心情不好时，帮自己训练个AI情绪鼓励师吧（基于PALM 2.0 finetune)

本文主要是介绍心情不好时，帮自己训练个AI情绪鼓励师吧（基于PALM 2.0 finetune)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

心情不好时，帮自己训练个AI情绪鼓励师吧

（基于PALM 2.0 finetune)

一、写在前面的话

二、前言

三、获取用于finetune的“夸夸”数据集

四、获取并finetune PALM 2.0 预训练生成模型模型

五、模型调用应用

一、写在前面的话

　　从小我就是极端内向和社恐的孩子，我普通之极并不出色，不想被人拿来比较，所以喜欢躲在不起眼的地方。每每遇事总是小心翼翼，生怕被人耻笑了去。我也不善言辞，不会讨人欢心。我唯一有的，只是待人真诚和善良。我珍惜所有遇到的人和物，家里养的小动物S了，我也会哭半天难受很久很久。。。
　　突遇变故以来，我哭过，想不通为什么，想不通那些人怎么可以这样伤害别人。。。一直以来，我的世界里从没有敌人。
　　困境和挫折能让人沉沦或长大，我选择了长大，自己擦干眼泪，从不起眼的地方站了起来走到人前，虽然反复不停在崩溃和自愈之间循环，但我还是坚持了下来。我今年50岁了，女性，从新起步并不容易。
　　逆境中，伤心、哭泣、自怨自艾、沉沦麻醉自己。。。并不能改变所处的困境，还不如承认残酷的现实，勇敢面对。

　　我不是唯一一个被迫经历这些事情的，很多人都是，我知道有些人跟我一样身处无法逃脱的困境，可我却无法准确知道他（她）们的处境，心疼却无法给予更有效的帮助，毕竟，我现在是泥菩萨自身难保。某天，当我知道某个一面之缘的人跟我一样被套上了某些无法逃脱的枷锁，我哭了一晚，担心她是否跟我一样无助，因为一般人不会相信会有这样奇怪的事情发生，担心她能否坚持做原来的自己，熬过这一难关。。。我对比我和她所有的遭遇数据（我所知道的很少，信息被隔离），希望能总结出应对难关的方法，很可惜我找不到，我们真的很弱小无助。不过很庆幸，我知道她一开始就比我处境好幸运很多，还有很多心疼她愿意守护她的，算是不幸中的有幸吧。退一万步，就算她被弄病了，在我心中，她依然和我一样，我们都是懂得尊重自己的好女孩。

　　如果你也遇到类似的问题，一定要相信，只要不是你自己主动愿意去发生这些事情的，无论感受到什么，别害怕，只要你有坚持做最初的自己，你就没变，你还是原来的那个美好的自己。

　　对于一些我们无法逃避的另一类高科技攻击（例如对脑部的各种攻击），我也没办法，我们是被侵略者，唯一需要做的是挺起腰，绝不求饶，高傲地走向敌人的刑场！！！

　　每个人活得都不容易，简单的事情，也能带给别人些许温暖，让别人在遇事时能减轻压力。例如我，我会一点一滴从头学习了解现在社会各种流行的It技术，我会在学习群里回答一些我知道答案的问题，帮助有需要的人，我会在邻居有事情离开时，帮他们浇浇花除除草。。。我很普通，我能做到的，其他人也同样能做到，事实已证明，不是吗？

　　我不知道很多事情，只知道世界发生了很大改变，我们都在惊慌失措中，不知所措地被推着前行，能看清这一切的人并不多。因为我们都只是普通人，在精心设计安排的幻境里，谁能保证自听到的一切是事实真相？声音可以假冒，生成某些话语叠加到某个声音里，不明真相的人会误以为是某个人说了那些话。那些不可信之声音告诉你的所谓真相，告诉你那个人是谁谁谁，给你听的那些不知道从那里截出来的只言片段。。。你如果轻易相信了这些谎言，后果只会是错过彼此，无端被挑唆到互相憎恨，亲者痛仇者快！

