这个代码块是用于训练transformer序列到序列模型的一个脚本。下面是对每行代码的解释：
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import transformers from transformers import ( AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer, DataCollatorForSeq2Seq, HfArgumentParser, Seq2SeqTrainingArguments, set_seed, ) from trainer_seq2seq import Seq2SeqTrainer
上面的代码导入了需要的库。transformers是一个用于处理transformer模型的库。AutoConfig，AutoModel和AutoTokenizer是用于自动获取特定模型的配置，模型和分词器的类。DataCollatorForSeq2Seq是用于将多个数据样本整理成一个批次，供Seq2Seq模型训练或测试使用的工具。HfArgumentParser是一个用于处理命令行参数的解析器。Seq2SeqTrainingArguments是用于设置训练参数的类。set_seed是用于设置随机数种子，以保证实验的可重复性。
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from arguments import ModelArguments, DataTrainingArguments
这行代码导入了定义模型参数和数据训练参数的类。
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logger = logging.getLogger(__name__)
这行代码创建了一个日志记录器，用于在执行过程中记录重要信息。
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def main():
这行代码定义了主函数。
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parser = HfArgumentParser((ModelArguments, DataTrainingArguments, Seq2SeqTrainingArguments))
这行代码创建了一个解析器对象，它将从命令行接收的参数转化为ModelArguments，DataTrainingArguments和Seq2SeqTrainingArguments这三种类型的对象。
以下的代码段是用于解析命令行参数或从json文件中读取参数。
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logging.basicConfig( format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s", datefmt="%m/%d/%Y %H:%M:%S", handlers=[logging.StreamHandler(sys.stdout)], )
这行代码设置了日志的基本配置，包括日志信息的格式，日期的格式，以及日志处理器。
以下的代码段主要设置了日志的级别和格式。
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set_seed(training_args.seed)
这行代码设置了随机数种子。
以下的代码段是用于加载数据集。
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config = AutoConfig.from_pretrained(model_args.model_name_or_path, trust_remote_code=True) config.pre_seq_len = model_args.pre_seq_len config.prefix_projection = model_args.prefix_projection tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_args.model_name_or_path, trust_remote_code=True)
这些代码加载了预训练模型的配置和分词器，并对配置进行了一些额外的设置。
以下的代码段是用于加载模型。
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if model_args.quantization_bit is not None: print(f"Quantized to {model_args.quantization_bit} bit") model = model.quantize(model_args.quantization_bit) if model_args.pre_seq_len is not None: # P-tuning v2 model = model.half() model.transformer.prefix_encoder.float() else: # Finetune model = model.float()
这部分代码对模型进行了一些额外的设置，包括量化和设置数据类型。
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prefix = data_args.source_prefix if data_args.source_prefix is not None else ""
这行代码设置了数据的前缀。
以下的代码段是用于对数据进行预处理。
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else: logger.info("There is nothing to do. Please pass `do_train`, `do_eval` and/or `do_predict`.") return
最后这部分代码检查了是否有需要执行的任务，如果没有，就打印信息并退出
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if training_args.do_train: column_names = raw_datasets["train"].column_names elif training_args.do_eval: column_names = raw_datasets["validation"].column_names elif training_args.do_predict: column_names = raw_datasets["test"].column_names else: logger.info("There is nothing to do. Please pass `do_train`, `do_eval` and/or `do_predict`.") return
此部分代码检查训练参数中是否包含do_train，do_eval或do_predict标志，这些标志分别代表是否进行训练、评估或预测。该代码将对应的数据集列名赋值给column_names，如果没有需要执行的任务，则输出信息并退出。
由于这段代码被截断了，所以我无法为你提供进一步的解释。如果你有完整的代码段，我可以帮助你理解后续的部分。
def preprocess_function_eval(examples):
inputs, targets = [], []
for i in range(len(examples[prompt_column])):
if examples[prompt_column][i] and examples[response_column][i]:
query = examples[prompt_column][i]
if history_column is None or len(examples[history_column][i]) == 0:
prompt = query
