关于人工智能:基于文心大模型套件ERNIEKit实现文本匹配算法模块化方便应用落地

文心大模型，产业级常识加强大模型介绍

官网：https://wenxin.baidu.com/

文心大模型开发套件 ERNIEKit，面向 NLP 工程师，提供全流程大模型开发与部署工具集，端到端、全方位施展大模型效力。

提供业界成果当先的 ERNIE 3.0 系列开源模型和基于 ERNIE 的前沿任务模型，满足企业和开发者对 NLP 模型开发和学习的需要，预置文本分类、文本匹配、序列标注、信息抽取、文本生成五大经典 NLP 工作，提供基于 ERNIE3.0 的预训练模型的开发和应用。

PS：这里特地正文一下，目前 ERNIEKit 套件在兼容 Paddle2.4 版本上还有点问题，稳固版本是 2.2，上司环境介绍里也有表明，次要还是对 1.x 的 fluid 兼容问题。

1. 文本匹配

文本匹配是 NLP 中一个重要的根底问题，NLP 中的许多工作都能够形象为文本匹配工作，其通常以文本类似度计算、文本相关性计算的模式，在利用零碎中起外围撑持作用。

代码构造：

文本匹配工作位于./applications/tasks/text_matching

.
├── data                                                                                    ### 示例数据文件夹，包含各工作所需的训练集、测试集、验证集和预测集
│   ├── dev_data
│   │   └── dev.txt
│   ├── dev_data_tokenized
│   │   └── dev.txt
│   ├── dict
│   │   └── vocab.txt
│   ├── download_data.sh
│   ├── predict_data
│   │   └── infer.txt
│   ├── predict_data_tokenized
│   │   └── infer.txt
│   ├── test_data
│   │   └── test.txt
│   ├── test_data_tokenized
│   │   └── test.txt
│   ├── train_data_pairwise
│   │   └── train.txt
│   ├── train_data_pairwise_tokenized
│   │   └── train.txt
│   └── train_data_pointwise
│       └── train.txt
├── data_set_reader                                                                ### 与匹配工作相干的数据读取代码
│   └── ernie_classification_dataset_reader.py        ### 应用 ERNIE 的 FC 匹配工作专用的数据读取代码
├── examples                                                                            ### 各典型网络的 json 配置文件，infer 后缀的为对应的预测配置文件
│   ├── mtch_bow_pairwise_ch_infer.json
│   ├── mtch_bow_pairwise_ch.json
│   ├── mtch_ernie_fc_pointwise_ch_infer.json
│   ├── mtch_ernie_fc_pointwise_ch.json
│   ├── mtch_ernie_pairwise_simnet_ch_infer.json
│   ├── mtch_ernie_pairwise_simnet_ch.json
│   ├── mtch_ernie_pointwise_simnet_ch_infer.json
│   └── mtch_ernie_pointwise_simnet_ch.json
├── inference                                                                            ### 模型预测代码
│   └── custom_inference.py                                                ### 文本匹配工作通用的模型预测代码
├── model                                                                                    ### 文本匹配工作相干的网络文件
│   ├── base_matching.py
│   ├── bow_matching_pairwise.py
│   ├── ernie_matching_fc_pointwise.py
│   ├── ernie_matching_siamese_pairwise.py
│   └── ernie_matching_siamese_pointwise.py
├── run_infer.py                                                                    ### 依附 json 进行模型预测的入口脚本
├── run_trainer.py                                                                ### 依附 json 进行模型训练的入口脚本
└── trainer                                                                                ### 模型训练和评估代码
    ├── custom_dynamic_trainer.py                                    ### 动静库模式下的模型训练评估代码
    └── custom_trainer.py                                                    ### 动态图模式下的模型训练评估代码

1.1 数据筹备

在文心中，基于 ERNIE 的模型都不须要用户本人分词和生成词表文件，非 ERNIE 的模型须要用户本人提前切好词，词之间以空格分隔，并生成词表文件。切词和词表生成能够应用「分词工具与词表生成工具」进行解决。

