股票委托dll接口-UIE_Slim满足工业应用场景解决推理部署耗时问题提升效能

UIESlim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题，提升效能

在UIE强大的抽取能力背后，同样需要较大的算力支持计算。在一些工业应用场景中对性能的要求较高，若不能有效压缩则无法实际应用。基于数据蒸馏技术构建了UIESlim数据蒸馏系统。其原理是通过数据作为桥梁，将UIE模型的知识迁移到封闭域信息抽取小模型，以达到精度损失较小的情况下却能达到大幅度预测速度提升的效果。

FasterTokenizer是一款简单易用、功能强大的跨平台高性能文本预处理库，集成业界多个常用的Tokenizer实现，支持不同NLP场景下的文本预处理功能，如文本分类、阅读理解，序列标注等。结合PaddleNLPTokenizer模块，为用户在训练、推理阶段提供高效通用的文本预处理能力。use_faster:使用C++实现的高性能分词算子FasterTokenizer进行文本预处理加速

UIE数据蒸馏三步

Step1:使用UIE模型对标注数据进行finetune，得到TeacherModel。Step2:用户提供大规模无标注数据，需与标注数据同源。使用TaskflowUIE对无监督数据进行预测。Step3:使用标注数据以及步骤2得到的合成数据训练出封闭域StudentModel。

效果展示：

测试硬件情况：

uie-base	68.61049008s	0.69277	0.72327	0.70769
uie-mini	28.932519437s	0.74138	0.54088	0.62545
uie-micro	26.36701917	0.74757	0.48428	0.58779
uie-nano	24.8937761	0.74286	0.49057	0.59091
蒸馏mini	6.839258904s	0.7732	0.75	0.76142
蒸馏micro	6.776990s	0.78261	0.72	0.75
蒸馏nano	6.6231770s	0.7957	0.74	0.76684

模型计算运行时间：

UIE base	203.95947s	1
UIE base + FasterTokenizer	177.1798s	1.15
UIE蒸馏mini	21.97979s	9.28
UIE蒸馏mini + FasterTokenizer	20.1557s	10.12

示例数据包含以下两部分：

doccano格式标注数据（doccano_ext.json）	200
无标注数据（unlabeled_data.txt）	1277

进行预训练微调，得到TeacherModel

Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】

PaddleNLP之UIE信息抽取小样本进阶[含doccano详解]

Paddlenlp之UIE分类模型【以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案）

Paddlenlp之UIE关系抽取模型【高管关系抽取为例】

UIE：模型

uie-base (默认)	12-layers, 768-hidden, 12-heads	中文	118M
uie-base-en	12-layers, 768-hidden, 12-heads	英文	118M
uie-medical-base	12-layers, 768-hidden, 12-heads	中文
uie-medium	6-layers, 768-hidden, 12-heads	中文	75M
uie-mini	6-layers, 384-hidden, 12-heads	中文	27M
uie-micro	4-layers, 384-hidden, 12-heads	中文	23M
uie-nano	4-layers, 312-hidden, 12-heads	中文	18M
uie-m-large	24-layers, 1024-hidden, 16-heads	中、英文	实际大小2G
uie-m-base	12-layers, 768-hidden, 12-heads	中、英文	实际大小1G

实际模型大小解释：

base模型118Mparameters是指base模型的参数个数，因为同一个模型可以被不同的精度来表示，例如float1float3下载下来是450M左右，是因为下载的模型是float3118M*4大概是存储空间的量级。

!python finetune.py 
    --train_path "./data/train.txt" 
    --dev_path "./data/dev.txt" 
    --save_dir "./checkpoint" 
    --learning_rate 5e-6  
    --batch_size 16 
    --max_seq_len 512 
    --num_epochs 10 
    --model "uie-base" 
    --seed 1000 
    --logging_steps 10 
    --valid_steps 50 
    --device "gpu"

