import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW # 加载预训练的BERT模型和tokenizer model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # 假设是一个二分类任务 # 准备数据 df=pd.read_csv('./回复客户快捷短语.csv',encoding='gbk') train_texts=df['x'].to_list() print('打印train_list',train_texts) # 对文本进行tokenize和编码 train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) print('打印encoding',train_encodings)

时间: 2024-04-13 10:26:26 浏览: 230
这段代码是使用PyTorch和Transformers库加载预训练的BERT模型和tokenizer，并准备数据进行编码。首先，导入必要的库，然后指定要使用的BERT模型的名称（'bert-base-uncased'）。接下来，使用BertTokenizer.from_pretrained()方法加载预训练的tokenizer，并使用BertForSequenceClassification.from_pretrained()方法加载预训练的BERT模型，同时指定任务的标签数量（在这里假设为二分类任务）。 然后，通过读取CSV文件获取训练文本数据train_texts。使用tokenizer对训练文本进行tokenize和编码，其中truncation参数指定是否截断文本，padding参数指定是否填充文本。 最后，打印train_texts和train_encodings的结果。train_texts是一个包含训练文本的列表，train_encodings是一个包含编码结果的字典。
相关问题

import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering # 加载BERT预训练模型和分词器 model_name ='bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids = torch.tensor([input_ids], dtype=torch.long) token_type_ids = torch.tensor([token_type_ids], dtype=torch.long) # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) print(input_ids.size(), token_type_ids.size()) print(input_ids.dtype) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print('startscores is:', type(start_scores), start_scores)

根据您提供的代码，`start_scores` 应该是一个张量类型的对象。在代码中，我注意到您已经打印了 `input_ids.dtype`，并且输出显示为 `torch.int64`，这表明 `input_ids` 是一个整数张量。 根据这个信息，我可以确定 `start_scores` 的类型也应该是张量。请注意，打印张量的类型不应该是字符串形式的，因此如果您的输出结果显示为字符串类型，可能是由于其他地方发生了错误。 为了更好地理解问题，我建议您检查以下几点： 1. 确保在运行代码之前已经正确安装了 `transformers` 库。您可以通过运行 `pip install transformers` 来安装。 2. 确保您的 PyTorch 版本与 transformers 库兼容。建议使用最新版本的 PyTorch 和 transformers。 3. 检查是否存在其他代码或操作会修改 `start_scores` 的类型。 如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和相关的代码细节，以便我能够更好地帮助您解决问题。

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch # 加载BERT模型和分词器 model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "The Apollo program, also known as Project Apollo, was the third United States human spaceflight program carried out by the National Aeronautics and Space Administration (NASA), which succeeded in landing the first humans on the Moon from 1969 to 1972. Apollo was first conceived during the Eisenhower administration in early 1960 as a follow-up to Project Mercury. It was dedicated to President John F. Kennedy's national goal of landing Americans on the Moon before the end of the 1960s." question = "What was the goal of the Apollo program?" # 对输入进行编码 encoding = tokenizer.encode_plus(question, context, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt') # 获取输入ids和注意力掩码 input_ids = encoding['input_ids'] attention_mask = encoding['attention_mask'] # 使用BERT模型进行问答 outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) start_scores = outputs.start_logits end_scores = outputs.end_logits # 获取答案的起始和结束位置 start_index = torch.argmax(start_scores) end_index = torch.argmax(end_scores) # 解码答案 answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][start_index:end_index+1])) print(answer)

