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62edb7a
1 Parent(s): e608c47

add jddc demo

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app.py CHANGED
@@ -15,9 +15,9 @@ import gradio as gr
15
  from demo_sum import sum_iface
16
  from demo_mlm import mlm_iface
17
  from demo_corrector import corr_iface
 
18
 
19
-
20
- demo = gr.TabbedInterface([sum_iface, mlm_iface, corr_iface], ["生成式摘要", "文本填词", "句子纠错"])
21
 
22
  if __name__ == "__main__":
23
  demo.launch()
 
15
  from demo_sum import sum_iface
16
  from demo_mlm import mlm_iface
17
  from demo_corrector import corr_iface
18
+ from demo_chatbot_jddc import jddc_iface
19
 
20
+ demo = gr.TabbedInterface([sum_iface, mlm_iface, corr_iface, jddc_iface], ["生成式摘要", "文本填词", "句子纠错", "对话机器人"])
 
21
 
22
  if __name__ == "__main__":
23
  demo.launch()
demo_chatbot_ecd.py ADDED
@@ -0,0 +1,11 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+
2
+ """
3
+ ecd数据的任务是句对分类。 input [SEP] response 的二分类。
4
+ 如果要demo成对话,比较麻烦。
5
+ """
6
+
7
+
8
+
9
+
10
+
11
+
demo_chatbot.py → demo_chatbot_gpt.py RENAMED
@@ -5,6 +5,9 @@
5
  """
6
 
7
  https://gradio.app/creating_a_chatbot/
 
 
 
8
  """
9
 
10
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
@@ -23,7 +26,7 @@ def predict(input, history=[]):
23
  bot_input_ids = torch.cat([torch.LongTensor(history), new_user_input_ids], dim=-1)
24
 
25
  # generate a response
26
- history = model.generate(bot_input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id).tolist()
27
 
28
  # convert the tokens to text, and then split the responses into lines
29
  response = tokenizer.decode(history[0]).split("<|endoftext|>")
 
5
  """
6
 
7
  https://gradio.app/creating_a_chatbot/
8
+
9
+ https://huggingface.co/spaces/abidlabs/chatbot-stylized/blob/main/app.py
10
+
11
  """
12
 
13
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
26
  bot_input_ids = torch.cat([torch.LongTensor(history), new_user_input_ids], dim=-1)
27
 
28
  # generate a response
29
+ history = model.generate(bot_input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id).tolist() # gpt2生成结果会拼接上输入。
30
 
