在之前的文章中，我们主要依赖预训练模型，并通过迁移学习来微调这些模型以适应不同的应用场景。然而，如果我们手中有大量不同于预训练数据的独特数据集，完全从头开始训练一个新模型可能是一个更好的选择。在本篇文章中，我们将探索如何从头训练一个代码生成模型，该模型能够完成对Python数据科学库的代码片段进行自动补全。
1. 加载数据
我们将使用 Huggingface 提供的 codeparrot 数据集，专门挑选包含 Python 数据科学库（如 pandas、scikit-learn、matplotlib 和 seaborn）的代码片段。为了节省时间和计算资源，我们将通过流式过滤来提取所需的代码样本，而不下载整个数据集。
from collections import defaultdict
from tqdm import tqdm
from datasets import Dataset
def any_keyword_in_string(string, keywords):
for keyword in keywords:
if keyword in string:
return True
return False
def filter_streaming_dataset(dataset, filters):
filtered_dict = defaultdict(list)
total = 0
for sample in tqdm(iter(dataset)):
total += 1
if any_keyword_in_string(sample["content"], filters):
for k, v in sample.items():
filtered_dict[k].append(v)
print(f"{len(filtered_dict['content'])/total:.2%} of data after filtering.")
return Dataset.from_dict(filtered_dict)
上述代码通过筛选包含特定关键字（如 pandas、sklearn 等）的代码片段，生成我们所需的过滤数据集。
2. 数据预处理
为了让模型能够使用这些代码数据进行训练，我们需要首先对数据进行标记化处理。为了提高训练速度并减少内存占用，我们将上下文长度限制为128个token，同时使用 return_overflowing_tokens 参数来确保长代码片段不会被截断，而是分成多个chunk。
from transformers import AutoTokenizer
context_length = 128
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingface-course/code-search-net-tokenizer")
def tokenize(element):
outputs = tokenizer(
element["content"],
truncation=True,
max_length=context_length,
return_overflowing_tokens=True,
return_length=True,
)
input_batch = []
for length, input_ids in zip(outputs["length"], outputs["input_ids"]):
if length == context_length:
input_batch.append(input_ids)
return {"input_ids": input_batch}
tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize, batched=True, remove_columns=raw_datasets["train"].column_names)
这样处理后，我们获得了一个大小适中的标记化数据集，每个样本的长度为128个token。
3. 构建模型
接下来，我们将初始化一个新的 GPT-2 模型，并确保其配置与我们的数据集相匹配。我们将为该模型设置与 GPT-2 小型模型相同的配置，并加载 huggingface-course/code-search-net-tokenizer 作为我们的分词器。
from transformers import AutoConfig, GPT2LMHeadModel
config = AutoConfig.from_pretrained(
"gpt2",
vocab_size=len(tokenizer),
n_ctx=context_length,
bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
model = GPT2LMHeadModel(config)
4. 训练模型
在训练模型之前，我们还需要定义损失函数并设置优化器。损失函数将对代码片段中的关键字（如 plt、pd 等）给予更高的权重，以提高模型在数据科学代码自动补全上的表现。
from torch.nn import CrossEntropyLoss
import torch
def keytoken_weighted_loss(inputs, logits, keytoken_ids, alpha=1.0):
shift_labels = inputs[..., 1:].contiguous()
shift_logits = logits[..., :-1, :].contiguous()
loss_fct = CrossEntropyLoss(reduce=False)
loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))
loss_per_sample = loss.view(shift_logits.size(0), shift_logits.size(1)).mean(axis=1)
weights = torch.stack([(inputs == kt).float() for kt in keytoken_ids]).sum(axis=[0, 2])
weights = alpha * (1.0 + weights)
weighted_loss = (loss_per_sample * weights).mean()
return weighted_loss
接下来，我们将使用 AdamW 作为优化器，并使用 accelerator 库加速训练。
from transformers import get_scheduler
from torch.optim import AdamW
optimizer = AdamW(get_grouped_params(model), lr=5e-4)
num_train_epochs = 1
num_update_steps_per_epoch = len(train_dataloader)
num_training_steps = num_train_epochs * num_update_steps_per_epoch
lr_scheduler = get_scheduler(
name="linear",
optimizer=optimizer,
num_warmup_steps=1_000,
num_training_steps=num_training_steps,
)
最后，我们编写训练循环，并在训练过程中定期保存模型。
from tqdm.notebook import tqdm
model.train()
for epoch in range(num_train_epochs):
for step, batch in tqdm(enumerate(train_dataloader), total=num_training_steps):
logits = model(batch["input_ids"]).logits
loss = keytoken_weighted_loss(batch["input_ids"], logits, keytoken_ids)
loss = loss / gradient_accumulation_steps
accelerator.backward(loss)
if step % gradient_accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
lr_scheduler.step()
optimizer.zero_grad()
if (step % eval_steps) == 0:
eval_loss, perplexity = evaluate()
print({"loss/eval": eval_loss, "perplexity": perplexity})
5. 推理测试
训练完成后，我们可以使用模型进行代码生成。以下是一些生成 Python 代码的示例：
txt = """
# create some data
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
# create scatter plot with x, y
"""
print(pipe(txt, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"])
结语
在本篇文章中，我们探讨了如何从头开始训练一个用于代码生成的模型，并成功地应用其在Python数据科学库上的代码补全任务中。通过筛选并预处理数据集、构建和训练GPT-2模型，我们展示了如何为特定领域的应用场景定制生成模型。虽然这仅是一个简化版本的代码生成模型，但其为数据科学家在日常工作中自动生成常用代码提供了强有力的支持。
未来，随着模型规模的扩展和更多领域的加入，我们将有机会在编程、音乐、DNA序列等各类非传统文本领域中构建专门的生成模型，进一步推动这些领域的自动化和智能化。
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