base模型部分结果展示：

[2022-09-08 17:26:55,701] [    INFO] - Evaluation precision: 0.69375, recall: 0.69811, F1: 0.69592
[2022-09-08 17:27:01,145] [    INFO] - global step 260, epoch: 9, loss: 0.00172, speed: 1.84 step/s
[2022-09-08 17:27:06,448] [    INFO] - global step 270, epoch: 9, loss: 0.00168, speed: 1.89 step/s
[2022-09-08 17:27:12,102] [    INFO] - global step 280, epoch: 10, loss: 0.00165, speed: 1.77 step/s
[2022-09-08 17:27:17,607] [    INFO] - global step 290, epoch: 10, loss: 0.00162, speed: 1.82 step/s
[2022-09-08 17:27:22,899] [    INFO] - global step 300, epoch: 10, loss: 0.00159, speed: 1.89 step/s
[2022-09-08 17:27:26,577] [    INFO] - Evaluation precision: 0.69277, recall: 0.72327, F1: 0.70769
[2022-09-08 17:27:26,577] [    INFO] - best F1 performence has been updated: 0.69841 --> 0.70769

离线蒸馏

1通过训练好的UIE定制模型预测无监督数据的标签

用户提供大规模无标注数据，需与标注数据同源。使用TaskflowUIE对无监督数据进行预测。

GlobalPointer：用统一的方式处理嵌套和非嵌套NER：

GPLinker：基于GlobalPointer的实体关系联合抽取

%cd /home/aistudio/data_distill
!python data_distill.py 
    --data_path /home/aistudio/data 
    --save_dir student_data 
    --task_type relation_extraction 
    --synthetic_ratio 10 
    --model_path /home/aistudio/checkpoint/model_best

data_path:标注数据及无监督文本路径。model_path:训练好的UIE定制模型路径。save_dir:学生模型训练数据保存路径。synthetic_ratio:控制合成数据的比例。最大合成数据数量=synthetic_ratio*标注数据数量。task_type:选择任务类型，可选有entity_extraction，relation_extraction，event_extraction和opinion_extraction。因为是封闭域信息抽取，需指定任务类型。seed:随机种子，默认为1000。

 parser.add_argument("--data_path", default="../data", type=str, help="The directory for labeled data with doccano format and the large scale unlabeled data.")
    parser.add_argument("--model_path", type=str, default="../checkpoint/model_best", help="The path of saved model that you want to load.")
    parser.add_argument("--save_dir", default="./distill_task", type=str, help="The path of data that you wanna save.")
    parser.add_argument("--synthetic_ratio", default=10, type=int, help="The ratio of labeled and synthetic samples.")
    parser.add_argument("--task_type", choices=["relation_extraction", "event_extraction", "entity_extraction", "opinion_extraction"], default="entity_extraction", type=str, help="Select the training task type.")
    parser.add_argument("--seed", type=int, default=1000, help="Random seed for initialization")

model_path:训练好的UIE定制模型路径。test_path:测试数据集路径。label_maps_path:学生模型标签字典。batch_size:批处理大小，默认为max_seq_len:最大文本长度，默认为25task_type:选择任务类型，可选有entity_extraction，relation_extraction，event_extraction和opinion_extraction。因为是封闭域信息抽取的评估，需指定任务类型。

parser.add_argument("--model_path", type=str, default=None, help="The path of saved model that you want to load.")
    parser.add_argument("--test_path", type=str, default=None, help="The path of test set.")
    parser.add_argument("--encoder", default="ernie-3.0-base-zh", type=str, help="Select the pretrained encoder model for GP.")
    parser.add_argument("--label_maps_path", default="./ner_data/label_maps.json", type=str, help="The file path of the labels dictionary.")
    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=16, help="Batch size per GPU/CPU for training.")
    parser.add_argument("--max_seq_len", type=int, default=128, help="The maximum total input sequence length after tokenization.")
    parser.add_argument("--task_type", choices=["relation_extraction", "event_extraction", "entity_extraction", "opinion_extraction"], default="entity_extraction",

3学生模型训练

!python train.py 
    --task_type relation_extraction 
    --train_path student_data/train_data.json 
    --dev_path student_data/dev_data.json 
    --label_maps_path student_data/label_maps.json 
    --num_epochs 200 
    --encoder ernie-3.0-mini-zh

# %cd /home/aistudio/data_distill
!python train.py 
    --task_type relation_extraction 
    --train_path student_data/train_data.json 
    --dev_path student_data/dev_data.json 
    --label_maps_path student_data/label_maps.json 
    --num_epochs 100 
    --encoder ernie-3.0-mini-zh
    --device "gpu"
    --valid_steps 100
    --logging_steps 10
    --save_dir "./checkpoint2"
    --batch_size 16