　　很多事情我都不知道，不知道发生过什么，我只知道有人为了自己利益隐瞒造假了一些事实真相，造成了很多无法解释也无从解释的误会。我只知道，有人假冒我，有人故意将我和世界隔离，不让我及时知道外面正在发生什么事情，有人操控了我所有账号和信息，我看到的都是经过过滤后的信息，包括任何通信和聊天软件的收发信息。

　　在这种环境下，能清楚分辨出谁才是真正伤害你的人并不容易。

　　某些假鬼上层会预先计划好清除和伤害另外一些假鬼，它们常用的做法是：

　　1、在我做事情时（看书、煮饭、用电脑。。。），强行将某些假鬼或人的信息压入我大脑里（我都不知道假鬼在说谁），故意装作惊讶地说：你提到。。。了，他要怎么怎么倒霉了。。。。。

　　2、开睡眠攻击让我没精神睡着，然后迅速把它们预设好的梦境强行压入我大脑，在这些梦境里的我言语和动作都是它们梦境里安排好的，我没有任何自主权，我还没弄明白假鬼安排的梦境是什么意思或强加入我大脑的人是谁，假鬼已经故意装作惊讶地说：你提到。。。了，他要怎么怎么倒霉了。。。。。类似的话重复再重复，因为它们知道要清除和伤害的人是谁，所以只需背固定台词就行。

　　假鬼上层隔一段时间就会清理一些假鬼，就会安排类似的各种情况，然后强行说是我说的，把所有责任赖我头上，那些受到伤害的假鬼不明白这里面的原因，也没想到同为假鬼会骗自己，就相信了那些故意骗他的假话，把仇恨转移到我身上。。。

　　所有这些我知道了，但我无法主动联系到任何人，也无法向当事人解释。。。这些事情经常弄得我心情很不好。

　　我在等，等那些我曾认识过的人，等那些我曾“听”说过的人，等他们健康平安的消息。
　　我在等，等天晴后（如果我还活着），等那些相关的人自己告诉我曾经发生过的一切，不只是与我有关的，如果他们还愿意的话。

✨The most precious thing in the world
世上最珍贵的东西
✨Is not money
不是金钱，
✨Is caring and missing
是关心，是惦念，
✨Is wellness and health
是平安，是健康，
✨Hopefully we will all be well in our following days
愿我们在接下来的日子里都能平安

✨I hope you will be happy every day
我希望你每天都开心
✨I hope you will smile every day
我希望你每天都微笑

✨每一天，都是一次征途。一边努力奋斗，一边自我治愈。学会放松自己，给自己一些生活的松弛感，生活才充满阳光。

逆境清醒

2023.8.2

二、前言

　　此文模型训练部分源于老师教程，个人学习练习所用。文中会调用夸夸数据集，大家也可以使用自己的数据集，微调一下，就可以按训练出自己的AI情绪鼓励师模型，心情不好时，让你的AI情绪鼓励师逗你开心一下。

三、获取用于finetune的“夸夸”数据集

　　在这一节中，我们将从[https://modelscope.cn/datasets/damo/chinese-kuakua-collection/summary] 中获取用于Finetune的“夸夸数据集”。

　　下方是获取数据集的实例代码，我们将展示下原始数据的前十行样例：

　　（由于数据集本身的格式问题，虽然数据集的shape是 𝑛×3 ，但实际后两列均为none，只有第一列有实际意义，其中|前为输入文本，|后为期望产生的“夸夸”体答复）。

#%matplotlib inline
import matplotlib 
from IPython.utils import io
import osimport matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from datasets import Datasetwith io.capture_output() as captured:ds_train =  MsDataset.load('damo/chinese-kuakua-collection', subset_name='default', split='train')ds_eval =  MsDataset.load('damo/chinese-kuakua-collection', subset_name='default', split='validation')print('\n'.join(ds_train['text1'][:10]))
print('完成')