运行这段代码时，你加载了预训练的 BERT 模型和分词器，并对文本和问题进行了编码。然后，你使用 BERT 模型进行问答，通过输入输入ids和注意力掩码，模型输出了起始和结束位置的得分。接着，通过找到得分最高的位置，你解码出了答案，并将其打印出来。 请注意，这段代码还需要安装 Transformers 库和 PyTorch 库，并确保已经下载了预训练的 BERT 模型。
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tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer.encode_plus("这是一个BERT模型的例子", add_special_tokens=True, max_length=128, padding='max_length', truncation=True, ...
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# 导入transformers库 from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载预训练的BERT模型和tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') from datasets import load_dataset dataset= load_dataset('glue', 'sst2') # 定义函数预处理数据集 def preprocess(example): # 分词 # 使用tokenizer对输入的句子进行分词，同时进行填充和截断处理 # 'max_length'表示填充到最大长度，'truncation=True'表示启用截断，'max_length=128'表示最大长度为128 # 'return_tensors='pt''表示返回PyTorch张量 tokens= tokenizer(example['sentence'], padding='max_length', truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt') # 返回特征 # 返回一个字典，包含三个键值对： # 'input_ids'：输入的token ID，使用squeeze()方法去除维度为1的维度 # 'attention_mask'：注意力掩码，使用squeeze()方法去除维度为1的维度 # 'label'：示例的标签 return {'input_ids': tokens['input_ids'].squeeze(), 'attention_mask': tokens['attention_mask'].squeeze(), 'label': example['label']} dataset= dataset.map(preprocess) import torch from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset batch_size= 32 seed= 42 # 为数据集的每一个分割创建一个数据加载器 dataloaders= {} for split in ['train', 'validation', 'test']: # 将特征转换为张量 input_ids= torch.tensor(dataset[split]['input_ids']) attention_mask= torch.tensor(dataset[split]['attention_mask']) labels= torch.tensor(dataset[split]['label']) # 创建一个TensorDataset对象，将特征和标签组合在一起 tensor_dataset= TensorDataset(input_ids, attention_mask, labels) # 创建一个数据加载器，将数据集分成多个批次 dataloader= DataLoader(tensor_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=split=='train', num_workers= 4) dataloaders[split]= dataloader # 检查数据加载器是否正确创建 for split in ['train', 'validation', 'test']: print(f"{split} dataloader created with {len(dataloaders[split])} batches.") # 从每个数据加载器中取一个批次 for split in ['train', 'validation', 'test']: print(f"Checking {split} dataloader...") for batch in dataloaders[split]: input_ids, attention_mask, labels = batch print(f"Input IDs shape: {input_ids.shape}") print(f"Attention Mask shape: {attention_mask.shape}") print(f"Labels shape: {labels.shape}") break # 只检查一个批次 接下来该怎么做

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quantizer = ORTQuantizer.from_pretrained("bert-base-uncased") quantizer.quantize(save_dir="quantized_model") - **量化感知训练**：在训练中模拟量化误差，保持精度[^3]。 --- #### 7. **监控与调试...