else:
prompt = ""
history = examples[history_column][i]
for turn_idx, (old_query, response) in enumerate(history):
prompt += "[Round {}]\n问：{}\n答：{}\n".format(turn_idx, old_query, response)
prompt += "[Round {}]\n问：{}\n答：".format(len(history), query)
inputs.append(prompt)
targets.append(examples[response_column][i])
inputs = [prefix + inp for inp in inputs]
model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=data_args.max_source_length, truncation=True, padding=True)
labels = tokenizer(text_target=targets, max_length=max_target_length, truncation=True)
if data_args.ignore_pad_token_for_loss:
labels["input_ids"] = [
[(l if l != tokenizer.pad_token_id else -100) for l in label] for label in labels["input_ids"]
]
model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]
return model_inputs
def preprocess_function_train(examples):
max_seq_length = data_args.max_source_length + data_args.max_target_length
model_inputs = {
"input_ids": [],
"labels": [],
}
for i in range(len(examples[prompt_column])):
if examples[prompt_column][i] and examples[response_column][i]:
query, answer = examples[prompt_column][i], examples[response_column][i]
if history_column is None:
prompt = query
else:
prompt = ""
history = examples[history_column][i]
for turn_idx, (old_query, response) in enumerate(history):
prompt += "[Round {}]\n问：{}\n答：{}\n".format(turn_idx, old_query, response)
prompt += "[Round {}]\n问：{}\n答：".format(len(history), query)
prompt = prefix + prompt
a_ids = tokenizer.encode(text=prompt, add_special_tokens=False)
b_ids = tokenizer.encode(text=answer, add_special_tokens=False)
if len(a_ids) > data_args.max_source_length - 1:
a_ids = a_ids[: data_args.max_source_length - 1]
if len(b_ids) > data_args.max_target_length - 2:
b_ids = b_ids[: data_args.max_target_length - 2]
input_ids = tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(a_ids, b_ids)
context_length = input_ids.index(tokenizer.bos_token_id)
mask_position = context_length - 1
labels = [-100] * context_length + input_ids[mask_position+1:]
pad_len = max_seq_length - len(input_ids)
input_ids = input_ids + [tokenizer.pad_token_id] * pad_len
labels = labels + [tokenizer.pad_token_id] * pad_len
if data_args.ignore_pad_token_for_loss:
labels = [(l if l != tokenizer.pad_token_id else -100) for l in labels]
model_inputs["input_ids"].append(input_ids)
model_inputs["labels"].append(labels)
return model_inputs这段代码中定义了两个函数，preprocess_function_eval和preprocess_function_train，用于预处理用于评估和训练的数据。
首先，我们看一下preprocess_function_eval函数：
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def preprocess_function_eval(examples): inputs, targets = [], [] for i in range(len(examples[prompt_column])): if examples[prompt_column][i] and examples[response_column][i]: ...
该函数以数据样本集为参数。函数中定义了两个列表，inputs和targets，用于存储输入和目标数据。然后对样本集中的每个样本进行遍历，只有当样本中的提问和回答都存在时，才进行处理。
以下代码生成对话提示。如果历史列为空或没有历史记录，提示就是当前的查询。否则，提示将包含历史对话轮次的查询和回应，最后一轮为当前查询。
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if history_column is None or len(examples[history_column][i]) == 0: prompt = query else: ... inputs.append(prompt) targets.append(examples[response_column][i])
生成提示后，将其添加到inputs列表中，并将相应的回答添加到targets列表中。
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inputs = [prefix + inp for inp in inputs] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=data_args.max_source_length, truncation=True, padding=True) labels = tokenizer(text_target=targets, max_length=max_target_length, truncation=True)
这部分代码首先给每个输入添加前缀，然后使用分词器对输入进行处理，包括分词、截断和填充，得到模型的输入数据。同样地，对目标数据进行处理，得到标签。
