GTS引擎

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GTS引擎（GTS-Engine）是一款面向工业级生产的开箱即用且性能强大的自然语言理解引擎，聚焦于自然语言理解的小样本任务，能够仅用小样本就能自动化生产NLP模型。

2022年11月18日，GTS乾坤鼎引擎自动生产的模型夺得中文小样本权威评测基准FewCLUE榜单的冠军，也预示着其模型自动化生产技术已经达到了顶尖的算法专家水平（详细内容见效果展示）。

GTS引擎提出“用AI生产AI”的理念，它基于封神榜开源体系的基础模型，并在下游进行了有监督预训练，同时集成了多种小样本学习技术，搭建了一个模型自动生产的流水线。

GTS-Engine已开源两个系列的引擎，分别为乾坤鼎系列和八卦炉系列。

乾坤鼎系列是以1.3B参数的大模型为底座，通过大模型结合多种小样本学习技术进行训练和推理的引擎。
八卦炉系列是以110M参数的base模型为底座，融合大模型、数据增强、协同训练等方法进行训练和推理的引擎。

GTS-Engine支持的任务类型：

任务类型	乾坤鼎	八卦炉
文本分类	✔️支持	✔️支持
句子对相似度	✔️支持	🚧开发中
自然语言推理	✔️支持	🚧开发中
信息抽取	❌暂不支持	✔️支持
关键词生成	🚧开发中	❌暂不支持
摘要生成	❌暂不支持	✔️支持

引擎仍在快速迭代中，更多的功能更新请持续关注我们的Github。

您也可以使用我们的模型自动生产平台GTSfactory来训练你的AI模型。无需海量数据，无需算法基础，只需要上传几份小样本的数据集，就能走完从构建数据集到模型训练、下载部署的全流程，帮助中小企业和个人开发者大大减少获得AI模型的成本。我们将逐步开源GTSfactory，让更多的人可以参与到GTS训练体系中来，将IDEA-CCNL坚持的「用AI生产AI」的理念传播开来。

更新日志

2023/02/20：八卦炉增加摘要生成任务，支持以238M、523M参数的模型摘要生成；
2022/12/30：正式发布八卦炉引擎Beta版本，支持以110M参数的base模型为底座的分类、信息抽取类型任务；
2022/11/22：乾坤鼎分类任务增加高级模式：支持用户上传无标注数据进行Self Training，进一步提升效果；
2022/11/18：正式发布乾坤鼎引擎Beta版本，FewCLUE榜单任务训练细节将陆续公开；

即将发布

更好的使用体验，更清晰的接口，更完善的模块划分，代码快速迭代中；
八卦炉引擎分类任务的高级模式，使用大模型生成数据、数据打标进一步提升base模型效果；
八卦炉引擎自然语言推理、句子匹配任务；
乾坤鼎引擎关键词抽取任务；

安装

环境需求和软件依赖

软件环境依赖
- Python >= 3.7
- 其他依赖请参考requirements.txt
硬件环境需求
- 乾坤鼎引擎至少需要一张24G显存的RTX3090，使用V100和A100能够获得更好的性能体验；
- 八卦炉引擎至少需要一张8G显存的GPU，使用V100和A100能够获得更好的性能体验；

更多环境需求和软件依赖请参考我们的文档。

我们提供以下三种安装方式，更详尽的安装教程，请参考我们的文档

pip安装
github安装
Docker安装

pip安装

您可以通过pip直接进行安装。

# 建议您通过此方式以获得最新的功能体验
pip install git+https://github.com/IDEA-CCNL/GTS-Engine.git

或者，

pip install gts-engine

github安装

也可以clone下github项目后进行安装。

git clone https://github.com/IDEA-CCNL/GTS-Engine.git
cd GTS-Engine
python setup.py install

Docker安装

我们提供一个打包好GTS-Engine的Docker来运行我们的引擎。

#下载docker
sudo docker pull gtsfactory/gts-engine:v0

Python SDK

建议您通过我们编写的Python SDK来使用GTS-Engine的服务，请参考GTS-Engine-Client。

快速开始

我们支持两种方式来使用我们的引擎：通过Web服务的方式和通过命令行调用的方式。更多快速开始的详情，请参考我们的文档。

Web服务
调用命令行

数据预处理

以文本分类任务为例，训练任务中，GTS Engine要求您至少提供三个数据集：训练集、验证集和标签数据，测试集、无标签数据集为可选项。

训练数据

每行是一个样本，采用json格式，数据字段必须含有"content"和"label"字段, "content"对应的是输入文本，"label"字段对应该文本的标签。