from collections import Counter import numpy as np import pandas as pd import torch import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from tqdm import tqdm from transformers import AutoTokenizer, BertModel import joblib from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns # 1. ====================== 配置参数 ====================== MODEL_PATH = r'D:\pythonProject5\bert-base-chinese' BATCH_SIZE = 64 MAX_LENGTH = 128 SAVE_DIR = r'D:\pythonProject5\BSVMC_model' DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 2. ====================== 数据加载与划分 ====================== def load_data(file_path): """加载并预处理数据""" df = pd.read_csv(file_path).dropna(subset=['text', 'label']) texts = df['text'].astype(str).str.strip().tolist() labels = df['label'].astype(int).tolist() return texts, labels # 加载原始数据 texts, labels = load_data("train3.csv") # 第一次拆分：分出测试集（20%） train_val_texts, test_texts, train_val_labels, test_labels = train_test_split( texts, labels, test_size=0.2, stratify=labels, random_state=42 ) # 第二次拆分：分出训练集（70%）和验证集（30% of 80% = 24%） train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split( train_val_texts, train_val_labels, test_size=0.3, # 0.3 * 0.8 = 24% of original stratify=train_val_labels, random_state=42 ) # 3. ====================== 文本编码 ====================== tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) def encode_texts(texts): return tokenizer( texts, truncation=True, padding="max_length", max_length=MAX_LENGTH, return_tensors="pt" ) # 编码所有数据集 train_encodings = encode_texts(train_texts) val_encodings = encode_texts(val_texts) test_encodings = encode_texts(test_texts) # 4. ====================== 数据集类 ====================== class TextDataset(Dataset): def __init__(self, encodings, labels): self.encodings = encodings self.labels = labels def __getitem__(self, idx): return { 'input_ids': self.encodings['input_ids'][idx], 'attention_mask': self.encodings['attention_mask'][idx], 'labels': torch.tensor(self.labels[idx]) } def __len__(self): return len(self.labels) # 创建所有数据集加载器 train_dataset = TextDataset(train_encodings, train_labels) val_dataset = TextDataset(val_encodings, val_labels) test_dataset = TextDataset(test_encodings, test_labels) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) # 5. ====================== 特征提取 ====================== def extract_features(bert_model, dataloader): """使用BERT提取CLS特征""" bert_model.eval() all_features = [] all_labels = [] with torch.no_grad(): for batch in tqdm(dataloader, desc="提取特征"): inputs = {k: v.to(DEVICE) for k, v in batch.items() if k != 'labels'} outputs = bert_model(**inputs) features = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].cpu().numpy() all_features.append(features) all_labels.append(batch['labels'].numpy()) return np.vstack(all_features), np.concatenate(all_labels) # 加载并冻结BERT模型 bert_model = BertModel.from_pretrained(MODEL_PATH).to(DEVICE) for param in bert_model.parameters(): param.requires_grad = False # 提取所有特征 print("\n" + "=" * 30 + " 特征提取阶段 " + "=" * 30) train_features, train_labels = extract_features(bert_model, train_loader) val_features, val_labels = extract_features(bert_model, val_loader) test_features, test_labels = extract_features(bert_model, test_loader) # 6. ====================== 特征预处理 ====================== scaler = StandardScaler() train_features = scaler.fit_transform(train_features) # 只在训练集上fit val_features = scaler.transform(val_features) test_features = scaler.transform(test_features) # 7. ====================== 训练SVM ====================== print("\n" + "=" * 30 + " 训练SVM模型 " + "=" * 30) svm_model = SVC( kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale', probability=True, random_state=42 ) svm_model.fit(train_features, train_labels) # 8. ====================== 评估模型 ====================== def evaluate(features, labels, model, dataset_name): preds = model.predict(features) acc = accuracy_score(labels, preds) print(f"\n[{dataset_name}] 评估结果：") print(f"准确率：{acc:.4f}") print(classification_report(labels, preds, digits=4)) return preds print("\n训练集评估：") _ = evaluate(train_features, train_labels, svm_model, "训练集") print("\n验证集评估：") val_preds = evaluate(val_features, val_labels, svm_model, "验证集") print("\n测试集评估：") test_preds = evaluate(test_features, test_labels, svm_model, "测试集") # 9. ====================== 保存模型 ====================== def save_pipeline(): """保存完整模型管道""" # 创建保存目录 import os os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True) # 保存BERT相关 bert_model.save_pretrained(SAVE_DIR) tokenizer.save_pretrained(SAVE_DIR) # 保存SVM和预处理 joblib.dump(svm_model, f"{SAVE_DIR}/svm_model.pkl") joblib.dump(scaler, f"{SAVE_DIR}/scaler.pkl") # 保存标签映射（假设标签为0: "中性", 1: "正面", 2: "负面"） label_map = {0: "中性", 1: "正面", 2: "负面"} joblib.dump(label_map, f"{SAVE_DIR}/label_map.pkl") print(f"\n模型已保存至 {SAVE_DIR} 目录") save_pipeline() # 10. ===================== 可视化 ====================== plt.figure(figsize=(15, 5)) # 决策值分布 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(svm_model.decision_function(train_features[:100]), 'o', alpha=0.5) plt.title("训练集前100样本决策值分布") plt.xlabel("样本索引") plt.ylabel("决策值") # 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true=test_labels, y_pred=test_preds) # 可视化 plt.figure(figsize=(10, 7)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=['0', '1', '2'], yticklabels=['0', '1', '2']) plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.title('confusion matrix') plt.show() # 准确率对比 plt.subplot(1, 2, 2) accuracies = [ accuracy_score(train_labels, svm_model.predict(train_features)), accuracy_score(val_labels, val_preds), accuracy_score(test_labels, test_preds) ] labels = ['train', 'Validation', 'test'] plt.bar(labels, accuracies, color=['blue', 'orange', 'green']) plt.ylim(0, 1) plt.title("Comparison of accuracy rates for each dataset") plt.ylabel("Accuracy rate") plt.tight_layout() plt.show()画一下我的模型架构图

用户可能没有提供具体的代码，但根据常见的实现方式，代码可能包括使用BERT提取特征的部分，例如使用HuggingFace的Transformers库加载预训练的BERT模型，获取最后一层的隐藏状态作为特征，然后用这些特征训练SVM分类...