Taskflow部署学生模型以及性能测试

通过Taskflow一键部署封闭域信息抽取模型，task_path为学生模型路径。

demo测试

from pprint import pprint
from paddlenlp import Taskflow

ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-data-distill-gp", task_path="checkpoint2/model_best/") # Schema 在闭域信息抽取中是固定的
pprint(ie("登革热@结果 升高 ### 血清白蛋白水平 检查 结果 检查 在资源匮乏地区和富足地区，对有症状患者均应早期检测。"))

[{"疾病": [{"end": 3,
          "probability": 0.9995957,
          "relations": {"实验室检查": [{"end": 21,
                                   "probability": 0.99892455,
                                   "relations": {},
                                   "start": 14,
                                   "text": "血清白蛋白水平"}],
                        "影像学检查": [{"end": 21,
                                   "probability": 0.99832386,
                                   "relations": {},
                                   "start": 14,
                                   "text": "血清白蛋白水平"}]},
          "start": 0,
          "text": "登革热"}]}]

from pprint import pprint
import json
from paddlenlp.taskflow import Taskflow
import pandas as pd
#运行时间
import time


def openreadtxt(file_name):
    data = []
    file = open(file_name,"r",encoding="UTF-8")  #打开文件
    file_data = file.readlines() #读取所有行
    for row in file_data:
        data.append(row) #将每行数据插入data中     
    return data

# 时间1
old_time = time.time()
data_input=openreadtxt("/home/aistudio/数据集/unlabeled_data.txt")


few_ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-data-distill-gp", task_path="/home/aistudio/data_distill/checkpoint2/model_best",batch_size=32) # Schema 在闭域信息抽取中是固定的


# 时间1
current_time = time.time()
print("数据模型载入运行时间为" + str(current_time - old_time) + "s")

#时间2
old_time1 = time.time()
results=few_ie(data_input)
current_time1 = time.time()
print("模型计算运行时间为" + str(current_time1 - old_time1) + "s")
#时间2

#时间三
old_time3 = time.time()
test = pd.DataFrame(data=results)
test.to_csv("/home/aistudio/output/reslut.txt", sep="	", index=False,header=False) #本地

# with open("/home/aistudio/output/reslut.txt", "w+",encoding="UTF-8") as f:    #a :   写入文件，若文件不存在则会先创建再写入，但不会覆盖原文件，而是追加在文件末尾
#     for result in results:
#         line = json.dumps(result, ensure_ascii=False)  #对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False
#         f.write(line + "
")
current_time3 = time.time()
print("数据导出运行时间为" + str(current_time3 - old_time3) + "s")

# for idx, text in enumerate(data):
#     print("Data: {} 	 Lable: {}".format(text[0], results[idx]))
print("数据结果已导出")

**mini运行时间：**

数据模型载入运行时间为0.8430757522583008s

模型计算运行时间为6.839258909225464s

数据导出运行时间为0.008304595947265625s

**nano运行时间：**
数据模型载入运行时间为0.5164840221405029s

模型计算运行时间为6.6231770515441895s

数据导出运行时间为0.023623943328857422s

**micro运行时间：**

数据模型载入运行时间为0.5323500633239746s

模型计算运行时间为6.77699007987976s

数据导出运行时间为0.04320549964904785s

4进行预训练模型UIE-mini并测试推理时间

封闭域UIE的schema是固定的，可以在label_maps.json查看

0:"手术治疗"
1:"实验室检查"
2:"影像学检查"

from pprint import pprint
import json
from paddlenlp import Taskflow
import pandas as pd
#运行时间
import time


def openreadtxt(file_name):
    data = []
    file = open(file_name,"r",encoding="UTF-8")  #打开文件
    file_data = file.readlines() #读取所有行
    for row in file_data:
        data.append(row) #将每行数据插入data中     
    return data

# 时间1
old_time = time.time()
data_input=openreadtxt("/home/aistudio/数据集/unlabeled_data.txt")

schema = {"疾病": ["手术治疗", "实验室检查", "影像学检查"]}
# few_ie = Taskflow("information_extraction", schema=schema, batch_size=32,task_path="/home/aistudio/checkpoint_mini/model_best") #自行切换
few_ie = Taskflow("information_extraction", schema=schema, batch_size=32,task_path="/home/aistudio/checkpoint_micro/model_best")
# 时间1
current_time = time.time()
print("数据模型载入运行时间为" + str(current_time - old_time) + "s")

