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UIE Slim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题，提升效能！
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UIE Slim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题，提升效能

在UIE强大的抽取能力背后，同样需要较大的算力支持计算。在一些工业应用场景中对性能的要求较高，若不能有效压缩则无法实际应用。因此，基于数据蒸馏技术构建了UIE Slim数据蒸馏系统。其原理是通过数据作为桥梁，将UIE模型的知识迁移到封闭域信息抽取小模型，以达到精度损失较小的情况下却能达到大幅度预测速度提升的效果。

FasterTokenizer是一款简单易用、功能强大的跨平台高性能文本预处理库，集成业界多个常用的Tokenizer实现，支持不同NLP场景下的文本预处理功能，如文本分类、阅读理解，序列标注等。结合PaddleNLP Tokenizer模块，为用户在训练、推理阶段提供高效通用的文本预处理能力。use_faster: 使用C++实现的高性能分词算子FasterTokenizer进行文本预处理加速

UIE数据蒸馏三步

Step 1: 使用UIE模型对标注数据进行finetune，得到Teacher Model。
Step 2: 用户提供大规模无标注数据，需与标注数据同源。使用Taskflow UIE对无监督数据进行预测。
Step 3: 使用标注数据以及步骤2得到的合成数据训练出封闭域Student Model。

效果展示：

测试硬件情况：

1点算力卡对应的：
V100 32GB
GPUTesla V100
Video Mem32GB
CPU4 Cores
RAM32GB
Disk100GB

模型	模型计算运行时间	precision	recall	F1
uie-base	68.61049008s	0.69277	0.72327	0.70769
uie-mini	28.932519437s	0.74138	0.54088	0.62545
uie-micro	26.36701917	0.74757	0.48428	0.58779
uie-nano	24.8937761	0.74286	0.49057	0.59091
蒸馏mini	6.839258904s	0.7732	0.75	0.76142
蒸馏micro	6.776990s	0.78261	0.72	0.75
蒸馏nano	6.6231770s	0.7957	0.74	0.76684

模型计算运行时间：

模型	模型计算运行时间	提速x倍
UIE base	203.95947s	1
UIE base + FasterTokenizer	177.1798s	1.15
UIE蒸馏mini	21.97979s	9.28
UIE蒸馏mini + FasterTokenizer	20.1557s	10.12

Archive: data.zip

inflating: ./data/unlabeled_data.txt
inflating: ./data/doccano_ext.json

示例数据包含以下两部分：

名称	数量
doccano格式标注数据（doccano_ext.json）	200
无标注数据（unlabeled_data.txt）	1277

1. 进行预训练微调，得到Teacher Model

具体参数以及doccano标注细节参考文档：

Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】

PaddleNLP之UIE信息抽取小样本进阶(二)[含doccano详解]

Paddlenlp之UIE分类模型【以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案）

Paddlenlp之UIE关系抽取模型【高管关系抽取为例】

UIE：模型

模型	结构	语言	大小
uie-base (默认)	12-layers, 768-hidden, 12-heads	中文	118M
uie-base-en	12-layers, 768-hidden, 12-heads	英文	118M
uie-medical-base	12-layers, 768-hidden, 12-heads	中文
uie-medium	6-layers, 768-hidden, 12-heads	中文	75M
uie-mini	6-layers, 384-hidden, 12-heads	中文	27M
uie-micro	4-layers, 384-hidden, 12-heads	中文	23M
uie-nano	4-layers, 312-hidden, 12-heads	中文	18M
uie-m-large	24-layers, 1024-hidden, 16-heads	中、英文	实际大小2G
uie-m-base	12-layers, 768-hidden, 12-heads	中、英文	实际大小1G

实际模型大小解释：

base模型118M parameters是指base模型的参数个数，因为同一个模型可以被不同的精度来表示，例如float16，float32，下载下来是450M左右(存储空间大小)，是因为下载的模型是float32，118M * 4 大概是存储空间的量级。

!python finetune.py \

    --train_path "./data/train.txt" \

    --dev_path "./data/dev.txt" \

    --save_dir "./checkpoint" \

    --learning_rate 5e-6  \

    --batch_size 16 \

    --max_seq_len 512 \

    --num_epochs 10 \

    --model "uie-base" \

    --seed 1000 \

    --logging_steps 10 \

    --valid_steps 50 \

    --device "gpu"

base模型部分结果展示：

[2022-09-08 17:26:55,701] [    INFO] - Evaluation precision: 0.69375, recall: 0.69811, F1: 0.69592

[2022-09-08 17:27:01,145] [    INFO] - global step 260, epoch: 9, loss: 0.00172, speed: 1.84 step/s

[2022-09-08 17:27:06,448] [    INFO] - global step 270, epoch: 9, loss: 0.00168, speed: 1.89 step/s