帮我看看我的代码是否低效：import csv import os from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') i = 0 directory = "cleaned_datas_v2" for file in os.listdir(directory): with open('cleaned_datas_v2/' + file) as csvFile: rows = csv.reader(csvFile) with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", newline="") as f: writer = csv.writer(f) for row in rows: i += 1 tokens = tokenizer.encode(row[0], return_tensors='pt') result = model(tokens) row.append(str(int(torch.argmax(result.logits)) + 1)) print(i) writer.writerow(row)

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') directory = "cleaned_datas_v2" with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", ...

class FeatureEngineer: def __init__(self, config): self.config = config self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 初始化编码器 self.major_encoder = LabelEncoder() self.company_encoder = LabelEncoder() self.cert_encoder = MultiLabelBinarizer() def process(self, students, majors, companies, graduates): """执行特征处理流程""" # 编码分类特征 self._fit_encoders(students, graduates, majors, companies) # 处理各实体特征 student_feats = self._process_students(students) major_feats = self._process_majors(majors) company_feats = self._process_companies(companies) # 构建关系边 edges = self._build_edges(students, graduates, majors, companies) return student_feats, major_feats, company_feats, edges def _fit_encoders(self, students, graduates, majors, companies): """统一训练所有编码器""" # 专业编码 all_majors = pd.concat([students['当前专业'], graduates['专业'], majors['专业名称']]).unique() self.major_encoder.fit(all_majors) # 企业编码 all_companies = pd.concat([graduates['就业企业'], companies['企业名称']]).unique() self.company_encoder.fit(all_companies) # 证书编码 all_certs = set() for certs in students['技能证书']: all_certs.update(certs) self.cert_encoder.fit([[cert] for cert in all_certs]) def _process_students(self, students): """处理在校生特征""" # BERT编码兴趣描述 interest_emb = [] for text in students['兴趣描述']: inputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt', padding='max_length', truncation=True, max_length=64) with torch.no_grad(): outputs = self.bert(**inputs) interest_emb.append(outputs.last_hidden_state[:, 0, :].cpu().numpy()) interest_emb = np.concatenate(interest_emb, axis=0)

通常，使用Hugging Face的Transformers库加载预训练模型，比如BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')。用户可能想知道在FeatureEngineer中如何配置和加载这些模型，是否需要自定义参数，比如隐藏层大小、...

import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "expandable_segments:True" import torch import numpy as np import pandas as pd import torch.nn as nn from transformers import BertModel, BertTokenizer, AdamW, get_linear_schedule_with_warmup from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from sklearn.metrics import accuracy_score, \ classification_report # 1. 数据准备 # 载入数据 data_train = pd.read_csv('train.csv') data_test = pd.read_csv('test.csv') # 只取前500条训练样本和前50条测试样本，为了快速调试 X_train = data_train.text[0:500] y_train = data_train.label[0:500] X_test = data_test.text[0:50] y_test = data_test.label[0:50] # 动态获取类别信息，统计类别数量和每个类别的样本数。 NUM_CLASSES = len(np.unique(y_train)) class_counts = dict(zip(*np.unique(y_train, return_counts=True))) print(f"训练样本数: {len(X_train)}") print(f"测试样本数: {len(X_test)}") print(f"检测到{NUM_CLASSES}个类别:

好的，用户想用PyTorch和Transformers库构建文本分类模型，并统计训练和测试数据的类别分布。首先，我需要回顾一下构建文本分类模型的基本步骤，并确保涵盖数据统计部分。 首先，安装必要的库。用户可能需要安装...

Neither PyTorch nor TensorFlow >= 2.0 have been found.Models won't be available and only tokenizers, configurationand file/data utilities can be used. --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 1 ----> 1 from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification 2 from transformers import pipeline 3 import pandas as pd ImportError: cannot import name 'BertForSequenceClassification' from 'transformers' (C:\Users\19744\anaconda3\Lib\site-packages\transformers\__init__.py)

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') # 输入样例数据 input_text = ["Hello world!", "Transformers library is powerful."] tokens = tokenizer(input_text, padding=...

