ModelScope中背景是我在做一个ner任务 在qwen1.8b微调，要怎么调整？

在您的任务中，您希望通过微调Qwen-1.8B模型来完成NER（命名实体识别）任务，并且已经将多个属性词单独拆开进行训练和推理。然而，当前的推理方式存在效率问题，因为每次都需要对输入文本重新编码并逐一推理。以下是一些优化建议，帮助您提升整体框架的效率和性能：

1. 合并多属性推理为单次推理

目前的推理方式是逐个属性分别提问，这种方式会导致重复的编码和推理操作，浪费计算资源。可以考虑将多个属性的抽取任务合并为一个统一的推理任务。

具体实现：

• 调整训练数据格式：将多个属性的抽取任务整合到一个输出中。例如：

  {
  "instruction": "提取国家、省份和城市",
  "input": "中国福建省厦门市",
  "output": {
    "国家": "中国",
    "省份": "福建省",
    "城市": "厦门市"
  }
  }
  

  这样，模型在一次推理中就可以同时输出所有属性的结果。

• 修改模型输出结构：在微调时，让模型学习生成一个结构化的输出（如JSON格式）。这需要对模型的输出层进行适当的调整，使其能够处理多标签或多属性的任务。

• 推理优化：在推理阶段，只需对输入文本编码一次，然后通过模型直接生成包含所有属性的结果。

2. 使用Pipeline模式加速推理

如果无法完全合并多属性推理，可以通过Pipeline模式减少重复编码的开销。

具体实现：

• 共享编码器：在推理时，先对输入文本进行一次编码，然后将编码结果缓存下来。对于每个属性的推理，直接复用编码结果，而无需重新编码。

  • 在ModelScope中，您可以利用transformers库的pipeline功能来实现这一点。
  • 示例代码：

  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
  
  # 加载模型和分词器
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen-1.8B-Chat")
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Qwen-1.8B-Chat")
  
  # 编码输入文本
  text = "中国福建省厦门市"
  inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
  
  # 复用编码结果进行多次推理
  for instruction in ["国家", "省份", "城市"]:
      query = f"{instruction}\n{text}"
      outputs = model.generate(**inputs)
      result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
      print(f"{instruction}: {result}")
  

3. 引入批处理推理

如果需要处理大量输入文本，可以进一步优化推理流程，通过批处理的方式一次性处理多个样本。

具体实现：

• 批量编码：将多个输入文本一起编码，减少逐个编码的时间开销。

• 批量推理：将多个属性的推理任务打包成一个批次，利用GPU的并行计算能力加速推理。

  • 示例代码：

  batch_texts = ["中国福建省厦门市", "美国加利福尼亚州洛杉矶市"]
  batch_inputs = tokenizer(batch_texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
  
  # 批量推理
  outputs = model.generate(**batch_inputs)
  results = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
  
  for i, result in enumerate(results):
      print(f"Sample {i+1}: {result}")
  

4. 优化模型架构

如果上述方法仍无法满足性能需求，可以考虑对模型架构进行优化。

具体实现：

• 引入多任务学习：在模型中添加多个输出头，每个输出头负责一个属性的预测。这样可以在一次前向传播中完成所有属性的预测。
• 使用轻量化模型：如果Qwen-1.8B模型的推理速度较慢，可以尝试使用更小的模型（如Qwen-1.8B的量化版本或Qwen-7B的裁剪版本）进行微调和推理。

5. 部署优化

在实际部署时，可以通过以下方式进一步提升推理效率：

• 使用高性能硬件：选择支持AMX指令集的Intel CPU实例或高显存的GPU实例（如V100或GU30系列机型）。
• 分布式推理：如果任务规模较大，可以利用xFasterTransformer等框架进行分布式部署，提升推理吞吐量。
• 服务化部署：将模型部署为在线服务（如通过PAI-EAS或ACK部署），并通过API接口调用，避免重复加载模型的开销。

总结

通过以上优化措施，您可以显著提升NER任务的整体效率： 1. 合并多属性推理为单次推理，减少重复操作。 2. 使用Pipeline模式或批处理推理，复用编码结果。 3. 优化模型架构，引入多任务学习或轻量化模型。 4. 部署时选择高性能硬件和服务化方案。

希望这些建议能帮助您更好地完成任务！如果有进一步的问题，欢迎随时咨询。