• 文心中的所有数据集、蕴含词表文件、label_map 文件等都必须为为 utf- 8 格局，如果你的数据是其余格局，请应用「编码辨认及转换工具」进行格局转换。
• 在文本匹配工作中，依据其训练形式的不同，训练集分为 Pointwise 和 Pairwise 两种格局，测试集、验证集和预测集的格局雷同。
• 非 ERNIE 数据的 pointwise 训练集、pairwise 训练集、测试集、验证集和预测集别离寄存在./applications/tasks/text_matching/data 目录下的 train_data_pointwise_tokenized、train_data_pairwise_tokenized、test_data_tokenized、dev_data_tokenized 和 predict_data_tokenized 文件夹下。
• ERNIE 数据的 pointwise 训练集、pairwise 训练集、测试集、验证集和预测集别离寄存在./applications/tasks/text_matching/data 目录下的 train_data_pointwise、train_data_pairwise、test_data、dev_data 和 predict_data 文件夹下。

1.1.1 非 ERNIE 模型数据

训练集

• Pointwise 训练集：数据分为三列，列与列之间用 \t 宰割。前两列为文本，最初一列为标签。

  喜爱 打篮球 的 男生 喜爱 什么样 的 女生    爱 打篮球 的 男生 喜爱 什么样 的 女生   1
  我 手机 丢 了，我 想 换 个 手机    我 想 买 个 新手机，求 举荐   1
  大家 感觉 她 难看 吗    大家 感觉 跑 男 难看 吗？0

• Pairwise 训练集：数据分为三列，列与列之间用 \t 宰割，以 query 和文章题目匹配工作为例，第一列为 query，第二列为正例题目 pos_titile，第三列为负例题目 neg_title。

  喜爱 打篮球 的 男生 喜爱 什么样 的 女生    爱 打篮球 的 男生 喜爱 什么样 的 女生    恋情 里 没有 谁 对 谁错 吗？我 手机 丢 了，我 想 换 个 手机    我 想 买 个 新手机，求 举荐    剑灵 高级 衣料 怎么 得
  大家 感觉 她 难看 吗    大家 感觉 跑 男 难看 吗？照片 怎么 变成 漫画

  预测集

• 预测集样例如下所示，预测集无需进行标签预占位，数据为两列文本，两列文本之间应用 \t 进行分隔。

  图片 上 得 牌子 是 什么    图片 上 是 什么 牌子 的 包
  芹菜 包 什么 肉 好吃    芹菜 炒 啥 好吃
  汽车 坐垫 什么 牌子 好？什么 牌子 的 汽车 坐垫 好

  词表
  非 ERNIE 模型的词表文件示例寄存在 ./applications/tasks/text_matching/data/dict/vocab.txt ：词表分为两列，第一列为词，第二列为 id（从 0 开始），列与列之间用 **\t 进行分隔。文心的词表中 [PAD]、[CLS]、[SEP]、[MASK]、[UNK] 这 5 个词是必须要有的，若用户自备词表，需保障这 5 个词是存在的。局部词示意例如下所示：

  [PAD]    0
  [CLS]    1
  [SEP]    2
  [MASK]    3
  的    4
  这个    5
  您好    6
  ...
  [UNK]   1566

  1.1.2 ERNIE 模型数

  训练集

ERNIE 数据集与非 ERNIE 数据集格局统一，不同之处在于不必分词

• Pointwise 训练集：数据分为三列，列与列之间用 \t 宰割。前两列为文本，最初一列为标签。

  喜爱打篮球的男生喜爱什么样的女生    爱打篮球的男生喜爱什么样的女生    1
  我手机丢了，我想换个手机    我想买个新手机，求举荐    1
  大家感觉她难看吗    大家感觉跑男难看吗？0
  求秋色之空漫画选集    求秋色之空选集漫画    1
  早晨睡觉带着耳机听音乐有什么坏处吗？孕妇能够戴耳机听音乐吗?    0

• Pairwise 训练集：数据分为三列，列与列之间用 \t 宰割，以 query 和文章题目匹配工作为例，第一列为 query，第二列为正例题目 pos_titile，第三列为负例题目 neg_title。

  喜爱打篮球的男生喜爱什么样的女生    爱打篮球的男生喜爱什么样的女生    这边的状态显示是期待确认的
  我手机丢了，我想换个手机    我想买个新手机，求举荐    求一本小说是和攻撕逼的
  大家感觉她难看吗    大家感觉跑男难看吗？四川商务职业学院好不好呀
  求秋色之空漫画选集    求秋色之空选集漫画    杂志社摄影照片投稿
  早晨睡觉带着耳机听音乐有什么坏处吗？孕妇能够戴耳机听音乐吗?    给姓全的男生起外号

