Come creare una pipeline personalizzata?
In questa guida, scopriremo come creare una pipeline personalizzata e condividerla sull’ Hub o aggiungerla nella libreria Transformers.
Innanzitutto, è necessario decidere gli input grezzi che la pipeline sarà in grado di accettare. Possono essere strings, raw bytes,
dictionaries o qualsiasi cosa sia l’input desiderato più probabile. Cerca di mantenere questi input il più possibile in Python
in quanto facilita la compatibilità (anche con altri linguaggi tramite JSON). Questi saranno gli inputs della
pipeline (preprocess).
Poi definire gli outputs. Stessa strategia degli inputs. Più è seplice e meglio è. Questi saranno gli output del metodo
postprocess.
Si parte ereditando la classe base Pipeline. con i 4 metodi che bisogna implementare preprocess,
_forward, postprocess e _sanitize_parameters.
from transformers import Pipeline
class MyPipeline(Pipeline):
def _sanitize_parameters(self, **kwargs):
preprocess_kwargs = {}
if "maybe_arg" in kwargs:
preprocess_kwargs["maybe_arg"] = kwargs["maybe_arg"]
return preprocess_kwargs, {}, {}
def preprocess(self, inputs, maybe_arg=2):
model_input = Tensor(inputs["input_ids"])
return {"model_input": model_input}
def _forward(self, model_inputs):
# model_inputs == {"model_input": model_input}
outputs = self.model(**model_inputs)
# Maybe {"logits": Tensor(...)}
return outputs
def postprocess(self, model_outputs):
best_class = model_outputs["logits"].softmax(-1)
return best_classLa struttura di questa suddivisione consiste nel supportare in modo relativamente continuo CPU/GPU, supportando allo stesso tempo l’esecuzione di pre/postelaborazione sulla CPU su thread diversi.
preprocess prenderà gli input originariamente definiti e li trasformerà in qualcosa di alimentabile dal modello. Potrebbe
contenere più informazioni e di solito è un Dict.
_forward è il dettaglio dell’implementazione e non è destinato a essere chiamato direttamente. forward è il metodo preferito per assicurarsi che tutto funzioni correttamente perchè contiene delle slavaguardie. Se qualcosa è
è collegato a un modello reale, appartiene al metodo _forward, tutto il resto è nel preprocess/postprocess.
postprocess prende l’otput di _forward e lo trasforma nell’output finale che era stato deciso in precedenza.
_sanitize_parameters esiste per consentire agli utenti di passare i parametri ogni volta che desiderano sia a inizialization time pipeline(...., maybe_arg=4) che al call time pipe = pipeline(...); output = pipe(...., maybe_arg=4).
_sanitize_parameters ritorna 3 dicts di kwargs che vengono passati direttamente a preprocess,
_forward e postprocess. Non riempire nulla se il chiamante non ha chiamato con alcun parametro aggiuntivo. Questo
consente di mantenere gli argomenti predefiniti nella definizione della funzione, che è sempre più “naturale”.
Un esempio classico potrebbe essere l’argomento top_k nel post processing dei classification tasks.
>>> pipe = pipeline("my-new-task")
>>> pipe("This is a test")
[{"label": "1-star", "score": 0.8}, {"label": "2-star", "score": 0.1}, {"label": "3-star", "score": 0.05}
{"label": "4-star", "score": 0.025}, {"label": "5-star", "score": 0.025}]
>>> pipe("This is a test", top_k=2)
[{"label": "1-star", "score": 0.8}, {"label": "2-star", "score": 0.1}]In order to achieve that, we’ll update our postprocess method with a default parameter to 5. and edit
_sanitize_parameters to allow this new parameter.
def postprocess(self, model_outputs, top_k=5):
best_class = model_outputs["logits"].softmax(-1)
# Add logic to handle top_k
return best_class
def _sanitize_parameters(self, **kwargs):
preprocess_kwargs = {}
if "maybe_arg" in kwargs:
preprocess_kwargs["maybe_arg"] = kwargs["maybe_arg"]
postprocess_kwargs = {}
if "top_k" in kwargs:
postprocess_kwargs["top_k"] = kwargs["top_k"]
return preprocess_kwargs, {}, postprocess_kwargsCercare di mantenere gli input/output molto semplici e idealmente serializzabili in JSON, in quanto ciò rende l’uso della pipeline molto facile senza richiedere agli utenti di comprendere nuovi tipi di oggetti. È anche relativamente comune supportare molti tipi di argomenti per facilitarne l’uso (ad esempio file audio, possono essere nomi di file, URL o byte puri).
