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人工智能平台 PAI:机器阅读理解训练

更新时间:Jan 31, 2024

您可以使用该组件训练机器阅读理解模型,针对给定的文档及问题,进行快速理解与问答,实现基于文档的智能问答。本文为您介绍该组件的参数配置与使用示例。

使用限制

支持运行的计算资源为DLC。

可视化配置组件参数

  • 输入桩

    输入桩(从左到右)

    限制数据类型

    建议上游组件

    是否必选

    训练数据输入

    OSS

    读OSS数据

    验证数据输入

    OSS

    读OSS数据

  • 组件参数

    页签

    参数

    描述

    字段设置

    选择语种

    输入文件的语种,目前支持以下两种语言的机器阅读理解:

    • zh(默认值)

    • en

    输入数据格式

    输入文件中每列的数据格式,多列之间使用半角逗号(,)分隔。默认值为:qas_id:str:1,context_text:str:1,question_text:str:1,answer_text:str:1,start_position_character:str:1,title:str:1

    问句列

    问句在输入文件中对应的列名,默认值为question_text。

    篇章列

    篇章文本在输入文件中对应的列名,默认值为context_text。

    回复列

    答案在输入文件中对应的列名,默认值为answer_text。

    ID列

    ID在输入文件中对应的列名,默认值为qas_id。

    起始位置列

    在输入文件中,答案在篇章文本中的起始位置对应的列名。默认值为start_position_character。

    模型存储路径

    配置OSS Bucket中的目录,用来存储机器阅读理解模型训练或微调后生成的模型文件。

    参数设置

    批次大小

    训练过程中的批处理大小,INT类型,默认值为4。如果使用多机多卡,则表示每个GPU上的批处理大小。

    篇章最大长度

    表示系统可处理的篇章最大长度,INT类型,默认值为384。

    问句最大长度

    表示系统可处理的问句最大长度,INT类型,默认值为64。

    滑动窗口大小

    对篇章进行滑动窗口切分时,滑动窗口的大小。INT类型,默认值为128。

    迭代轮数

    训练总Epoch的数量,INT类型,默认值为3。

    学习率

    模型构建过程中的学习率,FLOAT类型,默认值为3.5e-5。

    保存Checkpoint步数

    表示每训练多少步,对模型进行评价,并保存当前最优模型。INT类型,默认值为600。

    模型选择

    系统提供的预训练模型名称路径选择,取值如下:

    • 自定义

    • hfl/macbert-base-zh(默认值)

    • hfl/macbert-large-zh

    • bert-base-uncased

    • bert-large-uncased

    自定义模型路径

    模型选择参数选择自定义时,支持配置该参数。

    如果您想采用自定义的预训练或微调好的模型时,可以在这里声明。格式为:{A: xxx, B: xxx} ,键和值之间使用半角冒号(:)分隔,多个参数之间使用半角逗号(,)分隔。

    执行调优

    GPU机器类型

    计算资源的GPU机型。默认值为gn5-c8g1.2xlarge,表示8核CPU、80 GB内存、P100单卡。

    指定Worker的GPU卡数

    每个Worker下的GPU卡数量。默认值为1。

  • 输出桩

    输出桩(从左到右)

    数据类型

    下游组件

    模型存储路径

    OSS路径。该路径是您在字段设置页签的模型存储路径参数配置的OSS路径。训练生成的模型存储在该路径下。

    机器阅读理解预测

使用示例

您可以使用该组件构建如下工作流。image

本示例中,您需要按照以下流程配置组件:

  1. 准备训练数据集验证数据集,并上传到OSS Bucket路径。具体操作,请参见步骤三:上传文件

    数据集支持TSV或TXT格式的文件,包含以下列:

    • 训练数据集

      ID列、篇章列、问句列、答案列、起始位置列、标题列(非必须)。

    • 验证数据集

      ID列、篇章列、问句列、答案列(非必须)、起始位置列(非必须)、标题列(非必须)。

    本示例以TSV文件为例,来说明如何进行模型训练。

  2. 使用读OSS数据-1读OSS数据-2组件分别读取训练数据集和验证数据集。即配置读OSS数据组件的OSS数据路径参数为存放训练数据集和验证数据集的OSS路径。

  3. 将训练数据集和验证数据集接入机器阅读理解训练组件,并配置具体参数,详情请参见上文的组件参数

相关文档

  • 您可以在机器阅读理解训练组件的下游接入机器阅读理解预测组件,对生成的模型进行离线预测。详情请参见机器阅读理解预测

  • 关于Designer组件更详细的内容介绍,请参见Designer概述

  • Designer预置了多种算法组件,你可以根据不同的使用场景选择合适的组件进行数据处理,详情请参见组件参考:所有组件汇总