  测试集 / 验证集

• ERNIE 数据集与非 ERNIE 数据集格局统一，不同之处在于不必分词

• 测试集 / 验证集样例如下所示，数据分为三列，列与列之间用 \t 进行分隔，前两列为文本，最初一列为标签。

  尺有所短，前面是什么    尺有所短，前面写什么    1
  为什么恐怖片会吓死人    为什么恐怖片会吓死人？1
  这是什么舞？(图片)    这是什么枪图片如下    0
  这是什么意思，翻译一下    翻译一下这是什么意思    1

  海 尔 全 自 动 洗 衣 机 怎 么 样 海 尔 全 自 动 洗 衣 机 怎 么 样    海 尔 全 自 动 洗 衣 机 怎 么 用 海 尔 全 自 动 洗 衣 机 怎 么 用
  在 家 电 脑 做 什 么 兼 职 好 呢 在 家 电 脑 做 什 么 兼 职 好 呢    两 台 电 脑 做 什 么 兼 职 好 呢 两 台 电 脑 做 什 么 兼 职 好 呢
  这 是 什 么 动 漫 的 图 片 啊 } 这 是 什 么 动 漫 的 图 片 啊 }    这 是 动 漫 还 是 图 片 这 是 动 漫 还 是 图 片

  词表

ERNIE 词表文件格式与非 ERNIE 的格局统一，ERNIE 词表由文心 model 提供，./applications/models_hub 门路下各 ERNIE 模型文件夹下存在着对应的词表文件，用户可依据须要进行抉择，具体示例如下所示：

[PAD]    0
[CLS]    1
[SEP]    2
[MASK]   3，4
的    5、6
一    7
人    8

1.2 网络（模型）抉择

文心预置的可用于文本分类的模型源文件在 applications/tasks/text_matching/model 目录下，在介绍具体的模型前先对文本匹配网络波及到的概念进行形容。

• Pointwise/Pairwise

  • Pointwise：输出两个文本和一个标签，可看作为一个分类问题，即判断输出的两个文本是否匹配。
  • Pairwise：输出为三个文本，别离为 Query 以及对应的正样本和负样本，该训练形式思考到了文本之间的绝对程序。

• 单塔 / 双塔

  • 单塔：先将输出文本合并，而后输出到繁多的神经网络模型。
  • 双塔：对输出文本别离进行编码成固定长度的向量，通过文本的示意向量进行交互计算失去文本之间的关系。
• 各个模型的特点如下所示：

面向搜寻、举荐零碎排序模块、召回模块的惯例解决方案，具体如下:

1. 基于单塔 Point-wise 范式的语义匹配模型 ernie_matching: 模型精度高、计算复杂度高, 适宜间接进行语义匹配 2 分类的利用场景。
2. 基于单塔 Pair-wise 范式的语义匹配模型 ernie_matching: 模型精度高、计算复杂度高, 对文本类似度大小的序关系建模能力更强，适宜将类似度特色作为下层排序模块输出特色的利用场景。
3. 基于双塔 Point-wise 范式的语义匹配模型 SimNet 和 Sentence Transformers, 这 2 种计划计算效率更高，适宜对延时要求高、依据语义类似度进行粗排的利用场景。

1.3 ERNIE 预训练模型下载

文心提供的 ERNIE 预训练模型的下载脚本在 applications/models_hub 目录下，各预训练模型可由对应的 download_xx.sh 文件下载失去，用户可依据需要自行下载。其中，ernie_config.json 为 ERNIE 预训练模型的配置文件，vocab.txt 为 ERNIE 预训练模型的词表文件，params 目录为 ERNIE 预训练模型的参数文件目录。

1.4 模型评估指标抉择

匹配工作罕用的指标有：Acc（准确率）、Precision（准确率）、Recall（召回率）、pn（正逆序比）、Auc、F1 等

1.5 运行环境抉择

• 非 ERNIE 网络，优先思考 CPU 机器
• ERNIE 网络优先思考 GPU 机器，显存大小最好在 10G 以上。

2. 开始训练 & 预测

2.1 环境装置

• 装置环境依赖：环境装置
• 装置 Ernie 套件

2.1.1 环境版本要求：

• 环境次要装置 Python 和 Paddle 对应版本要求的环境，两头倡议应用 pip 装置形式进行装置。
• Python3 版本要求：python3.7 及以上版本，参考 https://www.python.org/
• PaddlePaddle 版本要求：paddlepaddle2.0+ 版本，参考 https://www.paddlepaddle.org….

