paddlenlp gpu训练 cpu部署

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mob64ca12dc88a3 2024-10-29 05:26:35 ©著作权

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流程：PaddleNLP GPU训练与CPU部署

在深度学习的工作流程中，我们常常需要在性能强劲的GPU上进行训练，而在资源有限的环境中（如服务器或移动设备）进行部署。本文将带你全面了解如何使用PaddleNLP进行GPU训练并在CPU上进行部署。我们将分步骤进行，并附上相关代码示例。

整体流程

以下是“PaddleNLP GPU训练与CPU部署”的整体流程示意图：

flowchart TD
    A[开始] --> B[准备环境]
    B --> C[训练模型]
    C --> D[保存模型]
    D --> E[加载模型进行推理]
    E --> F[结束]

步骤及需要使用的代码

下面我们将详细描述每一步所需的操作和对应的代码。

步骤	描述
准备环境	安装并配置PaddleNLP和所需依赖
训练模型	使用GPU进行模型训练
保存模型	将训练好的模型保存到本地或云存储
加载模型进行推理	在CPU上加载并推理训练好的模型

步骤详情

1. 准备环境

首先，你需要确保你已经安装了PaddlePaddle及其相关依赖。可以使用以下命令安装最新版本的PaddleNLP：

pip install paddlenlp

确保你已经正确配置了CUDA环境，以便利用GPU加速。

2. 训练模型

在GPU上训练模型的代码如下：

import paddlenlp
from paddlenlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
import paddle
import numpy as np

# 初始化BERT模型和分词器
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 数据准备
texts = ["Hello, how are you?", "I am fine"]
labels = [0, 1]
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pd")

# 使用GPU进行训练
device = paddle.set_device('gpu')
model.to(device)

# 将数据移到GPU
input_ids = inputs['input_ids'].to(device)
attention_mask = inputs['attention_mask'].to(device)
labels = paddle.to_tensor(labels).to(device)

# 训练过程
optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters())
model.train()
loss = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
loss.backward()
optimizer.step()

print("Training finished")

BertForSequenceClassification：导入BERT模型用于文本分类任务。
tokenizer：分词器将文本分割为模型可接受的格式。
set_device('gpu')：指定程序在GPU上运行。
loss.backward()和optimizer.step()：进行模型的反向传播和优化步骤。

3. 保存模型

训练完成后，你需要保存模型，以便后续在CPU上进行部署和推理。

model.save_pretrained('./saved_model')
tokenizer.save_pretrained('./saved_model')
print("Model has been saved")

这里使用save_pretrained方法将模型和分词器保存到指定路径。

4. 加载模型进行推理

在CPU上加载模型并进行推理的代码如下：

import paddlenlp
from paddlenlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
import paddle

# 使用CPU
device = paddle.set_device('cpu')

# 加载模型和分词器
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('./saved_model')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./saved_model')

# 准备输入文本
texts = ["I am good", "This is great!"]
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pd")

# 移动输入数据到CPU
input_ids = inputs['input_ids'].to(device)
attention_mask = inputs['attention_mask'].to(device)

# 推理
model.eval（)
with paddle.no_grad():
    logits = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
    predictions = np.argmax(logits.numpy(), axis=-1)

print("Predictions: ", predictions)