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使用Fairseq进行Bart预训练

news 2025/9/9 19:35:15

文章目录

前言
环境
流程介绍
- 数据部分
- 分词部分
- 预处理部分
- 训练部分
遇到的问题
- 问题1
可能遇到的问题
- 问题1
- 问题2

前言

本文是使用 fairseq 做 Bart 预训练任务的踩坑记录
huggingface没有提供 Bart 预训练的代码

facebookresearch/fairseq: Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit written in Python. (github.com)

环境

fairseq=0.10.0
torch=1.10.0+cu111
GPU=NVIDIA GeForce RTX 3090
CUDA=11.1

安装时先进行了

pip install --editable ./

之后报错

`Getting requirements to build editable ... error
error: subprocess-exited-with-error× Getting requirements to build editable did not run successfully.
packages/torch/lib/../../nvidia/cublas/lib/libcublas.so.11: symbol cublasLtHSHMatmulAlgoInit version libcublasLt.so.11 not defined in file libcublasLt.so.11 with link time reference

解决（有issue，有回答： https://github.com/facebookresearch/fairseq/issues/4843

pip install --no-build-isolation --editable ./

但是装完之后是最新的 fairseq=0.12.0,会有 args 冲突的错误
```
argparse.ArgumentError: argument --max-source-positions: conflicting option string: --max-source-positions
```
有人提issue，但是没有回答：https://github.com/facebookresearch/fairseq/issues/4416
这个错误应该是版本问题，于是换成 fairseq=0.10.0, torch与cuda 11.1对应安装

个人认为不需要执行 pip install --editable ./，直接 pip 安装想要的fairseq版本即可

流程介绍

数据部分：获得数据，将数据写进文件中，每一行代表一个样本
分词部分：使用 BPE(Byte Pair Encoding) 分词，将数据 tokenize
预处理部分：使用fairseq-preprocess对分词后的数据进行处理，并binarize数据
训练部分：使用fairseq-train进行训练

数据部分

我使用的是qulac中query对应的top10k docs数据，数据包含大量文本形式的文档。

将数据划分为训练集，验证集，测试集，分别存于train.input, valid.input, test.input，其中每一行代表一个训练样本
- 我将文档按 . 进行拆分，每个长度大于50的句子才会被考虑
- 这里我要进行的是denoising任务，因此不需要 label，如果任务是有 target的，还要存储train.output等文件（文件名称和后缀可以自行设置）
我以 8:2的比例设置了训练集和验证集，没有设置测试集

分词部分

因为模型不能处理原始文本，因此我们要将文本转换为 token id 的序列，使用命令如下

TASK=denoise_data/source_split
LANG=input
for SPLIT in train valid
dopython -m examples.roberta.multiprocessing_bpe_encoder \--encoder-json ./BPE/encoder.json \--vocab-bpe ./BPE/vocab.bpe \--inputs "$TASK/$SPLIT.$LANG" \--outputs "$TASK/$SPLIT.bpe.$LANG" \--workers 60 \--keep-empty;
done

这里需要先下载对应的 encoder.json, vocab.bpe. dict.txt，Bart与gpt2使用的是相同的

wget -N 'https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/gpt2_bpe/encoder.json'
wget -N 'https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/gpt2_bpe/vocab.bpe'
wget -N 'https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/gpt2_bpe/dict.txt'

这里的 output 是输出文件名，不是label

分词前的数据

在这里插入图片描述

分词后的数据（和分词前的数据不是对应的，只是展示结果）

在这里插入图片描述

预处理部分

预处理分词好的数据，并且对数据进行二值化，将得到的二值化数据写到 --destdir 文件夹中，可以用于模型训练

TASK=denoise_data/source_split
fairseq-preprocess \--only-source \--trainpref "${TASK}/train.bpe.input" \--validpref "${TASK}/valid.bpe.input" \--destdir "${TASK}/bpe_data" \--workers 60 \--srcdict /home/nsy/ict/Models/bart_base_fairseq/bart.base/dict.txt \--tgtdict /home/nsy/ict/Models/bart_base_fairseq/bart.base/dict.txt;

训练部分

加载刚刚预处理完的数据，并进行训练，具体参数可以自行调整

MASKLEN="span-poisson"
MRATIO=0.4
DATASET=./denoise_data/source_split/bpe_data/
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 fairseq-train $DATASET \--save-dir models/nsy_saved \--no-epoch-checkpoints \--tokens-per-sample 128 \--arch bart_base \--task denoising \# other_parameters