• Paddle 环境的装置，须要确认 Python 和 pip 是 64bit，并且处理器架构是 x86_64（或称作 x64、Intel 64、AMD64）架构，目前 PaddlePaddle 不反对 arm64 架构（mac M1 除外，paddle 已反对 Mac M1 芯片）。上面的第一行输入的是”64bit”，第二行输入的是”x86_64”、”x64”或”AMD64”即可：

  python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

  2.1.2 CPU 机器和 GPU 机器的装置

CPU 机器的装置

• 请参考 1，实现 Paddle 和 Python3 的装置即可

  #### GPU 机器的装置

应用 GPU 机器时，比 CPU 机器的装置多了 GPU 相关驱动的配置装置

1、GPU 环境及示例

• 须要您确认本人的 GPU 机器的装置状况，包含：nvidia 驱动、cuda 版本、cudnn 版本、nccl 版本。
• 以下是文心 ERNIE 开发套件在 GPU 机器上运行的环境配置示例：

环境示例

• Tesla V100 上 nvidia 驱动、cuda 版本、cudnn 版本、nccl 版本、python 版本以及 PaddlePaddle 版本

  • NVIDIA Driver Version: 418.67

    • CUDA Version: 10.1
    • CUDNN Version：7.6.0
    • NCCL Version: 2.3.5
    • Python 3.7.1 及以上
    • PaddlePaddle 2.2

• Tesla K40 上 nvidia 驱动、cuda 版本、cudnn 版本、nccl 版本、python 版本以及 PaddlePaddle 版本

  • NVIDIA Driver Version: 418.39

    • CUDA Version: 10.1
    • CUDNN Version：7.0.3
    • NCCL Version: 2.3.5
    • Python 3.7.1 及以上
    • PaddlePaddle 2.2

  2、配置环境变量：

• 上述环境配置实现当前，能够参考以下形式进行运行时环境变量的配置。

• 如果您的开发机上曾经配置好文心 ERNIE 开发套件须要的环境，能够参考以下命令设置您的运行环境，配置如下：

  set -x
  #在 LD_LIBRARY_PATH 中增加 cuda 库的门路
  export LD_LIBRARY_PATH=/home/work/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  export LD_LIBRARY_PATH=/home/work/cuda-10.1/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  #在 LD_LIBRARY_PATH 中增加 cudnn 库的门路
  export LD_LIBRARY_PATH=/home/work/cudnn/cudnn7.6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  #如果须要多卡并行训练，须要先下载 NCCL，下载地址：http://bj.bcebos.com/wenxin-models/nccl.tar.gz，而后在 LD_LIBRARY_PATH 中增加 NCCL 库的门路
  export LD_LIBRARY_PATH=/home/work/nccl_2.3.5/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  #如果 FLAGS_sync_nccl_allreduce 为 1，则会在 allreduce_op_handle 中调用 cudaStreamSynchronize（nccl_stream），这种模式在某些状况下能够取得更好的性能
  export FLAGS_sync_nccl_allreduce=1
  #是否是分布式训练，0 标识是分布式，1 标识是单机
  export PADDLE_IS_LOCAL=1
  export PADDLE_USE_GPU=1
  #示意调配的显存块占 GPU 总可用显存大小的比例，范畴[0,1]
  export FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=0.5
  #抉择要应用的 GPU
  #export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
  #示意是否应用垃圾回收策略来优化网络的内存应用，<0 示意禁用，>= 0 示意启用
  export FLAGS_eager_delete_tensor_gb=1.0
  #是否应用疾速垃圾回收策略
  export FLAGS_fast_eager_deletion_mode=1
  #垃圾回收策略开释变量的内存大小百分比，范畴为[0.0, 1.0]
  export FLAGS_memory_fraction_of_eager_deletion=1
  #设置 python
  #alias python= your python path
  #alias pip= your pip path