31
  # convert the tokens to text, and then split the responses into lines
32
  response = tokenizer.decode(history[0]).split("<|endoftext|>")
demo_chatbot_jddc.py ADDED
@@ -0,0 +1,59 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # coding=utf-8
2
+ # author: xusong <xusong28@jd.com>
3
+ # time: 2022/9/05 14:12
4
+
5
+ import torch
6
+ import gradio as gr
7
+ from kplug import modeling_kplug_s2s_patch
8
+ from transformers import BertTokenizer, BartForConditionalGeneration
9
+
10
+ # 改成 huggingface-model自动模型
11
+ model_dir = "models/ft_jddc/"
12
+ model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_dir)
13
+ tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_dir)
14
+
15
+
16
+ def predict(input, history=[]):
17
+
18
+ # append the new user input tokens to the chat history
19
+ history = history + [input] # history如果包含错误的response,可能会造成误差传递
20
+
21
+ # tokenize the new input sentence
22
+ bot_input_ids = tokenizer.encode("".join(history)[-500:], return_tensors='pt') # 直接用空格拼接的,太粗糙,且不区分角色。
23
+
24
+ # bot_input_ids = torch.cat([torch.LongTensor(history), new_user_input_ids], dim=-1)
25
+
26
+ # generate a response
27
+ response = model.generate(bot_input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id).tolist()
28
+
29
+ # convert the tokens to text, and then split the responses into lines
30
+ response = "".join(tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True).split())
31
+ history = history + [response]
32
+ response = [(history[i], history[i + 1]) for i in range(0, len(history) - 1, 2)] # convert to tuples of list
33
+ return response, history
34
+
35
+
36
+ jddc_examples = [
37
+ # 价保
38
+ "昨天刚买的怎么就降了几十块,应该补给我差价吧",
39
+
40
+ "请问这个猕猴桃是有货的吗?",
41
+ # 到货时间
42
+ "我下的这个单怎么还没到",
43
+ # 快递
44
+ "发什么快递",
45
+ "能发邮政吗",
46
+ ]
47
+
48
+ jddc_iface = gr.Interface(
49
+ fn=predict,
50
+ inputs=["text", "state"],
51
+ outputs=["chatbot", "state"],
52
+ examples=jddc_examples,
53
+ title="电商客服--生成式对话(Response Generation)",
54
+ description=''
55
+ )
56
+
57
+ if __name__ == "__main__":
58
+ jddc_iface.launch()
59
+
demo_sum_diverse.py ADDED
@@ -0,0 +1,67 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # coding=utf-8
2
+ # author: xusong <xusong28@jd.com>
3
+ # time: 2022/8/23 12:58
4
+
5
+ """
6
+ TODO:
7
+ 1. 下拉框,选择类目。 gr.Radio(['服饰','箱包', '鞋靴']
8
+ 2. 支持NER、LM、Corrector
9
+ beam seach参数
10
+ promp参数
11
+ """
12
+ import json
13
+
14
+ import torch
15
+ import gradio as gr
16
+ from kplug import modeling_kplug_s2s_patch
17
+ from transformers import BertTokenizer, BartForConditionalGeneration
18
+
19
+ # 改成 huggingface-model自动模型
20
+ model_dir = "models/ft_cepsum_jiadian/"
21
+ model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_dir) # cnn指的是cnn daily mail
22
+ tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_dir)
23
+
24
+ def summarize(text):
25
+ inputs = tokenizer([text], max_length=512, return_tensors="pt")
26
+ # no_repeat_ngram_size: 3
27
+ # length_penalty
28
+ # prefix
29
+ # remove_invalid_values=True,
30
+ summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"][:, 1:], num_beams=4, min_length=20, max_length=100,
31
+ num_return_sequences=2, num_beam_groups=4, diversity_penalty=2.0) # beam_groups=4,
32
+ summary = tokenizer.batch_decode(summary_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
33
+ return summary
34
+
35
+ sum_examples = [
36
+ "美的对开门风冷无霜家用智能电冰箱波光金纤薄机身高颜值助力保鲜,美的家居风,尺寸说明:M以上的距离尤其是左右两侧距离必须保证。关于尺寸的更多问题可,LED冷光源,纤薄机身,风冷无霜,智能操控,远程调温,节能静音,照亮你的视野,535L大容量,系统散热和使用的便利性,建议左右两侧、顶部和背部需要预留10C,电源线和调平脚等。冰箱放置时为保证,菜谱推荐,半开门俯视图,全开门俯视图,预留参考图",
37
+ "爱家乐新加坡电风扇静音无叶风扇健康空气循环扇儿童球形风扇落地扇外观,宁静节能,产品结构,现代科技的结晶,品质,气家,未来风新时代,动里,空让,健康,低至13分贝/DC直流马达/低耗24,亲密玩伴,24W功率,/低耗,别加坡国民品牌,气流通道,增强室内空气运动,过尘栅网,1-12档风力调速,涡轮风扇,吸气口,大于6米随心掌控,电源适配暑,装箱明细,摆头角度,手动摇摆轨道,操作方式,与空调同时使用不仅可以让室温快速均衡作,电源插口,适用环境,还可以在短时间内,导引出风口,产品类型,快件重量,电机,暖空气向上冷空气向下,线长,使房间温度均衡,省电环保,定时,功率,将凉风或热风送给到附近的房间,轻松享受生活,左右自动(上下手动)摇摆9度,进风口,能够很快中和空气温度差",
38
+ "海尔8公斤节能静音高温消毒烫烫净全自动滚筒洗衣机靠实力说话,一掌控时间掌控自由,i-time智能时间洗,8公斤容量全家衣物一次清洗,细节绝不含糊,真正实力派,自动添加洗衣盒,洗羽绒服,就要专属程序,羊毛,牛仔,习绒,海尔洗衣机蓝晶系列滚筒,个性范儿,按照程序需求自动冲入洗衣机内,灵活旋钮,创新下排水洁净不残留,强力筋内筒,AMT防霉窗垫,LED大屏显示,洗衣液,消毒剂分别置放在洗衣盒中,从根本上解决污水残留问题避免,全新LD面板显示,更宽阔更大气操作信息一目了然,宽阔大气操作信息一目了然,右槽:消毒剂,简化洗衣程序,弹力筋中间的凹槽内分布,无残留排水模块,海尔洗衣机具有专业级羽绒洗护程序,为羽绒服营造洗护,一体化环境彻底告别手洗或者机洗,左槽:洗涤剂,我的智慧生活,中槽:柔顺剂,满足各种洗涤需求,告别昂贵洗衣店,自家",
39
+ ]
40
+
41
+ sum_iface = gr.Interface(
42
+ fn=summarize,
43
+ inputs=gr.inputs.Textbox(
44
+ label="商品信息(Product Info)",
45
+ default="美的对开门风冷无霜家用智能电冰箱波光金纤薄机身高颜值助力保鲜,美的家居风,尺寸说明:"
46
+ "M以上的距离尤其是左右两侧距离必须保证。关于尺寸的更多问题可,LED冷光源,纤薄机身,风冷"
47
+ "无霜,智能操控,远程调温,节能静音,照亮你的视野,535L大容量,系统散热和使用的便利性,"
48
+ "建议左右两侧、顶部和背部需要预留10C,电源线和调平脚等。冰箱放置时为保证,菜谱推荐,半开"
49
+ "门俯视图,全开门俯视图,预留参考图"),
50
+ outputs=gr.outputs.JSON(
51
+ label="文本摘要(Summarization)- diverse beam search"
52
+ ),
53
+ # gr.Textbox(
54
+ # label="文本摘要(Summarization)",
55
+ # lines=4,
56
+ # ),
57
+ examples=sum_examples,
58
+ title="生成式摘要(Abstractive Summarization)",
59
+ description='<div>这是一个生成式摘要的demo,用于电商领域的商品营销文案写作。'
60
+ '该demo基于KPLUG预训练语言模型,输入商品信息,输出���品的营销文案。</div>'
61
+ '<div> Paper: <a href="https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.1/"> K-PLUG: Knowledge-injected Pre-trained Language Model for Natural Language Understanding'
62
+ ' and Generation in E-Commerce (Findings of EMNLP 2021) </a> </div>'
63
+ '<div>Github: <a href="https://github.com/xu-song/k-plug">https://github.com/xu-song/k-plug </a> </div>'
64
+ )
65
+
66
+ if __name__ == "__main__":
67
+ sum_iface.launch()
kplug/modeling_kplug_s2s_patch.py CHANGED
@@ -25,24 +25,25 @@ class KPlugLearnedPositionalEmbedding(nn.Embedding):
25
  super().__init__(num_embeddings + self.offset, embedding_dim)
26
 