Some weights of BertForSequenceClassification were not initialized from the model checkpoint at bert-base-uncased and are newly initialized: ['classifier.bias', 'classifier.weight'] You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\91465\PycharmProjects\pre-train\src\test1.py", line 11, in <module> inputs = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\91465\miniconda3\Lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2877, in __call__ encodings = self._call_one(text=text, text_pair=text_pair, **all_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\91465\miniconda3\Lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2965, in _call_one return self.batch_encode_plus( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\91465\miniconda3\Lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 3167, in batch_encode_plus return self._batch_encode_plus( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\91465\miniconda3\Lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_fast.py", line 539, in _batch_encode_plus encodings = self._tokenizer.encode_batch( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: TextEncodeInput must be Union[TextInputSequence, Tuple[InputSequence, InputSequence]]

BertForSequenceClassification未从bert-base-uncased加载预训练权重，导致模型性能异常或报错。 **根本原因**： 1. **配置不匹配**：模型初始化时未正确指定num_labels参数，导致分类头（classifier）维度...

from aiohttp import web import asyncio import json async def handle_request(request): data = await request.json() # 模拟AI模型处理（需替换为实际推理逻辑） result = {"prediction": data["input"] * 2} return web.json_response(result) app = web.Application() app.add_routes([web.post('/predict', handle_request)]) if __name__ == '__main__': web.run_app(app, port=8080) from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class AIModel: def __init__(self): # 示例：加载PyTorch模型 self.model = None # 替换为实际模型加载代码 def predict(self, input_data): return self.model(input_data) # 伪代码 model = AIModel() executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4) async def handle_request(request): data = await request.json() loop = asyncio.get_event_loop() # 将推理任务提交到线程池 result = await loop.run_in_executor(executor, model.predict, data["input"]) return web.json_response({"result": result}) async def websocket_handler(request): ws = web.WebSocketResponse() await ws.prepare(request) async for msg in ws: if msg.type == web.WSMsgType.TEXT: data = json.loads(msg.data) result = await process_async(data) await ws.send_str(json.dumps(result)) return ws 按照上述提示更改此代码

self.model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') def predict(self, text): inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs...

《基于检索增强生成（RAG）的多场景问答系统》 一、项目背景 针对目标公司业务，设计一个融合传统检索技术与大模型生成能力的问答系统，重点解决以下问题： 简单问题：通过高效检索快速返回标准答案（如产品FAQ） 复杂问题：调用大模型生成解释性答案，并利用检索结果约束生成内容可信度 内容安全：通过相似度检测拦截重复/低质用户提问，降低服务器负载 二、技术架构 mermaid graph TD A[用户提问] --> B{问题类型判断} B -->|简单问题| C[检索式问答] B -->|复杂问题| D[生成式问答] C --> E[返回结构化答案] D --> E E --> F[答案去重与缓存] F --> G[用户反馈] G --> H[模型迭代] subgraph 检索式问答 C1[(知识库)] --> C2[BM25/Jaccard检索] C2 --> C3[相似度排序] end subgraph 生成式问答 D1[微调大模型] --> D2[Prompt工程] D2 --> D3[检索增强生成] end 三、核心模块与代码关联 原代码模块 迁移应用场景 升级策略 情感分析代码 用户意图分类 将情感标签替换为问题类型（简单/复杂） LSTM模型代码 微调轻量化大模型（如T5-small） 将LSTM替换为Transformer架构 相似度检测代码 答案去重与缓存 Jaccard→余弦相似度+Sentence-BERT 四、关键技术实现 1. 混合问答路由（复用情感分析逻辑） def route_question(question): # 使用预训练模型判断问题复杂度 inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt") outputs = classifier_model(**inputs) prob_complex = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)[0][1] return "生成式" if prob_complex > 0.7 else "检索式" 2. 检索增强生成（融合代码2/3）from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration # 初始化RAG模型 tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact") model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") def answer_with_rag(question): inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt") outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"]) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) 3. 动态知识更新（复用相似度检测） python 复制 class KnowledgeManager: def __init__(self): self.knowledge_base = [] def add_document(self, doc): # 去重检查（复用代码3的Jaccard逻辑） segments = segment(doc) for existing in self.knowledge_base: if jaccard_similarity(segments, existing['segments']) > 0.8: return False self.knowledge_base.append({'text': doc, 'segments': segments}) return True 五、面试展示策略 1. 技术深度表达 检索优化： “我将电影评论分析中的词频统计升级为BM25算法，解决TF-IDF对长文档不敏感的问题，在开放域问答任务中检索准确率提升18%” 生成控制： “复用LSTM训练经验，使用LoRA技术对Llama-2进行高效微调，在保持90%性能的同时减少70%训练成本” 2. 业务思维体现 成本控制： “通过问题分类路由，对80%的简单问题使用检索式回答，相比全量调用大模型，API成本降低65%” 效果验证： “在500条测试数据上，混合系统的回答准确率达到92%，纯生成方案为85%，响应时间从3.2s降至1.4s” 3. 难点突破 冷启动问题： “初期缺乏标注数据时，使用SimCSE无监督训练相似度模型，实现检索模块的零样本启动” 生成幻觉抑制： “通过检索结果约束生成空间，加入惩罚项使模型更关注知识库内容，虚构回答比例从23%降至7%” 六、延伸建议 部署演示：用Gradio搭建Web Demo，展示实时问答流程 性能对比：提供不同方案（纯检索/纯生成/混合）的准确率-耗时曲线图 优化路线：提出引入强化学习实现自动路由策略的下一步计划 帮我完善以上文档提供的代码