  留神：如果须要多卡并行训练，须要先下载 NCCL，下载地址：http://bj.bcebos.com/wenxin-m…，而后在 LD_LIBRARY_PATH 中增加 NCCL 库的门路

# 装置 Ernie 套件，大小在 125MB 左右
!git clone https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git

2.2 训练的配置文件

进入指定工作目录./applications/tasks/text_matching

• 配置文件：在./example 目录下，依据不同的模型有 4 种配置文件

  • mtch_bow_pairwise_ch.json：BowMatchingPairwise 模型的配置文件
  • mtch_ernie_fc_pointwise_ch.json：ErnieMatchingFcPointwise 模型的配置文件
  • mtch_ernie_pairwise_simnet_ch.json：ErnieMatchingSiamesePairwise 模型的配置文件
  • mtch_ernie_pointwise_simnet_ch.json：ErnieMatchingSiamesePointwise 模型的配置文件

├── examples              ### 各典型网络的 json 配置文件，infer 后缀的为对应的预测配置文件
│   ├── mtch_bow_pairwise_ch.json
│   ├── mtch_ernie_fc_pointwise_ch.json
│   ├── mtch_ernie_pairwise_simnet_ch.json
│   └── mtch_ernie_pointwise_simnet_ch.json

# ernie_3.0 模型下载
# 进入 models_hub 目录
%cd ./ERNIE/applications/models_hub
# 运行下载脚本
!sh download_ernie_3.0_base_ch.sh

#进入对应目录
%cd ..
%cd ./tasks/text_matching
# %cd /home/aistudio/ERNIE/applications/tasks/text_matching

2.3 训练模型

应用 run_trainer.py 脚本加载不同的配置文件从而训练不同的模型

# 训练 BowMatchingPairwise 模型
python run_trainer.py --param_path ./examples/mtch_bow_pairwise_ch.json

#训练 ErnieMatchingFcPointwise 模型
python run_trainer.py --param_path ./examples/mtch_ernie_fc_pointwise_ch.json

#训练 ErnieMatchingSiamesePairwise 模型
python run_trainer.py --param_path ./examples/mtch_ernie_pairwise_simnet_ch.json

#训练 ErnieMatchingSiamesePointwise 模型
python run_trainer.py --param_path ./examples/mtch_ernie_pointwise_simnet_ch.json

# 可自行批改代码
!python run_trainer.py --param_path ./examples/mtch_ernie_fc_pointwise_ch.json

局部后果展现

INFO: 02-14 17:24:30: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 8.4e-06
INFO: 02-14 17:24:31: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0006464745383709669 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 530 time_cost = 0.7681
INFO: 02-14 17:24:31: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 7.6e-06
INFO: 02-14 17:24:32: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0007393724517896771 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 540 time_cost = 0.7595
INFO: 02-14 17:24:32: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 6.8e-06
INFO: 02-14 17:24:32: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0005058677052147686 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 550 time_cost = 0.7621
INFO: 02-14 17:24:32: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 6e-06
INFO: 02-14 17:24:33: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0005211303941905499 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 560 time_cost = 0.7555
INFO: 02-14 17:24:33: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 5.2e-06
INFO: 02-14 17:24:34: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0006375016528181732 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 570 time_cost = 0.7505
INFO: 02-14 17:24:34: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 4.4e-06
INFO: 02-14 17:24:35: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0006092005642130971 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 580 time_cost = 0.7548
INFO: 02-14 17:24:35: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 3.6e-06
INFO: 02-14 17:24:35: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0005502075655385852 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 590 time_cost = 0.7621
INFO: 02-14 17:24:35: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 2.8e-06
INFO: 02-14 17:24:36: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0006342551205307245 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 600 time_cost = 0.7492
INFO: 02-14 17:24:36: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 2e-06
INFO: 02-14 17:24:37: ernie_matching_fc_pointwise.py:174 * 140322371376896 phase = test acc = 0.88 precision = 0.8747 time_cost = 0.968 step = 50
INFO: 02-14 17:24:37: custom_dynamic_trainer.py:138 * 140322371376896 eval step = 50
INFO: 02-14 17:24:38: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0007312577217817307 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 610 time_cost = 1.7231
INFO: 02-14 17:24:38: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 1.2e-06
INFO: 02-14 17:24:39: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0009203955996781588 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 620 time_cost = 0.756
INFO: 02-14 17:24:39: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 4e-07
INFO: 02-14 17:24:39: ernie_matching_fc_pointwise.py:169 * 140322371376896 phase = training loss = 0.0004998981021344662 acc = 1.0 precision = 1.0 step = 630 time_cost = 0.704
INFO: 02-14 17:24:39: custom_dynamic_trainer.py:86 * 140322371376896 current learning rate: 0.0
INFO: 02-14 17:24:39: custom_dynamic_trainer.py:104 * 140322371376896 Final test result: 