#时间2
old_time1 = time.time()
results=few_ie(data_input)
current_time1 = time.time()
print("模型计算运行时间为" + str(current_time1 - old_time1) + "s")
#时间2

#时间三
old_time3 = time.time()
test = pd.DataFrame(data=results)
test.to_csv("/home/aistudio/output/reslut.txt", sep="	", index=False,header=False) #本地

# with open("/home/aistudio/output/reslut.txt", "w+",encoding="UTF-8") as f:    #a :   写入文件，若文件不存在则会先创建再写入，但不会覆盖原文件，而是追加在文件末尾
#     for result in results:
#         line = json.dumps(result, ensure_ascii=False)  #对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False
#         f.write(line + "
")
current_time3 = time.time()
print("数据导出运行时间为" + str(current_time3 - old_time3) + "s")

# for idx, text in enumerate(data):
#     print("Data: {} 	 Lable: {}".format(text[0], results[idx]))
print("数据结果已导出")

通过上述程序自行切换：加载对应模型

记录推理时间：
**uie-nano**
数据模型载入运行时间为0.3770780563354492s
模型计算运行时间为24.893776178359985s
数据导出运行时间为0.01157689094543457s

**uie-micro**
数据模型载入运行时间为0.39632749557495117s
模型计算运行时间为26.367019176483154s
数据导出运行时间为0.012260198593139648s

**uie-mini**

数据模型载入运行时间为0.5642790794372559s

模型计算运行时间为28.93251943588257s

数据导出运行时间为0.01435089111328125s

**uie-base**

数据模型载入运行时间为1.4756040573120117s

模型计算运行时间为68.61049008369446s

数据导出运行时间为0.02205801010131836s

提前尝鲜UIEFasterTokenizer加速，提升推理性能

FasterTokenizer是一款简单易用、功能强大的跨平台高性能文本预处理库，集成业界多个常用的Tokenizer实现，支持不同NLP场景下的文本预处理功能，如文本分类、阅读理解，序列标注等。结合PaddleNLPTokenizer模块，为用户在训练、推理阶段提供高效通用的文本预处理能力。

高性能。由于底层采用C++实现，所以其性能远高于目前常规Python实现的Tokenizer。在文本分类任务上，FasterTokenizer对比Python版本Tokenizer加速比最高可达20倍。跨平台。FasterTokenizer可在不同的系统平台上使用，目前已支持Windowsx6Linuxx64以及MacOS14+平台上使用。多编程语言支持。FasterTokenizer提供在C++、Python语言上开发的能力。灵活性强。用户可以通过指定不同的FasterTokenizer组件定制满足需求的Tokenizer。

Q：我在AutoTokenizer.from_pretrained接口上已经打开use_faster=True开关，为什么文本预处理阶段性能上好像没有任何变化？

A：在有三种情况下，打开use_faster=True开关可能无法提升性能：

没有安装faster_tokenizer。若在没有安装faster_tokenizer库的情况下打开use_faster开关，PaddleNLP会给出以下warning："Can’tfindthefaster_tokenizerpackage,pleaseensureinstallfaster_tokenizercorrectly."。加载的Tokenizer类型暂不支持Faster版本。目前支持4种Tokenizer的Faster版本，分别是BERT、ERNIE、TinyBERT以及ERNIE-MTokenizer。若加载不支持Faster版本的Tokenizer情况下打开use_faster开关，PaddleNLP会给出以下warning：“ThetokenizerXXXdoesn’thavethefasterversion.Pleasecheckthemappaddlenlp.transformers.auto.tokenizer.FASTER_TOKENIZER_MAPPING_NAMEStoseewhichfastertokenizersarecurrentlysupported.”待切词文本长度过短。这种情况下切词开销可能不是整个文本预处理的性能瓶颈，导致在使用FasterTokenizer后仍无法提升整体性能。

1方案一

2方案二

from pprint import pprint
import json
from paddlenlp.taskflow import Taskflow
import pandas as pd
#运行时间
import time


def openreadtxt(file_name):
    data = []
    file = open(file_name,"r",encoding="UTF-8")  #打开文件
    file_data = file.readlines() #读取所有行
    for row in file_data:
        data.append(row) #将每行数据插入data中     
    return data