遇到的问题

上面的流程部分是解决完 bug 之后的正确命令

问题1

报错out of memory显存不够，需要 40G 显存，显然这对 Bart_base 来说是不会出现的错误，一定是自己的处理有问题，不是模型有问题

我使用小部分数据测试，因此这样加载一次很快，有利于发现问题。

train里面3000多条，可以跑通，且加载速度很快。这样模型的参数明显很小，比大数据集时小了很多倍。注意到embedding的维度很有问题，猜测：preprocess时产生的字典有问题，导致带字典维度的矩阵特别大
小数据集（3000多行文本）时embedding层的参数
```
(embed_tokens): Embedding(13049, 768, padding_idx=1)
```
大数据集（千万行文本）时embedding层的参数
```
(embed_tokens):Embedding(14929897, 768, padding_idx=1)
```
这会导致模型参数量巨大

发现参数量确实太大了，应该有问题，于是查看字典大小，与embedding第一维大小基本一致

在这里插入图片描述

因为之前尝试过使用 Bart 的字典来进行preprocess，但是发现百分之90多都被替换成 ,因此在小数据集上测试Bart的字典为什么会产生如此多的。查看 Bart 的字典

在这里插入图片描述

发现直接preprocess没有分词，应该先对文本做分词，产生 token_id 之后再进行 preprocess

首先进行BPE分词

TASK=try_data
LANG=input
for SPLIT in train valid
dopython -m examples.roberta.multiprocessing_bpe_encoder \--encoder-json ./BPE/encoder.json \--vocab-bpe ./BPE/vocab.bpe \--inputs "$TASK/$SPLIT.$LANG" \--outputs "$TASK/$SPLIT.bpe.$LANG" \--workers 60 \--keep-empty;
done

之后进行preprocess，这样就发现一切都合理了，也没有被替换成的 token 了

TASK=try_data
fairseq-preprocess \--only-source \--trainpref "${TASK}/train.bpe.input" \--validpref "${TASK}/valid.bpe.input" \--destdir "${TASK}/bpe_data" \--workers 60 \--srcdict /home/nsy/ict/Models/bart_base_fairseq/bart.base/dict.txt \--tgtdict /home/nsy/ict/Models/bart_base_fairseq/bart.base/dict.txt;

2023-02-18 22:45:29 | INFO | fairseq_cli.preprocess | Namespace(align_suffix=None, alignfile=None, all_gather_list_size=16384, bf16=False, bpe=None, checkpoint_shard_count=1, checkpoint_suffix='', cpu=False, criterion='cross_entropy', dataset_impl='mmap', destdir='try_data/bpe_data', empty_cache_freq=0, fp16=False, fp16_init_scale=128, fp16_no_flatten_grads=False, fp16_scale_tolerance=0.0, fp16_scale_window=None, joined_dictionary=False, log_format=None, log_interval=100, lr_scheduler='fixed', memory_efficient_bf16=False, memory_efficient_fp16=False, min_loss_scale=0.0001, model_parallel_size=1, no_progress_bar=False, nwordssrc=-1, nwordstgt=-1, only_source=True, optimizer=None, padding_factor=8, profile=False, quantization_config_path=None, scoring='bleu', seed=1, source_lang=None, srcdict='/home/nsy/ict/Models/bart_base_fairseq/bart.base/dict.txt', target_lang=None, task='translation', tensorboard_logdir=None, testpref=None, tgtdict='/home/nsy/ict/Models/bart_base_fairseq/bart.base/dict.txt', threshold_loss_scale=None, thresholdsrc=0, thresholdtgt=0, tokenizer=None, tpu=False, trainpref='try_data/train.bpe.input', user_dir=None, validpref='try_data/valid.bpe.input', workers=60)
2023-02-18 22:45:29 | INFO | fairseq_cli.preprocess | [None] Dictionary: 51200 types
2023-02-18 22:45:30 | INFO | fairseq_cli.preprocess | [None] try_data/train.bpe.input: 3383 sents, 89468 tokens, 0.0% replaced by <unk>
2023-02-18 22:45:30 | INFO | fairseq_cli.preprocess | [None] Dictionary: 51200 types
2023-02-18 22:45:31 | INFO | fairseq_cli.preprocess | [None] try_data/valid.bpe.input: 4085 sents, 99282 tokens, 0.0% replaced by <unk>
2023-02-18 22:45:31 | INFO | fairseq_cli.preprocess | Wrote preprocessed data to try_data/bpe_data