须要关注信息：模型保留门路

INFO: 02-14 17:24:43: dynamic_trainer.py:170 * 140322371376896 save path: ./output/mtch_ernie_3.0_base_fc_pointwise_ch/save_inference_model/inference_step_631
INFO: 02-14 17:24:44: run_trainer.py:102 * 140322371376896 end of run train and eval .....

2.4 模型预测

# 预测 BowMatchingPairwise 模型
python run_infer.py --param_path ./examples/mtch_bow_pairwise_ch_infer.json

#预测 ErnieMatchingFcPointwise 模型
python run_infer.py --param_path ./examples/mtch_ernie_fc_pointwise_ch_infer.json

#预测 ErnieMatchingSiamesePairwise 模型
python run_infer.py --param_path ./examples/mtch_ernie_pairwise_simnet_ch_infer.json

#预测 ErnieMatchingSiamesePointwise 模型
python run_infer.py --param_path ./examples/mtch_ernie_pointwise_simnet_ch_infer.json

# 须要自行批改门路 inference_model_path"
!python run_infer.py --param_path ./examples/mtch_ernie_fc_pointwise_ch_infer.json
# 最初会生成预测文件：/home/aistudio/ERNIE/applications/tasks/text_matching/output/predict_result.txt

局部预测后果展现：

7209396, 0.9994237422943115]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('现 在 吃 什 么 最 好 啊 现 在 吃 什 么 最 好 啊 \t 现 在 最 好 的 爆 吧 器 是 什 么 现 在 最 好 的 爆 吧 器 是 什 么', '[0.9997451901435852, 0.00025474882568232715]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('艾 尔 之 光 澄 说 的 是 什 么 话 艾 尔 之 光 澄 说 的 是 什 么 话 \t 艾 尔 之 光 澄 什 么 时 候 出？艾 尔 之 光 澄 什 么 时 候 出？', '[0.999519944190979, 0.0004800466413144022]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('一 番 作 为 是 什 么 意 思 一 番 作 为 是 什 么 意 思 \t 撸 一 番 是 什 么 意 思 撸 一 番 是 什 么 意 思', '[0.9996808767318726, 0.0003191193100064993]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('微 分 子 的 性 质 是 什 么 微 分 子 的 性 质 是 什 么 \t 分 子 的 性 质 是 什 么？分 子 的 性 质 是 什 么？', '[0.5368487238883972, 0.4631512463092804]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('手 机 看 电 影 哪 个 网 站 更 新 速 度 最 快 手 机 看 电 影 哪 个 网 站 更 新 速 度 最 快 \t 哪 个 网 站 的 电 影 更 新 最 快 哪 个 网 站 的 电 影 更 新 最 快', '[0.983171820640564, 0.016828108578920364]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('梦 见 拔 花 生 是 什 么 意 思 梦 见 拔 花 生 是 什 么 意 思 \t 梦 见 种 花 生 什 么 意 思 梦 见 种 花 生 什 么 意 思', '[0.9997345805168152, 0.0002654124400578439]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('逆 战 飓 风 之 龙 逆 战 飓 风 之 龙 \t 逆 战 送 飓 风 之 龙 的 号 逆 战 送 飓 风 之 龙 的 号', '[0.42942267656326294, 0.5705773234367371]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('移 动 宽 带 怎 么 样？移 动 宽 带 怎 么 样？\t 移 动 宽 带 怎 么 样 移 动 宽 带 怎 么 样', '[0.0005698217428289354, 0.9994301199913025]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('求《宝 贝 真 乖》全 文，谢！求《宝 贝 真 乖》全 文，谢！