Aggiungilo alla lista dei tasks supportati
Per registrar il tuo new-task alla lista dei tasks supportati, devi aggiungerlo al PIPELINE_REGISTRY:
from transformers.pipelines import PIPELINE_REGISTRY
PIPELINE_REGISTRY.register_pipeline(
"new-task",
pipeline_class=MyPipeline,
pt_model=AutoModelForSequenceClassification,
)Puoi specificare il modello di default che desideri, in questo caso dovrebbe essere accompagnato da una revisione specifica (che può essere il nome di un branch o l’hash di un commit, in questo caso abbiamo preso "abcdef") e anche dal type:
PIPELINE_REGISTRY.register_pipeline(
"new-task",
pipeline_class=MyPipeline,
pt_model=AutoModelForSequenceClassification,
default={"pt": ("user/awesome_model", "abcdef")},
type="text", # current support type: text, audio, image, multimodal
)Condividi la tua pipeline sull’Hub
Per condividere la tua pipeline personalizzata sull’Hub, devi solo salvare il codice della tua sottoclasse Pipeline in un file
python. Per esempio, supponiamo di voler utilizzare una pipeline personalizzata per la classificazione delle coppie di frasi come la seguente:
import numpy as np
from transformers import Pipeline
def softmax(outputs):
maxes = np.max(outputs, axis=-1, keepdims=True)
shifted_exp = np.exp(outputs - maxes)
return shifted_exp / shifted_exp.sum(axis=-1, keepdims=True)
class PairClassificationPipeline(Pipeline):
def _sanitize_parameters(self, **kwargs):
preprocess_kwargs = {}
if "second_text" in kwargs:
preprocess_kwargs["second_text"] = kwargs["second_text"]
return preprocess_kwargs, {}, {}
def preprocess(self, text, second_text=None):
return self.tokenizer(text, text_pair=second_text, return_tensors=self.framework)
def _forward(self, model_inputs):
return self.model(**model_inputs)
def postprocess(self, model_outputs):
logits = model_outputs.logits[0].numpy()
probabilities = softmax(logits)
best_class = np.argmax(probabilities)
label = self.model.config.id2label[best_class]
score = probabilities[best_class].item()
logits = logits.tolist()
return {"label": label, "score": score, "logits": logits}L’implementazione è agnostica al framework, e lavorerà sia con modelli PyTorch che con TensorFlow. Se l’abbiamo salvato in un file chiamato pair_classification.py, può essere successivamente importato e registrato in questo modo:
from pair_classification import PairClassificationPipeline
from transformers.pipelines import PIPELINE_REGISTRY
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, TFAutoModelForSequenceClassification
PIPELINE_REGISTRY.register_pipeline(
"pair-classification",
pipeline_class=PairClassificationPipeline,
pt_model=AutoModelForSequenceClassification,
tf_model=TFAutoModelForSequenceClassification,
)Una volta fatto, possiamo usarla con un modello pretrained. L’istanza sgugger/finetuned-bert-mrpc è stata
fine-tuned sul dataset MRPC, che classifica le coppie di frasi come parafrasi o no.
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("pair-classification", model="sgugger/finetuned-bert-mrpc")Successivamente possiamo condividerlo sull’Hub usando il metodo save_pretrained in un Repository:
from huggingface_hub import Repository
repo = Repository("test-dynamic-pipeline", clone_from="{your_username}/test-dynamic-pipeline")
classifier.save_pretrained("test-dynamic-pipeline")
repo.push_to_hub()Questo codice copierà il file dove è stato definitp PairClassificationPipeline all’interno della cartella "test-dynamic-pipeline",
insieme al salvataggio del modello e del tokenizer della pipeline, prima di pushare il tutto nel repository
{your_username}/test-dynamic-pipeline. Dopodiché chiunque potrà utilizzarlo, purché fornisca l’opzione
trust_remote_code=True:
from transformers import pipeline
classifier = pipeline(model="{your_username}/test-dynamic-pipeline", trust_remote_code=True)Aggiungere la pipeline a Transformers
Se vuoi contribuire con la tua pipeline a Transformers, dovrai aggiungere un modulo nel sottomodulo pipelines
con il codice della tua pipeline, quindi aggiungilo all’elenco dei tasks definiti in pipelines/__init__.py.
Poi hai bisogno di aggiungere i test. Crea un nuovo file tests/test_pipelines_MY_PIPELINE.py con esempi ed altri test.
La funzione run_pipeline_test sarà molto generica e su piccoli modelli casuali su ogni possibile
architettura, come definito da model_mapping e tf_model_mapping.
Questo è molto importante per testare la compatibilità futura, nel senso che se qualcuno aggiunge un nuovo modello di
XXXForQuestionAnswering allora il test della pipeline tenterà di essere eseguito su di esso. Poiché i modelli sono casuali, è
è impossibile controllare i valori effettivi, per questo esiste un aiuto ANY che tenterà solamente di far corrispondere l’output della pipeline TYPE.
Hai anche bisogno di implementare 2 (idealmente 4) test.
test_small_model_pt: Definire 1 piccolo modello per questa pipeline (non importa se i risultati non hanno senso) e testare i risultati della pipeline. I risultati dovrebbero essere gli stessi ditest_small_model_tf.test_small_model_tf: Definire 1 piccolo modello per questa pipeline (non importa se i risultati non hanno senso) e testare i risultati della pipeline. I risultati dovrebbero essere gli stessi ditest_small_model_pt.test_large_model_pt(optional): Testare la pipeline su una pipeline reale in cui i risultati dovrebbero avere senso. Questi test sono lenti e dovrebbero essere contrassegnati come tali. In questo caso l’obiettivo è mostrare la pipeline e assicurarsi che non ci siano derive nelle versioni futuretest_large_model_tf(optional): Testare la pipeline su una pipeline reale in cui i risultati dovrebbero avere senso. Questi test sono lenti e dovrebbero essere contrassegnati come tali. In questo caso l’obiettivo è mostrare la pipeline e assicurarsi che non ci siano derive nelle versioni future