{"content": "佛山市青少年武术比赛开幕，291名武术达人同台竞技", "label": "教育"}

验证数据

验证数据与训练数据格式一致。

{"content": "王者荣耀：官方悄悄的降价了4个强势英雄，看来米莱狄要来", "label": "电竞"}

测试数据

每行是一个样本，采用json格式，数据字段必须含有"content"和"label"字段。

{"content": "姚明要建立中国篮球名人堂，哪些人可以入围？", "label": "体育"}

无标签数据

每行是一个样本，采用json格式，数据字段必须含有"content"字段。

{"content": "挥不去的是记忆，留不住的是年华，拎不起的是失落"}

标签数据

数据为json格式，只有一行数据，必须含有"labels"字段，对应的是标签的列表集合。

{"labels": ["故事", "文化", "娱乐", "体育", "财经", "房产", "汽车", "教育", "科技", "军事", "旅游", "国际", "股票", "农业", "电竞"]}

其他任务的数据预处理要求，请参考我们的文档。

Web服务

GTS引擎通过调用gts_engine_service脚本启动一个FastAPI Web服务，通过向服务发送HTTP Post请求，即可无需了解算法细节零门槛进行训练和推理，您还可以结合我们提供的Python SDK（GTS-Engine-Client）来更方便地调用服务。下面以examples中的文本分类任务为例，教您如何快速使用引擎。

启动服务

您可以直接通过调用命令行启动GTS-Engine的服务。

mkdir pretrained  #将下载好的模型文件放在pretrained
mkdir tasks
#pip安装方式    启动
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 gts_engine_service --task_dir tasks --pretrained_dir pretrained --port 5201 
#github安装方式 启动
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python gts_engine_service.py --task_dir tasks --pretrained_dir pretrained --port 5201

同时也可以通过我们已安装的Docker直接运行我们的服务。

#docker安装方式 启动
#--mount 注：目录挂载source对应的必须是存在的本地绝对路径
#-p 本地端口与docker端口映射
sudo docker run -it --name gts_engine \
-p 5201:5201 \
--mount type=bind,source=/usr/tasks,target=/workspace/GTS-Engine/tasks \
gtsfactory/gts-engine:v0
#更新代码
cd GTS-Engine
git pull
cd gts_engine
#启动服务
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python gts_engine_service.py --port 5201

开始训练

结合GTS-Engine-Client，您可以仅通过八行代码即可完成模型的训练。

from gts_engine_client import GTSEngineClient
#ip和port参数与启动服务的ip和port一致
client = GTSEngineClient(ip="192.168.190.2", port="5201")

# 创建任务
client.create_task(
  task_name="tnews_classification",
  task_type="classification",
  engine_type="qiankunding")

# 上传文件  注：要上传的文件地址写绝对路径
client.upload_file(
  task_id="tnews_classification",
  local_data_path="examples/text_classification/tnews_train.json")
client.upload_file(
  task_id="tnews_classification",
  local_data_path="examples/text_classification/tnews_val.json")
client.upload_file(
  task_id="tnews_classification",
  local_data_path="examples/text_classification/tnews_test.json")
client.upload_file(
  task_id="tnews_classification",
  local_data_path="examples/text_classification/tnews_label.json")

# 开始训练
client.start_train(
  task_id="tnews_classification",
  train_data="tnews_train.json",
  val_data="tnews_val.json",
  test_data="tnews_test.json",
  label_data="tnews_label.json",
  train_mode="standard",
  max_num_epoch=1,
  min_num_epoch=1, 
  seed=42, 
  gpuid=0)

开始推理

同样地，您也可以在训练完成后，仅使用三行代码完成推理。

from gts_engine_client import GTSEngineClient
# 加载已训练好的模型
client.start_inference(task_id="tnews_classification")
# 预测
client.inference(
  task_id="tnews_classification",
  samples=[
    {"content":"怎样的房子才算户型方正？"},
    {"content":"文登区这些公路及危桥将进入 封闭施工，请注意绕行！"}
  ])