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if data_args.ignore_pad_token_for_loss: labels["input_ids"] = [ [(l if l != tokenizer.pad_token_id else -100) for l in label] for label in labels["input_ids"] ] model_inputs["labels"] = labels["input_ids"] return model_inputs
这部分代码根据ignore_pad_token_for_loss参数的值来决定是否在计算损失时忽略填充的token。如果选择忽略，那么将标签中所有的填充token的id都替换为-100。最后将处理后的标签添加到模型的输入数据中，并返回。
下面是preprocess_function_train函数，这个函数的作用和preprocess_function_eval类似，不过处理方式略有不同：
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def preprocess_function_train(examples):
max_seq_length = data_args.max_source_length + data_args.max_target_length
model_inputs = {
"input_ids": [],
"labels": [],
}
for i in range(len(examples[prompt_column])):
if examples[prompt_column][i] and examples[response_column][i]:
query, answer = examples[prompt_column][i], examples[response_column][i]
if history_column is None:
prompt = query
else:
prompt = ""
history = examples[history_column][i]
for turn_idx, (old_query, response) in enumerate(history):
prompt += "[Round {}]\n问：{}\n答：{}\n".format(turn_idx, old_query, response)
prompt += "[Round {}]\n问：{}\n答：".format(len(history), query)
prompt = prefix + prompt
a_ids = tokenizer.encode(text=prompt, add_special_tokens=False)
b_ids = tokenizer.encode(text=answer, add_special_tokens=False)
if len(a_ids) > data_args.max_source_length - 1:
a_ids = a_ids[: data_args.max_source_length - 1]
if len(b_ids) > data_args.max_target_length - 2:
b_ids = b_ids[: data_args.max_target_length - 2]
input_ids = tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(a_ids, b_ids)
context_length = input_ids.index(tokenizer.bos_token_id)
mask_position = context_length - 1
labels = [-100] * context_length + input_ids[mask_position+1:]
pad_len = max_seq_length - len(input_ids)
input_ids = input_ids + [tokenizer.pad_token_id] * pad_len
labels = labels + [tokenizer.pad_token_id] * pad_len
if data_args.ignore_pad_token_for_loss:
labels = [(l if l != tokenizer.pad_token_id else -100) for l in labels]
model_inputs["input_ids"].append(input_ids)
model_inputs["labels"].append(labels)
return model_inputs首先，函数定义了最大的序列长度，这是由源序列的最大长度和目标序列的最大长度之和得出的。然后，创建一个字典，用于存储模型的输入数据。
以下代码对每个样本进行处理，只有当样本中的提问和回答都存在时，才进行处理。
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for i in range(len(examples[prompt_column])):
if examples[prompt_column][i] and examples[response_column][i]:
query, answer = examples[prompt_column][i], examples[response_column][i]
...
生成提示的方式与preprocess_function_eval函数中的方法相同。然后对提示和回答进行分词，并处理长度超过最大限制的情况。
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a_ids = tokenizer.encode(text=prompt, add_special_tokens=False) b_ids = tokenizer.encode(text=answer, add_special_tokens=False) if len(a_ids) > data_args.max_source_length - 1: a_ids = a_ids[: data_args.max_source_length - 1] if len(b_ids) > data_args.max_target_length - 2: b_ids = b_ids[: data_args.max_target_length - 2]
接下来，使用分词器的build_inputs_with_special_tokens方法，将处理过的提问和回答token的id连接起来，形成模型的输入。
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input_ids = tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(a_ids, b_ids)
然后，计算context的长度，并生成标签，标签是由-100和回答部分的token id组成。
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context_length = input_ids.index(tokenizer.bos_token_id) mask_position = context_length - 1 labels = [-100] * context_length + input_ids[mask_position+1:]
接下来的代码处理了输入和标签长度不足最大序列长度的情况，通过添加填充token来进行填充。
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pad_len = max_seq_length - len(input_ids) input_ids = input_ids + [tokenizer.pad_token_id] * pad_len labels = labels + [tokenizer.pad_token_id] * pad_len