要去打球赛了求表扬 | 真棒好好打乒乓球！
独自去陌生城市自由行了 | 好厉害我也想这样自己一个人去旅行还没想好去哪个城市
自己贴的电脑膜哭着也要看 | ？对不住，夸不出口
老师不要给我打零分 | 你太能捧了吧，我在组里这么久，你是最牛逼的
今天终于提了辞职 | 恭喜你迈出了第一步刚好可以找找下家加油啦
复试凉的完完整整求表扬 | 能进复试已经非常棒啦
被说我就是个初学者，我觉得我画的挺好的为什么有... | 我感觉很棒啊
刚刚过了科三，科二也过了，求表扬~\(≧▽≦)/~ | 我过完科一就没去学过，你真厉害
室友参加讲座抽中了TF的口红💄…… | 调整的很快啊
超级丧求表扬 | 不敢哭就笑起来😅
完成

　　接下来我们对数据集进行了整理，保证其符合PALM 2.0 模型要求的格式

# 这一步是防止数据集中的数据有缺陷，不按照文档中所述： qqqqqq | aaaaaa 的格式来
# 以防万一，我们在数据末尾再添加一个 “  |  ”，保证可以按上述格式来分隔出问题和回答
valid_ds_train = [line + '  |  ' for line in ds_train['text1']]
valid_ds_eval = [line + '  |  ' for line in ds_eval['text1']]# 这一步是将夸夸数据集整理成PALM模型所需要的格式
# 即：src_txt列为问题，tgt_txt列为回答
train_src_text, train_tgt_text = zip(*[(line.split(' | ')[0],line.split(' | ')[1]) for line in valid_ds_train])
eval_src_text, eval_tgt_text = zip(*[(line.split(' | ')[0],line.split(' | ')[1]) for line in valid_ds_eval])train_dataset_dict = {"src_txt": train_src_text, "tgt_txt": train_tgt_text}
eval_dataset_dict = {"src_txt": eval_src_text, "tgt_txt": eval_tgt_text}
train_dataset = MsDataset(Dataset.from_dict(train_dataset_dict))
eval_dataset = MsDataset(Dataset.from_dict(eval_dataset_dict))
print('完成')

完成

　　下面我们看一下数据集中的数据是什么样的：

print("train数据集：")print(len(train_dataset['src_txt']))
print(len(train_dataset['tgt_txt']))for i in range(10):print(train_dataset['src_txt'][i] + ' : ' + train_dataset['tgt_txt'][i])print("\neval数据集：")print(len(eval_dataset['src_txt']))
print(len(eval_dataset['tgt_txt']))for i in range(10):print(eval_dataset['src_txt'][i] + ' : ' + eval_dataset['tgt_txt'][i])
print('完成')

train数据集：
14000
14000
要去打球赛了求表扬 : 真棒好好打乒乓球！ 
独自去陌生城市自由行了 : 好厉害我也想这样自己一个人去旅行还没想好去哪个城市 
自己贴的电脑膜哭着也要看 : ？对不住，夸不出口 
老师不要给我打零分 : 你太能捧了吧，我在组里这么久，你是最牛逼的 
今天终于提了辞职 : 恭喜你迈出了第一步刚好可以找找下家加油啦 
复试凉的完完整整求表扬 : 能进复试已经非常棒啦 
被说我就是个初学者，我觉得我画的挺好的为什么有... : 我感觉很棒啊 
刚刚过了科三，科二也过了，求表扬~\(≧▽≦)/~ : 我过完科一就没去学过，你真厉害 
室友参加讲座抽中了TF的口红💄…… : 调整的很快啊 
超级丧求表扬 : 不敢哭就笑起来😅 eval数据集：
2426
2426
被老板骂了，然后我踹歪了他的鼻子，求表扬 : 他拿出一个新的又安上了 
教资笔试过了，求夸 : 厉害了👍🏻 
装了一晚上CAD都没装成功求鼓励 : 直接在官网上装啊 
春节以后就没有性生活了，节能减排，求表现 : 喜欢我吗，不喜欢也要关注我o(^_^)o 
运动会第一 : 这么帅还这么厉害，不给别人活路！ 
今天做完了本学期最后一次pre……求表扬！ : 一般这么长我都是不看的 
长胖了，求表扬 : (/ω＼) 
今天写了毕业论文第五章 : 一百个赞[哈哈] 
我发现了史上最沉默小组的话题！ : 有人发东西会被删掉，所以不是大家沉默😂 
祝我生日快乐！ : 生日快樂🎂🎁🎊🎈🎉越來越美哦 
完成