调用命令行

我们也支持直接通过命令行的方式进行训练和推理，适合了解算法的高阶使用者。

开始训练

usage: gts_engine_train.py [-h]
                          --task_dir TASK_DIR
                          --engine_type ENGINE_TYPE
                          --task_type TASK_TYPE
                          [--num_workers NUM_WORKERS]
                          [--train_batchsize TRAIN_BATCHSIZE]
                          [--valid_batchsize VALID_BATCHSIZE]
                          [--test_batchsize TEST_BATCHSIZE]
                          [--max_len MAX_LEN]
                          --pretrained_model_dir PRETRAINED_MODEL_DIR 
                          --data_dir DATA_DIR --train_data TRAIN_DATA 
                          --valid_data VALID_DATA
                          [--test_data TEST_DATA]
                          [--label_data LABEL_DATA]
                          [--save_path SAVE_PATH]
                          [--seed SEED]
                          [--lr LR]
                          [--max_epochs MAX_EPOCHS]
                          [--min_epochs MIN_EPOCHS]

您可以通过-h查看详细的参数说明，也可以通过examples/text_classification/run_train_qiankunding.sh直接运行训练示例。

开始推理

usage: gts_engine_inference.py [-h] --task_dir TASK_DIR --engine_type {qiankunding,bagualu} --task_type {classification,similarity,nli} --input_path INPUT_PATH --output_path OUTPUT_PATH

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --task_dir TASK_DIR   specific task directory
  --engine_type {qiankunding,bagualu}
                        engine type
  --task_type {classification,similarity,nli}
                        task type for training
  --input_path INPUT_PATH
                        input path of data which will be inferenced
  --output_path OUTPUT_PATH
                        output path of inferenced data

您可以通过examples/text_classification/run_inference_qiankunding.sh直接运行推理示例。

分类任务-标签检测

标签检测是一个检测分类任务输入标签的效果的功能，它的作用是判断标签对于文本数据内容的概括性，并且给出分数和评级，依据该分数和评级可以在分类任务之前对标签的性能进行评判，预先将对文本内容概括性差的标签进行相应的修改、删除操作，由此提升后续分类任务的效果。

输入-标签数据

输入数据目录为gts_engine/examples/text_classification，示例文件的文件名为tnews_label，数据为json格式，只有一行数据，必须含有"labels"字段，对应的是标签的列表集合，输入格式示例如下，使用时可直接将示例文件内的数据进行替换。

{"labels": ["故事", "文化", "娱乐", "体育", "财经", "房产", "汽车", "教育", "科技", "军事", "旅游", "国际", "股票", "农业", "电竞"]}

输入-数据集

目录与标签数据同级，示例文件的文件名为tnews_test，每行是一个样本，只需要一个数据输入文件，输入数据采用json格式，数据必须含有"content"和"label"字段，"content"对应的是输入文本，"label"字段对应该文本的标签。输入格式示例如下，使用时可直接将示例文件内的数据进行替换。

{"content": "请替我活下去：6岁女孩身患重病，自愿捐所有器官救5人，万人泪湿", "label": "故事", "id": 2740}

开始检测

一行代码启动.py文件即可开始检测

python label_detection.py --label_path ../../examples/text_classification/tnews_label.json --data_path ../../examples/text_classification/tnews_test.json

API文档

更多GTS-Engine的内容可参考API文档。

效果展示

在众多真实的业务场景中，有标注的数据是往往是严重稀缺的，而相关数据的获取和标注需要大量的人力和专家知识的投入。因此，小样本学习的研究已经成为业界的热点之一。GTS-Engine将专注于解决各种小样本自然语言理解任务。乾坤鼎引擎通过一套训练流水线，已经达到了人类算法专家的水准。2022年11月18日，GTS乾坤鼎引擎在中文语言理解权威评测基准FewCLUE榜单上登顶。其中，在EPRSTMT(电商评论情感二分类)任务中超过了其他算法专家生产的模型，同时也刷新了 BUSTM(句子对相似度判断)任务的记录。GTS-Engine系列会持续在各个NLU任务上不断优化，持续集成，带来更好的开箱即用的体验。

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GTS大事件

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引用

如果您在研究中使用了我们的工具，请引用我们的工作：

@misc{GTS-Engine,
  title={GTS-Engine},
  author={IDEA-CCNL},
  year={2022},
  howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/GTS-Engine}},
}

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开源协议

GTS-Engine遵循Apache-2.0开源协议。

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