使用Huggingface在矩池云快速加载预训练模型和数据集

作为NLP领域的著名框架，Huggingface(HF)为社区提供了众多好用的预训练模型和数据集。本文介绍了在矩池云如何的快速上手，实践NLP模型。

1.环境

HF支持Pytorch,TensorFlow和Flax。您可以根据HF官方文档安装特点版本，也可以使用矩池云HuggingFace Pytorch镜像，快速启动。

矩池云租用机器入门手册

HuggingFace-image

如果使用其他镜像，你需要手动安装 transformers 和 datasets 两个包：

pip install transformers datasets

HF具体使用方式和代码请参考官方https://github.com/huggingface/transformers

2.预训练模型

2.1 预训练模型简介

HF拥有非常丰富的预训练模型，支持不同软件版本，可用于Pipeline和模型微调。除了从HF官方Model Hub下载预训练模型（可能耗时较长），矩池云提供了部分常用的预训练模型。访问路径：/public/model/nlp/

预训练模型名称（定时更新，也可联系矩池云小助手）：

模型名称
albert-base-v2
bert-base-cased
bert-base-chinese
bert-base-uncased
bert-large-uncased
chinese-bert-wwm-ext
chinese-electra-180g-base-discriminator
chinese-roberta-wwm-ext
clip-vit-base-patch32
code_trans_t5_small_program_synthese_transfer_learning_finetune
distilbart-cnn-12-6
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english
distilgpt2
gpt2-chinese-cluecorpussmall
gpt2
roberta-base
t5-base
xlm-roberta-base

2.2 预训练模型使用方法

首先需要将自己需要使用的预训练模型zip文件解压到矩池云网盘或者机器中其他目录（存到网盘后下次可以直接使用），使用模型时填入本地存储路径即可调用。

以使用albert-base-v2模型为例子：

• 解压

unzip /public/model/nlp/albert-base-v2.zip -d /mnt/

• 代码中使用

如果环境中没有transformers包，可以先pip install transformers安装。

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained('/mnt/albert-base-v2')
# 注意 /mnt/albert-base-v2 是你解压后模型文件所在路径

3.数据集

3.1 数据集简介

数据集存放路径/public/data/nlp

数据集名称（定时更新，也可联系矩池云小助手）：

名称	描述
dbpedia_14	基于DBpedia2014的14个不重叠的分类数据集，包含40,000训练样本和5,000测试样本。源自维基百科的语义词条
glue	通用语言理解评估基准，面向9项任务的数据集，参考gluebenchmark
newsgroup	用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。数据集收集了大约20,000左右的新闻组文档，均匀分为20个不同主题的新闻组集合
squad	斯坦福问答数据集，一个阅读理解数据集
super_glue	更新版的Glue数据集
wikitext	英语词库数据是由Salesforce MetaMind 策划的包含1亿个词汇的大型语言建模语料库。这些词汇都是从维基百科一些经典文章中提取得到
yahooAnswers	数据集源于 Yahoo！Answers Comprehensive Questions and Answers 1.0 的 10 个主要分类数据，每个类别分别包含 140000 个训练样本和 5000 个测试样本
yelp_review_full	这个数据集是Yelp业务、评论和用户数据的一个子集。包含大量的评论、业务、用户、提示和签到数据

3.2 数据集使用方法

首先需要将自己需要使用的预训练模型zip文件解压到矩池云网盘或者机器中其他目录（存到网盘后下次可以直接使用），使用数据集时在代码抬头添加代码from datasets import load_from_disk，并将代码中加载数据集函数load_dataset更改为load_from_disk(数据集存放路径)即可。部分数据集需指定Subset。

以使用dbpedia_14数据集为例子：

• 解压，将数据集解压到网盘中（确保网盘空间足够）

unzip /public/data/nlp/dbpedia_14.zip -d /mnt/

• 代码中使用

如果环境中没有datasets包，可以先pip install datasets安装。

from datasets import load_from_disk

data = load_from_disk('/mnt/dbpedia_14')
# 注意 /mnt/dbpedia_14 是你解压后数据集文件所在路径