# bert

## 论文

`BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding`

[BERT论文pdf地址](https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf)

## 模型结构

![bert_model](bert_model.png)

```
BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。
```

## 算法原理

![bert](bert.png)

```
以往的预训练模型的结构会受到单向语言模型（从左到右或者从右到左）的限制，因而也限制了模型的表征能力，使其只能获取单方向的上下文信息。而BERT利用MLM进行预训练并且采用深层的双向Transformer组件（单向的Transformer一般被称为Transformer decoder，其每一个token（符号）只会attend到目前往左的token。而双向的Transformer则被称为Transformer encoder，其每一个token会attend到所有的token）来构建整个模型，因此最终生成能融合左右上下文信息的深层双向语言表征。
```

## 数据集

MNLI分类数据集：[MNLI](https://dl.fbaipublicfiles.com/glue/data/MNLI.zip)


squad问答数据集：[train-v1.1.json](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/train-v1.1.json)、[dev-v1.1.json](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/dev-v1.1.json)

squad-v1.1 eval脚本：[evaluate-v1.1.py](https://github.com/allenai/bi-att-flow/blob/master/squad/evaluate-v1.1.py)

数据集快速下载中心：[SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets) ，项目中数据集可从快速下载通道下载：[MNLI](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/mnli/-/raw/master/MNLI.zip) 。

### 预训练模型

[bert-base-uncace(MNLI分类时使用此模型)](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip)

[bert-large-uncase(squad问答使用此模型)](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-24_H-1024_A-16.zip)

预训练权重快速下载中心：[SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels) ，项目中的预训练权重可从快速下载通道下载：
[bert-base-uncace(MNLI分类时使用此模型)](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/bert_models/-/raw/main/uncased_L-12_H-768_A-12.zip) 、[bert-large-uncase(squad问答使用此模型)](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/bert_models/-/raw/main/uncased_L-24_H-1024_A-16.zip?ref_type=heads) 。

`MNLI数据集`

```
├── original
│	├── multinli_1.0_dev_matched.jsonl
│	├── multinli_1.0_dev_matched.txt
│	├── multinli_1.0_dev_mismatched.jsonl
│	├── multinli_1.0_dev_mismatched.txt
│	├── multinli_1.0_train.jsonl
│	└── multinli_1.0_train.txt
├── dev_matched.tsv
├── dev_mismatched.tsv
├── README.txt
├── test_matched.tsv
├── test_mismatched.tsv
└── train.tsv
```

`squadv1.1数据结构`

```
├── dev-v1.1.json
└── train-v1.1.json
```



## 环境配置

推荐使用docker方式运行，提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/main-page)镜像，可以docker pull拉取

### Docker(方式一)

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/tensorflow:2.7.0-centos7.6-dtk-22.10.1-py37-latest
docker run -dit --network=host --name=bert_tensorflow --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/tensorflow:2.7.0-centos7.6-dtk-22.10.1-py37-latest
docker exec -it bert_tensorflow /bin/bash
pip install -r requirements.txt
```

### Dockerfile(方式二)

```
docker build -t bert:latest .
docker run -dit --network=host --name=bert_tensorflow --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 bert:latest
docker exec -it bert_tensorflow /bin/bash
pip install -r requirements.txt
```

### Conda(方式三)

```
conda create -n bert_tensorflow python=3.7
pip install -r requirements.txt
```

安装过程可能顶掉DCU版本的tensorflow，可以到[开发者社区](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/tensorflow/dtk22.10)下载DCU版本对应包

[tensorflow2.7](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/tensorflow/dtk22.10/tensorflow-2.7.0+git67f0ade9.dtk2210-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.whl)

[DTK22.10.1](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/1/DTK-22.10.1/CentOS7.6/DTK-22.10.1-CentOS7.6-x86_64.tar.gz)

### python版本兼容

```
搭建环境时会遇到AttributeError: module 'typing' has no attribute '_ClassVar'则是由于新版本的python更换属性名导致的
修改python3.7/site-packages/dataclasses.py 550行
return type(a_type) is typing._ClassVar
改为
return type(a_type) is typing.ClassVar
```



## 训练

###  数据转化-MNLI

TF2.0版本读取数据需要转化为tf_record格式

```
python create_finetuning_data.py \
 --input_data_dir=/public/home/hepj/data/MNLI \
 --vocab_file=/public/home/hepj/model_source/uncased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \
 --train_data_output_path=/public/home/hepj/MNLI/train.tf_record \
 --eval_data_output_path=/public/home/hepj/MNLI/eval.tf_record \
 --meta_data_file_path=/public/home/hepj/MNLI/meta_data \
 --fine_tuning_task_type=classification 
 --max_seq_length=32 \
 --classification_task_name=MNLI
 
 #参数说明
 --input_data_dir				训练数据路径
 --vocab_file					vocab文件路径
 --train_data_output_path		训练数据保存路径
 --eval_data_output_path		验证数据保存路径
 --fine_tuning_task_type 		fine-tune任务类型
 --do_lower_case				是否进行lower
 --max_seq_length				最大句子长度
 --classification_task_name		分类任务名
```

### 模型转化-MNLI

TF2.7.2与TF1.15.0模型存储、读取格式不同，官网给出的Bert一般是基于TF1.0的模型需要进行模型转化