def __init__(self, model_name="bert-base-uncased", threshold=0.7, device="cuda"): self.device = device if torch.cuda.is_available() else "cpu" self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_...

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flashinfer not found, use triton for linux Traceback (most recent call last): File "/home/yujia/anaconda3/envs/kt/lib/python3.10/site-packages/transformers/utils/hub.py", line 402, in cached_file resolved_file = hf_hub_download( File "/home/yujia/anaconda3/envs/kt/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/utils/_validators.py", line 106, in _inner_fn validate_repo_id(arg_value) File "/home/yujia/anaconda3/envs/kt/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/utils/_validators.py", line 154, in validate_repo_id raise HFValidationError( huggingface_hub.errors.HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name': '/root/autodl-tmp/DeepSeek-R1'. Use repo_type argument if needed. The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "/home/yujia/autod1-tmp/ktransformers/./ktransformers/local_chat.py", line 183, in <module> fire.Fire(local_chat) File "/home/yujia/anaconda3/envs/kt/lib/python3.10/site-packages/fire/core.py", line 135, in Fire component_trace = _Fire(component, args, parsed_flag_args, context, name) File "/home/yujia/anaconda3/envs/kt/lib/python3.10/site-packages/fire/core.py", line 468, in _Fire component, remaining_args = _CallAndUpdateTrace( File "/home/yujia/anaconda3/envs/kt/lib/python3.10/site-packages/fire/core.py", line 684, in _CallAndUpdateTrace component = fn(*varargs, **kwargs) File "/home/yujia/autod1-tmp/ktransformers/./ktransformers/local_chat.py", line 71, in local_chat tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) File "/home/yujia/anaconda3/envs/kt/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 833, in from_pretrained tokenizer_config = get_tokenizer_config(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "/home/yujia/anaconda3/envs/kt/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 665, in get_tok

repo_id = "huggingface:bert-base-uncased" # 正确示例 repo_id = "google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2" # 符合namespace/repo_name格式 #### 2. 配置访问凭证 若使用私有仓库，需设置认证信息： bash ...

comfyui bert-base-uncased

通过 Hugging Face 提供的 API 来加载预训练的 BERT-base-uncased 模型及其对应的分词器。 python from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-...

bert-base-uncased tensorrt

确保已安装 PyTorch 和 TensorFlow 版本的 BERT 模型加载工具包，并下载预训练好的 bert-base-uncased 权重文件。 bash pip install torch transformers nvidia-pyindex tensorrt #### 转换模型到 ONNX ...

bert-base-uncased 讽刺评论

上述代码展示了如何通过加载 BertTokenizer 并调用 .from_pretrained() 方法初始化一个基于 bert-base-uncased 的分词器[^2]。接着定义了一个函数用于批量处理文本数据，并返回经过编码后的张量形式的结果。 ...

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