然后根据ignore_pad_token_for_loss参数的值来决定是否在计算损失时忽略填充的token。如果选择忽略，那么将标签中所有的填充token的id都替换为-100。
pythonCopy code
if data_args.ignore_pad_token_for_loss: labels = [(l if l != tokenizer.pad_token_id else -100) for l in labels]
最后将处理后的输入和标签添加到模型的输入数据中，并返回。
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model_inputs["input_ids"].append(input_ids) model_inputs["labels"].append(labels) return model_inputs
总的来说，这两个函数都是用来处理数据的，只不过它们处理数据的方式稍有不同。
if training_args.do_train:
if "train" not in raw_datasets:
raise ValueError("--do_train requires a train dataset")
train_dataset = raw_datasets["train"]
if data_args.max_train_samples is not None:
train_dataset = train_dataset.select(range(data_args.max_train_samples))
train_dataset = train_dataset.map(
preprocess_function_train,
batched=True,
num_proc=data_args.preprocessing_num_workers,
remove_columns=column_names,
load_from_cache_file=not data_args.overwrite_cache,
)
if training_args.do_eval:
if "validation" not in raw_datasets:
raise ValueError("--do_eval requires a validation dataset")
eval_dataset = raw_datasets["validation"]
if data_args.max_eval_samples is not None:
eval_dataset = eval_dataset.select(range(data_args.max_eval_samples))
eval_dataset = eval_dataset.map(
preprocess_function_eval,
batched=True,
num_proc=data_args.preprocessing_num_workers,
remove_columns=column_names,
load_from_cache_file=not data_args.overwrite_cache,
)
这段代码主要用于数据预处理和数据集的选择。如果参数do_train设置为True，它将从raw_datasets中获取训练数据集，并根据需要选取最大训练样本数量的数据。然后，它使用上面定义的preprocess_function_train函数对训练数据集进行处理。数据集处理时使用的并行工作进程数量由preprocessing_num_workers参数控制。在处理完成后，会从数据集中删除原始列。
同样地，如果参数do_eval设置为True，这段代码将从raw_datasets中获取验证数据集，并根据需要选取最大验证样本数量的数据。然后，使用preprocess_function_eval函数进行处理。
# Initialize our Trainer
trainer = Seq2SeqTrainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset if training_args.do_train else None,
eval_dataset=eval_dataset if training_args.do_eval else None,
tokenizer=tokenizer,
data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer, model=model),
)
这段代码用于初始化训练器。Seq2SeqTrainer是一个为序列到序列模型量身定制的训练器，它接收模型、训练参数、训练数据集、评估数据集、分词器和数据处理器作为参数。
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# Training
if training_args.do_train:
train_result = trainer.train(
model_path=model_args.model_name_or_path if os.path.isdir(model_args.model_name_or_path) else None
)
trainer.save_model() # Saves the tokenizer too for easy upload
output_train_file = os.path.join(training_args.output_dir, "train_results.txt")
if trainer.is_world_process_zero():
with open(output_train_file, "w") as writer:
logger.info("***** Train results *****")
for key, value in sorted(train_result.metrics.items()):
logger.info(f" {key} = {value}")
writer.write(f"{key} = {value}\n")
# Need to save the state, since Trainer.save_model saves only the tokenizer with the model
trainer.state.save_to_json(os.path.join(training_args.output_dir, "trainer_state.json"))
这段代码用于模型的训练。如果do_train参数被设置为True，训练器开始训练，训练完毕后，保存模型和分词器。然后将训练结果写入到一个txt文件中，并保存训练器的状态。
以上代码片段主要用于训练模型，处理训练和验证数据，并将训练的结果进行保存。希望这些解释能对你有所帮助。如果你有其他问题，欢迎提问。
让我们逐行解释一下：
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for key, value in sorted(train_result.metrics.items()):
这行代码遍历了train_result.metrics字典中的每一个键值对。这个字典可能包含了训练过程中产生的各种度量指标，例如训练的准确度，损失值等。sorted()函数保证了结果是按照键的字母顺序排列的。
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logger.info(f" {key} = {value}")
这行代码使用logger.info函数将每个指标的名称（键）和对应的值输出到日志信息中。这样的话，在运行脚本的过程中，就可以在命令行终端或者日志文件中查看这些指标的具体数值。
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writer.write(f"{key} = {value}\n")
这行代码则是将每个指标的名称和对应的值写入到一个文件中。这样做的好处是，训练过程结束之后，可以直接打开这个文件查看训练的结果，而不需要重新运行整个脚本。
总的来说，这段代码的目的是把训练过程中的关键指标值记录下来，方便后续分析模型的性能。