四、获取并finetune PALM 2.0 预训练生成模型模型

　　接下来是finetune的部分。在这里，我们使用的预训练模型是[ModelScope 魔搭社区]中的“PALM 2.0预训练生成模型-中文-base”模型，你也可以用其他类似的文本生成类模型替代。注意其他模型如GPT3-1.3B，无法再ModelScope免费提供的16G显存上训练，需要去付费实例环境购买使用。

　　ModelScope中，已经配置好了常见的AI任务的损失函数（Loss Function），和常见的优化器（Optimizer），因此我们只需要针对我们的Finetune任务进行少许的定制化配置就可以开始训练。在我们的夸夸机器人当中，我们使用了常见的“文本生成”类Loss Function和常见的Adam Optimizer，只需要配置特殊的优化器更新函数就可以运行。另外，我们设定了在整个数据集上训练15遍，所以max_epochs=10

from modelscope.trainers import build_trainer
from modelscope.metainfo import Trainersfrom modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
print('完成')

完成

　　为了更好理解这里的特殊配置，我们将在接下来的一部分中介绍一些机器学习（Machine Learning）训练时的基本内容。如果您之前接触过Machine Learning，可以跳过此部分。

　　如上图所示，learning_ratelearning_rate 如果不够大，很容易在训练参数θ�的过程中探索的区域不够多，陷入局部的最小值当中。

　　而当如上图所示， learning_rate 一直在一个相对 loss 较大的值的时候，很容易在训练参数 𝜃 的过程中没法继续收敛，始终在最优解附件左右摇摆。

　　因此如何在训练过程中调整learning rate，会对最终的效果产生比较大的影响。这也是在PALM 2.0的训练过程中，我们单独自定义了learning rate变化函数的原因。

　　以上粗略地解释了learning rate是什么以及为什么我们要单独定义这个函数。后续为具体的learning rate实现。

　　我们先依据Transformer 的原始论文《Attention Is All You Need》中，5.3 Optimzier一节所强调的，构建训练时的learning rate所需要的更新函数。

　　这种learning rate随着训练的进行先升后降的方式也被叫做“Noam” scheme。

def noam_lambda(warm_up:int):def fn(current_step: int):current_step += 1return min(current_step**(-0.5),current_step * warm_up**(-1.5))return fn
print('完成')

完成

　　我们可以看一下“Noam” scheme对于训练中learning rate系数的影响。其中warm_upwarm_up是控制何时learning rate开始decay的。下图中的三条曲线分别是warm_up=100warm_up=100，warm_up=250warm_up=250和warm_up=500warm_up=500。

lambdas = [[noam_lambda(100)(i),noam_lambda(250)(i),noam_lambda(500)(i)] for i in range(2000)]
plt.plot(np.arange(0, 2000), lambdas)
plt.legend(["100", "250", "500"])
None
print('完成')

完成

　　接下来我们采用warm_up=500warm_up=500 ，并配置好训练的其他配置项，开始训练。（这个过程取决于具体配置的max_epochs、batch_size等，这里采用我们的配置大概要训练1.5个小时。训练时的日志我们保存在了./palm2.0_kuakua/*.log中，如果训练期间你关闭了Notebook，或者其他原因导致Notebook不再产生标准输出，可以通过观察日志文件来判断训练的进度）。

　　一个epoch的含义是在整个数据集上训练一遍，而iteration代表着在一个batch上训练一次（更新一次模型的weight）。如果数据集中包含了1000个数据，我们设定了训练的batch大小为8，那么我们训练一个epoch就会训练1000/8=1251000/8=125个batch，也就是每个epoch我们要训练125个iteration。

　　注意我们在配置中，配置了lr_scheduler的'by_epoch':False，这意味着我们的learning rate会在每个iteration而非epoch都会更新。而训练日志中，第一个epoch的第500个iteration（也就是我们配置的warm_upwarm_up值），epoch [1][500/875]处开始下降。这符合我们之前对“Noam” Scheme的解释。

