从零构建属于自己的GPT系列1：文本数据预处理、文本数据tokenizer、逐行代码解读-编程知识

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从零构建属于自己的GPT系列1：文本数据预处理
从零构建属于自己的GPT系列2：语言模型训练

0 任务基本流程

拿到txt文本数据，本文以15本金庸小说为例
CpmTokenizer预训练模型将所有文本处理成.pkl的token文件
配置训练参数
token数据转化为索引
导入GPT2LMHeadModel预训练中文模型，训练文本数据
训练结束得到个人文本数据特征的新模型
搭载简易网页界面，部署本地模型
text-to-text专属GPT搭建完成
获取新数据，模型更加个性化
优化模型，一次性读取更长文本，生成更长的结果

1 训练数据

在本任务的训练数据中，我选择了金庸的15本小说，全部都是txt文件
在这里插入图片描述
数据打开后的样子

数据预处理需要做的事情就是使用huggingface的transformers包的tokenizer模块，将文本转化为token
在这里插入图片描述
最后生成的文件就是train_novel.pkl文件，就不用在训练的时候读txt文件了

数据预处理：preprocess.py

2 设置参数

import argparse
from utils import set_logger
from transformers import CpmTokenizer
import os
import pickle
from tqdm import tqdm
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--vocab_file', default='vocab/chinese_vocab.model', type=str, required=False,help='词表路径')
parser.add_argument('--log_path', default='log/preprocess.log', type=str, required=False, help='日志存放位置')
parser.add_argument('--data_path', default='data/novel', type=str, required=False, help='数据集存放位置')
parser.add_argument('--save_path', default='data/train.pkl', type=str, required=False,help='对训练数据集进行tokenize之后的数据存放位置')
parser.add_argument('--win_size', default=200, type=int, required=False,help='滑动窗口的大小，相当于每条数据的最大长度')
parser.add_argument('--step', default=200, type=int, required=False, help='滑动窗口的滑动步幅')
args = parser.parse_args()

参数包
本项目utils.py中初始化参数函数
chinese pre-trained model Tokenizer包
系统包
pickle包，用于将 python 对象序列化（serialization）为字节流，或者将字节流反序列化为 Python 对象
进度条包
创建一个用于解析命令行参数的 ArgumentParser 对象
处理中文文本的变成token的预训练模型的模型文件存放位置
运行日志文件存放位置
数据集存放位置
对训练数据集进行tokenize之后的数据存放位置
滑动窗口的大小，相当于每条数据的最大长度
滑动窗口的滑动步幅

3 初始化日志对象

logger = set_logger(args.log_path)
def set_logger(log_path):logger = logging.getLogger(__name__)logger.setLevel(logging.INFO)formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')file_handler = logging.FileHandler(filename=log_path)file_handler.setFormatter(formatter)file_handler.setLevel(logging.INFO)logger.addHandler(file_handler)console = logging.StreamHandler()console.setLevel(logging.DEBUG)console.setFormatter(formatter)logger.addHandler(console)return logger

选择日志路径，调用日志函数
创建 logger 对象
设置日志级别为’logging.INFO’
创建格式化器 formatter
创建文件处理器file_handler并指定了日志文件的路径为log_path
设置处理器的日志级别为 logging.INFO
添加文件处理器 file_handler 到创建的 logger 对象中
创建控制台处理器 console，用 logging.StreamHandler() 创建一个将日志输出到控制台的处理器
设置其日志级别为 logging.DEBUG
将格式化器 formatter 应用到这个控制台处理器上
控制台处理器 console 添加到 logger 对象中
返回了这个配置好的 logger 对象

4 初始化

logger = set_logger(args.log_path)
tokenizer = CpmTokenizer(vocab_file="vocab/chinese_vocab.model")  # pip install jieba
eod_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("<eod>")  # 文档结束符
sep_id = tokenizer.sep_token_id
train_list = []
logger.info("start tokenizing data")

初始化日志
创建CPMTokenizer 对象，用于分词和处理中文文本
tokenizer 将特殊标记转换为其对应的 ID
获取分词器中分隔符的 ID
最后处理的数据
打印

5 处理数据

for file in tqdm(os.listdir(args.data_path)):file = os.path.join(args.data_path, file)with open(file, "r", encoding="utf8") as reader:lines = reader.readlines()for i in range(len(lines)):if lines[i].isspace() != True and lines[i] != '\n':token_ids = tokenizer.encode(lines[i].strip(), add_special_tokens=False) + [eod_id]if i % 1000 == 0:print('cur_step', i, lines[i].strip())else:continuewin_size = args.win_sizestep = args.stepstart_index = 0end_index = win_sizedata = token_ids[start_index:end_index]train_list.append(data)start_index += stepend_index += stepwhile end_index + 50 < len(token_ids):  # 剩下的数据长度，大于或等于50，才加入训练数据集data = token_ids[start_index:end_index]train_list.append(data)start_index += stepend_index += step# 序列化训练数据
with open(args.save_path, "wb") as f:pickle.dump(train_list, f)

os.listdir(args.data_path)：得到该路径下所有文件的文件名字符串并返回一个字符串数组，for file in tqdm的for循环会打印读取进度的进度条
获得当前文件的完整路径
按照file路径、utf-8编码格式、只读模式打开文件
按行来读取文件，line在这里是一个list，list每个数据都对于文件的一行数据
按照行数遍历读取文件数据
判断当前行是否为空行，或者这行只有换行
使用tokenizer进行encode，加入结束索引
每1000行进行一次打印操作
每1000行进行一次打印操作
空行不处理
空行不处理
滑动窗口长度
滑动次数
第一个文件的第i行的第一条数据的开始索引
第一个文件的第i行的第一条数据的结束索引
第一个文件的第i行的第一条数据
添加第一条数据到总数据中
while循环取数据，最后一条数据不足50时就不要了，逐个取数据直到换行，注意这里一行数据可能是一段哦，不一定有逗号或者句号就会换行
第一个文件的第i行的第k条数据
添加第k条数据到总数据中
按照滑动次数更新开始索引
按照滑动次数更新结束索引
最后所有的数据都保存在了train_list中
保存为pickle文件