27
  ### 4.21.1 之后的版本
28
- # def forward(self, input_ids: torch.Tensor, past_key_values_length: int = 0):
29
- # """`input_ids' shape is expected to be [bsz x seqlen]."""
30
- #
31
- # bsz, seq_len = input_ids.shape[:2]
32
- # positions = torch.arange(
33
- # past_key_values_length, past_key_values_length + seq_len, dtype=torch.long, device=self.weight.device
34
- # ).expand(bsz, -1)
35
- #
36
- # return super().forward(positions + self.offset)
37
 
38
- def forward(self, input_ids_shape: torch.Size, past_key_values_length: int = 0):
39
- """`input_ids_shape` is expected to be [bsz x seqlen]."""
40
- bsz, seq_len = input_ids_shape[:2]
41
  positions = torch.arange(
42
  past_key_values_length, past_key_values_length + seq_len, dtype=torch.long, device=self.weight.device
43
- )
 
44
  return super().forward(positions + self.offset)
45
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
46
 
47
  modeling_bart.BartLearnedPositionalEmbedding = KPlugLearnedPositionalEmbedding
48
 
 
25
  super().__init__(num_embeddings + self.offset, embedding_dim)
26
 
27
  ### 4.21.1 之后的版本
28
+ def forward(self, input_ids: torch.Tensor, past_key_values_length: int = 0):
29
+ """`input_ids' shape is expected to be [bsz x seqlen]."""
 
 
 
 
 
 
 
30
 
31
+ bsz, seq_len = input_ids.shape[:2]
 
 
32
  positions = torch.arange(
33
  past_key_values_length, past_key_values_length + seq_len, dtype=torch.long, device=self.weight.device
34
+ ).expand(bsz, -1)
35
+
36
  return super().forward(positions + self.offset)
37
 
38
+ ### 4.21.1 之前的版本
39
+ # def forward(self, input_ids_shape: torch.Size, past_key_values_length: int = 0):
40
+ # """`input_ids_shape` is expected to be [bsz x seqlen]."""
41
+ # bsz, seq_len = input_ids_shape[:2]
42
+ # positions = torch.arange(
43
+ # past_key_values_length, past_key_values_length + seq_len, dtype=torch.long, device=self.weight.device
44
+ # )
45
+ # return super().forward(positions + self.offset)
46
+
47
 