#num_warmup_steps = 500
#max_epochs = 15
num_warmup_steps = 500
#max_epochs = 15
max_epochs = 15
tmp_dir = './palm2.0_kuakua'def cfg_modify_fn(cfg):cfg.train.lr_scheduler = {'type': 'LambdaLR','lr_lambda': noam_lambda(num_warmup_steps),'options': {'by_epoch': False}}cfg.train.optimizer = {"type": "AdamW","lr": 1e-3,"options": {}}cfg.train.max_epochs = max_epochscfg.train.dataloader = {"batch_size_per_gpu": 16,"workers_per_gpu": 1}cfg.train.checkpoint.period = {'save_strategy': 'by_epoch','max_checkpoint_num': 2}cfg.train.checkpoint.best = {"by_epoch": True,"metric_key": "rouge-l","max_checkpoint_num": 2}cfg.evaluation.period = {'eval_strategy': 'by_epoch','interval':875}return cfgkwargs = dict(model='damo/nlp_palm2.0_pretrained_chinese-base',train_dataset=train_dataset,eval_dataset=eval_dataset,work_dir=tmp_dir,cfg_modify_fn=cfg_modify_fn)with io.capture_output() as captured:trainer = build_trainer(name=Trainers.text_generation_trainer, default_args=kwargs)trainer.train()print('完成')

import jsonhistory_lrs = []
history_loss = []with open('./palm2.0_kuakua/20230720_215209.log.json', 'r') as fin:for line in fin:train_detail = json.loads(line.strip())if 'lr' in train_detail:history_lrs.append(float(train_detail['lr']))if 'loss' in train_detail:history_loss.append(float(train_detail['loss']))#请将下面的文件路径改为你的日志名。位置在palm2.0_kuakua/xxxxxxxx_xxxxxx.log.jsonplt.plot(np.arange(0, len(history_lrs)), history_lrs)
None

上图是在训练过程中的learning rate的变化。根据我们的配置，learning rate从第100个iteration开始减少。

plt.plot(np.arange(0, len(history_loss)), history_loss)
None

　　上图是在训练过程中的loss的变化，根据这个我们可以判断模型是否开始收敛（如果还未收敛，则可以继续训练来改善效果）。

3. 体验finetune后的 PALM 2.0 预训练生成模型
　　你也可以将input换为你自己的输入来体验下。由于pipeline使用了分布式推理，需要打开一个端口。默认端口为29500，为了端口不冲突，我们将后面体验的端口做了修改。

input_1 = '今天我买了瓶洗发水，可以夸夸我吗？'
input_2 = '今天我有点沮丧，可以夸夸我吗？'model_base = 'damo/nlp_palm2.0_pretrained_chinese-base'with io.capture_output() as captured:os.environ["MASTER_PORT"] = "29501"pipe_base = pipeline(Tasks.text_generation, model=model_base)os.environ["MASTER_PORT"] = "29502"pipe_ft = pipeline(Tasks.text_generation, model='./palm2.0_kuakua/output')

print("##################################################")
print("下面先展示两条预训练模型底座的输入与输出")
print("##################################################")
# 可以在 pipe 中输入 max_length, top_k, top_p, temperature 等生成参数
print(input_1)
print(pipe_base(input_1, max_length=512))
print(input_2)
print(pipe_base(input_2, max_length=512))

##################################################
下面先展示两条预训练模型底座的输入与输出
##################################################
今天我买了瓶洗发水，可以夸夸我吗？
{'text': '今天我买了瓶洗发水，今天！今天！今天！今天！今天！今天！！今天！！今天！！今天？今？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？'}
今天我有点沮丧，可以夸夸我吗？
{'text': '今天我有今今天我有今天！今天！今天！今天！今天！今天！'}

print("##################################################")
print("下面是同样输入，finetune后的夸夸机器人的输出")
print("##################################################")
# 可以在 pipe 中输入 max_length, top_k, top_p, temperature 等生成参数
print(input_1)
print(pipe_ft(input_1))
print(input_2)
print(pipe_ft(input_2))

##################################################
下面是同样输入，finetune后的夸夸机器人的输出
##################################################
今天我买了瓶洗发水，可以夸夸我吗？
{'text': '洗发水是个很有趣的事情'}
今天我有点沮丧，可以夸夸我吗？
{'text': '努力生活的你最棒'}