\t 求 宝 贝 真 乖 全 文 求 宝 贝 真 乖 全 文', '[0.0024148777592927217, 0.9975850582122803]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('圆 周 率 是 谁 发 明 的 ? 圆 周 率 是 谁 发 明 的 ?\t 是 谁 发 明 了 圆 周 率 是 谁 发 明 了 圆 周 率', '[0.0006937617436051369, 0.9993062019348145]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('爱 情 和 婚 姻 的 区 别 是 什 么？爱 情 和 婚 姻 的 区 别 是 什 么？\t 爱 情 与 婚 姻 有 什 么 区 别 么？爱 情 与 婚 姻 有 什 么 区 别 么？', '[0.0005726246163249016, 0.9994274377822876]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('作 文《我 爱 什 么》作 文《我 爱 什 么》\t 因 为 有 什 么，我 更 的 作 文 因 为 有 什 么，我 更 的 作 文', '[0.9994762539863586, 0.0005237914156168699]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('你 为 什 么 喜 欢 周 杰 伦 译 文 你 为 什 么 喜 欢 周 杰 伦 译 文 \t 周 杰 伦 中 有 我 喜 欢 你 这 句 歌 词 是 什 么 歌 周 杰 伦 中 有 我 喜 欢 你 这 句 歌 词 是 什 么 歌', '[0.9997124075889587, 0.00028757069958373904]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('上 火 会 牙 痛 吗 上 火 会 牙 痛 吗 \t 牙 痛 是 上 火 吗 牙 痛 是 上 火 吗', '[0.002424687147140503, 0.9975753426551819]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('今 天 深 圳 天 气 怎 么 样？今 天 深 圳 天 气 怎 么 样？\t 今 天 深 圳 天 气 如 何 今 天 深 圳 天 气 如 何', '[0.0005872210604138672, 0.9994127750396729]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('谢 文 东 第 三 季 在 什 么 播 放 器 里 看 谢 文 东 第 三 季 在 什 么 播 放 器 里 看 \t 谢 文 东 第 三 季 要 在 什 么 播 放 器 里 看 谢 文 东 第 三 季 要 在 什 么 播 放 器 里 看', '[0.0007112747407518327, 0.9992886781692505]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('小 学 生 适 合 看 什 么 书 请 推 荐 小 学 生 适 合 看 什 么 书 请 推 荐 \t 有 什 么 适 合 小 学 生 六 年 级 学 生 看 的 书 有 什 么 适 合 小 学 生 六 年 级 学 生 看 的 书', '[0.035894427448511124, 0.9641055464744568]')
INFO: 02-14 17:30:07: run_infer.py:50 * 140238487475968 ('南 宁 属 于 哪 个 省 南 宁 属 于 哪 个 省 \t 南 宁 是 属 于 哪 个 省 南 宁 是 属 于 哪 个 省', '[0.0006054917466826737, 0.9993945360183716]')

最初会生成预测文件：/home/aistudio/ERNIE/applications/tasks/text_matching/output/predict_result.txt

2.5 多卡指令

fleetrun --gpus=x,y run_trainer.py./examples/cls_ernie_fc_ch.json

• 训练运行的日志会主动保留在 ./log/test.log 文件中。
• 训练中以及完结后产生的模型文件会默认保留在./output/ 目录下，其中 save_inference_model/ 文件夹会保留用于预测的模型文件，save_checkpoint/ 文件夹会保留用于热启动的模型文件。

留神：如果须要多卡并行训练，须要先下载 NCCL，下载地址：http://bj.bcebos.com/wenxin-m…，而后在 LD_LIBRARY_PATH 中增加 NCCL 库的门路

3. 总结

趁着情人节介绍推广一下文心 ERNIEKit 套件，赶快珍藏起来，节后卷起来。文心大模型开发套件 ERNIEKit，面向 NLP 工程师，提供全流程大模型开发与部署工具集，端到端、全方位施展大模型效力。

成果当先、简略易用、高效灵便的 NLP 算法定制开发工具，预置 30 余个大规模预训练模型、40 余个 NLP 根底工作、20 余个数据预处理工具、10 余个模型微调工具。反对在 BML 私有化平台中应用。（旗舰版）

案例集成度很高快点用起来吧！

PS：这里特地正文一下，目前 ERNIEKit 套件在兼容 Paddle2.4 版本上还有点问题，稳固版本是 2.2，上司环境介绍里也有表明，次要还是对 1.x 的 fluid 兼容问题。

我的项目链接

https://aistudio.baidu.com/ai…