# 时间1
old_time = time.time()
data_input=openreadtxt("/home/aistudio/数据集/unlabeled_data-Copy1.txt")

few_ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-data-distill-gp", task_path="/home/aistudio/data_distill/checkpoint2/model_best",use_faster=True,batch_size=32) # Schema 在闭域信息抽取中是固定的
# few_ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-data-distill-gp", task_path="/home/aistudio/data_distill/checkpoint2/model_best",batch_size=32) # Schema 在闭域信息抽取中是固定的

# schema = {"疾病": ["手术治疗", "实验室检查", "影像学检查"]}
# few_ie = Taskflow("information_extraction", schema=schema, batch_size=32,use_faster=True,task_path="/home/aistudio/checkpoint/model_best")
# few_ie = Taskflow("information_extraction", schema=schema, batch_size=32,task_path="/home/aistudio/checkpoint/model_best")

# 时间1
current_time = time.time()
print("数据模型载入运行时间为" + str(current_time - old_time) + "s")

#时间2
old_time1 = time.time()
results=few_ie(data_input)
current_time1 = time.time()
print("模型计算运行时间为" + str(current_time1 - old_time1) + "s")
#时间2

#时间三
old_time3 = time.time()
test = pd.DataFrame(data=results)
test.to_csv("/home/aistudio/output/reslut.txt", sep="	", index=False,header=False) #本地

# with open("/home/aistudio/output/reslut.txt", "w+",encoding="UTF-8") as f:    #a :   写入文件，若文件不存在则会先创建再写入，但不会覆盖原文件，而是追加在文件末尾
#     for result in results:
#         line = json.dumps(result, ensure_ascii=False)  #对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False
#         f.write(line + "
")
current_time3 = time.time()
print("数据导出运行时间为" + str(current_time3 - old_time3) + "s")

# for idx, text in enumerate(data):
#     print("Data: {} 	 Lable: {}".format(text[0], results[idx]))
print("数据结果已导出")

3UIEFasterTokenizer加速，提升推理性能

数据样本增大为原来的三倍：unlabeled_data-Copytxt

数据模型载入运行时间为6006419658660889s

模型计算运行时间为2095947885513306s

数据导出运行时间为0.07103896141052246s

数据模型载入运行时间为6196515560150146s

模型计算运行时间为1717986011505127s

数据导出运行时间为0.07898902893066406s

UIE蒸馏mini

数据模型载入运行时间为0.8441095352172852s

模型计算运行时间为2979790925979614s

数据导出运行时间为0.02339339256286621s

数据模型载入运行时间为0.7269768714904785s

模型计算运行时间为20.155770540237427s

数据导出运行时间为0.012202978134155273s

总结

测试硬件情况：

uie-base	68.61049008s	0.69277	0.72327	0.70769
uie-mini	28.932519437s	0.74138	0.54088	0.62545
uie-micro	26.36701917	0.74757	0.48428	0.58779
uie-nano	24.8937761	0.74286	0.49057	0.59091
蒸馏mini	6.839258904s	0.7732	0.75	0.76142
蒸馏micro	6.776990s	0.78261	0.72	0.75
蒸馏nano	6.6231770s	0.7957	0.74	0.76684

模型计算运行时间：

UIE base	203.95947s	1
UIE base + FasterTokenizer	177.1798s	1.15
UIE蒸馏mini	21.97979s	9.28
UIE蒸馏mini + FasterTokenizer	20.1557s	10.12

可以看出UIE蒸馏在小网络下，性能差不多可以按需选择。可能会在更大任务性能会更好点

这里uie-base等只简单运行了10个epoch，可以多训练会提升性能

一般学生模型会选择参数量比较小的，UIE蒸馏版是schema并行推理的，速度会比UIE快很多，特别是schema比较多以及关系抽取等需要多阶段推理的情况

封闭域UIE的话schema是固定的，可以在label_maps.json查看，目前支持实体抽取、关系抽取、观点抽取和事件抽取，句子级情感分类目前蒸馏还不支持

想要更快的推理换下学生模型的backbone就行

展望：

后续对FasterTokenizer进行补充；以及研究一下UIE模型的量化、剪枝、NAS

文章为作者独立观点，不代表股票程序化软件自动交易接口观点