[2022-09-08 17:27:12,102] [    INFO] - global step 280, epoch: 10, loss: 0.00165, speed: 1.77 step/s

[2022-09-08 17:27:17,607] [    INFO] - global step 290, epoch: 10, loss: 0.00162, speed: 1.82 step/s

[2022-09-08 17:27:22,899] [    INFO] - global step 300, epoch: 10, loss: 0.00159, speed: 1.89 step/s

[2022-09-08 17:27:26,577] [    INFO] - Evaluation precision: 0.69277, recall: 0.72327, F1: 0.70769

[2022-09-08 17:27:26,577] [    INFO] - best F1 performence has been updated: 0.69841 --> 0.70769

2.离线蒸馏

2.1 通过训练好的UIE定制模型预测无监督数据的标签

用户提供大规模无标注数据，需与标注数据同源。使用Taskflow UIE对无监督数据进行预测。

References：

GlobalPointer：用统一的方式处理嵌套和非嵌套NER：

GPLinker：基于GlobalPointer的实体关系联合抽取

GPLinker_pytorch

CBLUE

%cd /home/aistudio/data_distill

!python data_distill.py \

    --data_path /home/aistudio/data \

    --save_dir student_data \

    --task_type relation_extraction \

    --synthetic_ratio 10 \

    --model_path /home/aistudio/checkpoint/model_best

可配置参数说明：

data_path: 标注数据（doccano_ext.json）及无监督文本（unlabeled_data.txt）路径。
model_path: 训练好的UIE定制模型路径。
save_dir: 学生模型训练数据保存路径。
synthetic_ratio: 控制合成数据的比例。最大合成数据数量=synthetic_ratio*标注数据数量。
task_type: 选择任务类型，可选有entity_extraction，relation_extraction，event_extraction和opinion_extraction。因为是封闭域信息抽取，需指定任务类型。
seed: 随机种子，默认为1000。

 parser.add_argument("--data_path", default="../data", type=str, help="The directory for labeled data with doccano format and the large scale unlabeled data.")

    parser.add_argument("--model_path", type=str, default="../checkpoint/model_best", help="The path of saved model that you want to load.")

    parser.add_argument("--save_dir", default="./distill_task", type=str, help="The path of data that you wanna save.")

    parser.add_argument("--synthetic_ratio", default=10, type=int, help="The ratio of labeled and synthetic samples.")

    parser.add_argument("--task_type", choices=['relation_extraction', 'event_extraction', 'entity_extraction', 'opinion_extraction'], default="entity_extraction", type=str, help="Select the training task type.")

    parser.add_argument("--seed", type=int, default=1000, help="Random seed for initialization")

可配置参数说明：

model_path: 训练好的UIE定制模型路径。
test_path: 测试数据集路径。
label_maps_path: 学生模型标签字典。
batch_size: 批处理大小，默认为8。
max_seq_len: 最大文本长度，默认为256。
task_type: 选择任务类型，可选有entity_extraction，relation_extraction，event_extraction和opinion_extraction。因为是封闭域信息抽取的评估，需指定任务类型。

parser.add_argument("--model_path", type=str, default=None, help="The path of saved model that you want to load.")

    parser.add_argument("--test_path", type=str, default=None, help="The path of test set.")

    parser.add_argument("--encoder", default="ernie-3.0-base-zh", type=str, help="Select the pretrained encoder model for GP.")

    parser.add_argument("--label_maps_path", default="./ner_data/label_maps.json", type=str, help="The file path of the labels dictionary.")

    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=16, help="Batch size per GPU/CPU for training.")

    parser.add_argument("--max_seq_len", type=int, default=128, help="The maximum total input sequence length after tokenization.")

    parser.add_argument("--task_type", choices=['relation_extraction', 'event_extraction', 'entity_extraction', 'opinion_extraction'], default="entity_extraction",

2.3学生模型训练

底座模型可以参考下面进行替换！

!python train.py \

    --task_type relation_extraction \

    --train_path student_data/train_data.json \

    --dev_path student_data/dev_data.json \

    --label_maps_path student_data/label_maps.json \

    --num_epochs 200 \

    --encoder ernie-3.0-mini-zh

# %cd /home/aistudio/data_distill

!python train.py \

    --task_type relation_extraction \

    --train_path student_data/train_data.json \

    --dev_path student_data/dev_data.json \

    --label_maps_path student_data/label_maps.json \

    --num_epochs 100 \

    --encoder ernie-3.0-mini-zh\

    --device "gpu"\

    --valid_steps 100\

    --logging_steps 10\

    --save_dir './checkpoint2'\

    --batch_size 16

3.Taskflow部署学生模型以及性能测试

通过Taskflow一键部署封闭域信息抽取模型，task_path为学生模型路径。

demo测试

from pprint import pprint

from paddlenlp import Taskflow

ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-data-distill-gp", task_path="checkpoint2/model_best/") # Schema 在闭域信息抽取中是固定的

pprint(ie("登革热@结果 升高 ### 血清白蛋白水平 检查 结果 检查 在资源匮乏地区和富足地区，对有症状患者均应早期检测。"))

