
>>>
[{'predictions': [{'label': '就医倡议', 'score': 0.9628814210597645}], 
'text_a': '先天性厚甲症去哪里治'}]

# 语义类似度
cls = Taskflow("zero_shot_text_classification", schema=["不同", "雷同"])
pprint(cls([["怎么查看合同", "从哪里能够看到合同"], ["为什么始终没有电话来确认借款信息", "为何我还款了，明天却接到客服电话告诉"]]))
>>>
[{'predictions': [{'label': '雷同', 'score': 0.9775065319076257}],
'text_a': '怎么查看合同',
'text_b': '从哪里能够看到合同'},
 {'predictions': [{'label': '不同', 'score': 0.9918983379165037}],
'text_a': '为什么始终没有电话来确认借款信息',
'text_b': '为何我还款了，明天却接到客服电话告诉'}]

# 蕴含推理
cls = Taskflow("zero_shot_text_classification", schema=["中立", "蕴含", "矛盾"])
pprint(cls([["一个骑自行车的人正沿着一条城市街道朝一座有时钟的塔走去。", "骑自行车的人正朝钟楼走去。"],
          ["一个留着长发和胡须的怪人，在地铁里衣着一件色彩娇艳的衬衫。", "这件衬衫是新的。"],
          ["一个衣着绿色衬衫的妈妈和一个穿全黑衣服的男人在跳舞。", "两人都衣着红色裤子。"]]))
>>>
[{'predictions': [{'label': '蕴含', 'score': 0.9944843058584897}], 
'text_a': '一个骑自行车的人正沿着一条城市街道朝一座有时钟的塔走去。',
'text_b': '骑自行车的人正朝钟楼走去。'},
 {'predictions': [{'label': '中立', 'score': 0.6659998351201399}], 
'text_a': '一个留着长发和胡须的怪人，在地铁里衣着一件色彩娇艳的衬衫。',
'text_b': '这件衬衫是新的。'},
 {'predictions': [{'label': '矛盾', 'score': 0.9270557883904931}], 
'text_a': '一个衣着绿色衬衫的妈妈和一个穿全黑衣服的男人在跳舞。',
'text_b': '两人都衣着红色裤子。'}]

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