```
python3 tf2_encoder_checkpoint_converter.py \
--bert_config_file /public/home/hepj/model_source/uncased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \
--checkpoint_to_convert /public/home/hepj/model_source/uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \
--converted_checkpoint_path /public/home/hepj/model_source/bert-base-TF2/bert_model.ckpt

#参数说明
--bert_config_file			bert模型config文件
--checkpoint_to_convert		需要转换的模型路径
--converted_checkpoint_path	转换后模型路径

将转换完后的bert_model.ckpt-1.data-00000-of-00001 改为bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
bert_model.ckpt-1.index改为 bert_model.ckpt.index
```

### 单卡运行-MNLI

```
sh bert_class.sh
  #参数说明
  --mode						模型模式train_and_eval、export_only、predict		
  --input_meta_data_path		用于训练和验证的元数据
  --train_data_path				训练数据路径
  --eval_data_path				验证数据路径
  --bert_config_file			bert模型config文件
  --init_checkpoint				初始化模型路径
  --train_batch_size			训练批大小
  --eval_batch_size				验证批大小
  --steps_per_loop				打印log间隔
  --learning_rate				学习率
  --num_train_epochs			训练epoch数
  --model_dir					模型保存文件夹
  --distribution_strategy		分布式策略
  --num_gpus					使用gpu数量
```

### 多卡运行-MNLI

```
sh bert_class_gpus.sh
```

### 数据转化-SQUAD1.1

TF2.0版本读取数据需要转化为tf_record格式

```
python3 create_finetuning_data.py \
 --squad_data_file=/public/home/hepj/model/model_source/sq1.1/train-v1.1.json \
 --vocab_file=/public/home/hepj/model_source/bert-large-uncased-TF2/uncased_L-24_H-1024_A-16/vocab.txt \
 --train_data_output_path=/public/home/hepj/model/tf2.7.0_Bert/squad1.1/train_new.tf_record \
 --meta_data_file_path=/public/home/hepj/model/tf2.7.0_Bert/squad1.1/meta_data \
 --eval_data_output_path=/public/home/hepj/model/tf2.7.0_Bert/squad1.1/eval_new.tf_record \
 --fine_tuning_task_type=squad \
 --do_lower_case=False \
 --max_seq_length=384
 
#参数说明
 --squad_data_file				训练文件路径
 --vocab_file					vocab文件路径
 --train_data_output_path		训练数据保存路径
 --eval_data_output_path		验证数据保存路径
 --fine_tuning_task_type 		fine-tune任务类型
 --do_lower_case				是否进行lower
 --max_seq_length				最大句子长度
```

### 模型转化-SQUAD1.1

```
python3 tf2_encoder_checkpoint_converter.py \
--bert_config_file /public/home/hepj/model/model_source/uncased_L-24_H-1024_A-16/bert_config.json \
--checkpoint_to_convert /public/home/hepj/model/model_sourceuncased_L-24_H-1024_A-16/bert_model.ckpt \
--converted_checkpoint_path  /public/home/hepj/model_source/bert-large-TF2/bert_model.ckpt

#参数说明
--bert_config_file			bert模型config文件
--checkpoint_to_convert		需要转换的模型路径
--converted_checkpoint_path	转换后模型路径

将转换完后的bert_model.ckpt-1.data-00000-of-00001 改为bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
bert_model.ckpt-1.index改为 bert_model.ckpt.index
```

### 单卡运行-SQUAD1.1

```
sh bert_squad.sh
  #参数说明
  --mode						模型模式train_and_eval、export_only、predict
  --vocab_file					vocab文件路径
  --input_meta_data_path		用于训练和验证的元数据
  --train_data_path				训练数据路径
  --eval_data_path				验证数据路径
  --bert_config_file			bert模型config文件
  --init_checkpoint				初始化模型路径
  --train_batch_size			总训练批大小
  --predict_file				预测文件路径
  --eval_batch_size				验证批大小
  --steps_per_loop				打印log间隔
  --learning_rate				学习率
  --num_train_epochs			训练epoch数
  --model_dir					模型保存文件夹
  --distribution_strategy		分布式策略
  --num_gpus					使用gpu数量
```

### 多卡运行-SQUAD1.1

```
sh bert_squad_gpus.sh
```

## result

```
#MNLI分类样例
输入："premise": "Conceptually cream skimming has two basic dimensions - product and geography.","hypothesis": "Product and geography are what make cream skimming work."
输出："label": 1
```



### 精度

使用单张Z100收敛性如下所示：

|      模型任务      |       训练精度       |
| :----------------: | :------------------: |
| MNLI-class（单卡） | val_accuracy: 0.7387 |
|  squad1.1（单卡）  |  F1-score:0.916378   |

## 应用场景

### 算法类别

`对话问答`

### 热点应用行业

`电商,科研,教育`

## 源码仓库及问题反馈

https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bert-tf2

# 参考资料

https://github.com/tensorflow/models/tree/v2.3.0/official/nlp