48
  modeling_bart.BartLearnedPositionalEmbedding = KPlugLearnedPositionalEmbedding
49
 
models/ft_jddc/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,74 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "bart-base",
3
+ "activation_dropout": 0.1,
4
+ "activation_function": "gelu",
5
+ "add_bias_logits": false,
6
+ "add_final_layer_norm": false,
7
+ "architectures": [
8
+ "BartModel"
9
+ ],
10
+ "attention_dropout": 0.1,
11
+ "bos_token_id": 0,
12
+ "classif_dropout": 0.1,
13
+ "classifier_dropout": 0.0,
14
+ "d_model": 768,
15
+ "decoder_attention_heads": 12,
16
+ "decoder_ffn_dim": 3072,
17
+ "decoder_layerdrop": 0.0,
18
+ "decoder_layers": 6,
19
+ "decoder_start_token_id": 102,
20
+ "dropout": 0.1,
21
+ "early_stopping": true,
22
+ "encoder_attention_heads": 12,
23
+ "encoder_ffn_dim": 3072,
24
+ "encoder_layerdrop": 0.0,
25
+ "encoder_layers": 6,
26
+ "eos_token_id": 102,
27
+ "forced_eos_token_id": 102,
28
+ "gradient_checkpointing": false,
29
+ "id2label": {
30
+ "0": "LABEL_0",
31
+ "1": "LABEL_1",
32
+ "2": "LABEL_2"
33
+ },
34
+ "init_std": 0.02,
35
+ "is_encoder_decoder": true,
36
+ "label2id": {
37
+ "LABEL_0": 0,
38
+ "LABEL_1": 1,
39
+ "LABEL_2": 2
40
+ },
41
+ "max_position_embeddings": 511,
42
+ "model_type": "bart",
43
+ "no_repeat_ngram_size": 3,
44
+ "normalize_before": false,
45
+ "normalize_embedding": true,
46
+ "num_beams": 4,
47
+ "num_hidden_layers": 6,
48
+ "pad_token_id": 0,
49
+ "scale_embedding": true,
50
+ "task_specific_params": {
51
+ "summarization": {
52
+ "length_penalty": 1.0,
53
+ "max_length": 128,
54
+ "min_length": 12,
55
+ "num_beams": 4
56
+ },
57
+ "summarization_cnn": {
58
+ "length_penalty": 2.0,
59
+ "max_length": 142,
60
+ "min_length": 56,
61
+ "num_beams": 4
62
+ },
63
+ "summarization_xsum": {
64
+ "length_penalty": 1.0,
65
+ "max_length": 62,
66
+ "min_length": 11,
67
+ "num_beams": 6
68
+ }
69
+ },
70
+ "torch_dtype": "float32",
71
+ "transformers_version": "4.12.0.dev0",
72
+ "use_cache": true,
73
+ "vocab_size": 10261
74
+ }
models/ft_jddc/pytorch_model.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:d42f16e15eff1f0c1724be2f2084f5f65c1264bf03ebc95bd863cddc2daef8e8
3
+ size 497138560
models/ft_jddc/vocab.txt ADDED
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+ ##」
10254
+ ##、
10255
+ ##・
10256
+ ##ッ
10257
+ ##ー
10258
+ ##゙
10259
+ ##゚
10260
+ ## ̄
10261
+ ##¥
requirements.txt CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- transformers==4.20.0
2
  torch
3
  https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip
4
  pycorrector
 
1
+ transformers>=4.21.1
2
  torch
3
  https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip
4
  pycorrector
trouble-shooting.md ADDED
@@ -0,0 +1,28 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+
2
+
3
+ ## takes 3 positional arguments but 4 were given
4
+
5
+ ```
6
+ File "C:\Users\xusong28\Miniconda3\envs\py3.7-torch1.7\lib\site-packages\transformers\models\bart\modeling_bart.py", line 988, in __init__
7
+ self.encoder = BartEncoder(config, self.shared)
8
+ File "C:\Users\xusong28\Miniconda3\envs\py3.7-torch1.7\lib\site-packages\transformers\models\bart\modeling_bart.py", line 636, in __init__
9
+ self.padding_idx,
10
+ TypeError: __init__() takes 3 positional arguments but 4 were given
11
+ ```
12
+
13
+ 用最新transformers
14
+
15
+ ## not enough values to unpack (expected 2, got 1)
16
+
17
+
18
+ ```
19
+ File "C:\Users\xusong28\Miniconda3\envs\py3.7-torch1.7-hf.latest\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 727, in _call_impl
20
+ result = self.forward(*input, **kwargs)
21
+ File "E:\workspace\python\fairseq\examples\kplug\hf\modeling_kplug_s2s_patch.py", line 25, in forward
22
+ bsz, seq_len = input_ids_shape[:2]
23
+ ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)
24
+ ```
25
+
26
+ 版本问题,已在 `modeling_kplug_s2s_patch.py` 中解决
27
+
28
+ 用最新transformers