[{'疾病': [{'end': 3,

          'probability': 0.9995957,

          'relations': {'实验室检查': [{'end': 21,

                                   'probability': 0.99892455,

                                   'relations': {},

                                   'start': 14,

                                   'text': '血清白蛋白水平'}],

                        '影像学检查': [{'end': 21,

                                   'probability': 0.99832386,

                                   'relations': {},

                                   'start': 14,

                                   'text': '血清白蛋白水平'}]},

          'start': 0,

          'text': '登革热'}]}]

from pprint import pprint

import json

from paddlenlp.taskflow import Taskflow

import pandas as pd

#运行时间

import time

def openreadtxt(file_name):

    data = []

    file = open(file_name,'r',encoding='UTF-8')  #打开文件

    file_data = file.readlines() #读取所有行

    for row in file_data:

        data.append(row) #将每行数据插入data中

    return data

# 时间1

old_time = time.time()

data_input=openreadtxt('/home/aistudio/数据集/unlabeled_data.txt')

few_ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-data-distill-gp", task_path="/home/aistudio/data_distill/checkpoint2/model_best",batch_size=32) # Schema 在闭域信息抽取中是固定的

# 时间1

current_time = time.time()

print("数据模型载入运行时间为" + str(current_time - old_time) + "s")

#时间2

old_time1 = time.time()

results=few_ie(data_input)

current_time1 = time.time()

print("模型计算运行时间为" + str(current_time1 - old_time1) + "s")

#时间2

#时间三

old_time3 = time.time()

test = pd.DataFrame(data=results)

test.to_csv('/home/aistudio/output/reslut.txt', sep='\t', index=False,header=False) #本地

# with open("/home/aistudio/output/reslut.txt", "w+",encoding='UTF-8') as f:    #a :   写入文件，若文件不存在则会先创建再写入，但不会覆盖原文件，而是追加在文件末尾

#     for result in results:

#         line = json.dumps(result, ensure_ascii=False)  #对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False

#         f.write(line + "\n")

current_time3 = time.time()

print("数据导出运行时间为" + str(current_time3 - old_time3) + "s")

# for idx, text in enumerate(data):

#     print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text[0], results[idx]))

print("数据结果已导出")

**mini运行时间：**

数据模型载入运行时间为0.8430757522583008s

模型计算运行时间为6.839258909225464s

数据导出运行时间为0.008304595947265625s

**nano运行时间：**

数据模型载入运行时间为0.5164840221405029s

模型计算运行时间为6.6231770515441895s

数据导出运行时间为0.023623943328857422s

**micro运行时间：**

数据模型载入运行时间为0.5323500633239746s

模型计算运行时间为6.77699007987976s

数据导出运行时间为0.04320549964904785s

4 进行预训练模型UIE-mini并测试推理时间

封闭域UIE的schema是固定的，可以在label_maps.json查看

0:"手术治疗"

1:"实验室检查"

2:"影像学检查"

from pprint import pprint

import json

from paddlenlp import Taskflow

import pandas as pd

#运行时间

import time

def openreadtxt(file_name):

    data = []

    file = open(file_name,'r',encoding='UTF-8')  #打开文件

    file_data = file.readlines() #读取所有行

    for row in file_data:

        data.append(row) #将每行数据插入data中

    return data

# 时间1

old_time = time.time()

data_input=openreadtxt('/home/aistudio/数据集/unlabeled_data.txt')

schema = {'疾病': ['手术治疗', '实验室检查', '影像学检查']}

# few_ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema, batch_size=32,task_path='/home/aistudio/checkpoint_mini/model_best') #自行切换

few_ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema, batch_size=32,task_path='/home/aistudio/checkpoint_micro/model_best')

# 时间1

current_time = time.time()

print("数据模型载入运行时间为" + str(current_time - old_time) + "s")

#时间2

old_time1 = time.time()

results=few_ie(data_input)

current_time1 = time.time()

print("模型计算运行时间为" + str(current_time1 - old_time1) + "s")

#时间2

#时间三

old_time3 = time.time()

test = pd.DataFrame(data=results)

test.to_csv('/home/aistudio/output/reslut.txt', sep='\t', index=False,header=False) #本地

# with open("/home/aistudio/output/reslut.txt", "w+",encoding='UTF-8') as f:    #a :   写入文件，若文件不存在则会先创建再写入，但不会覆盖原文件，而是追加在文件末尾

#     for result in results:

#         line = json.dumps(result, ensure_ascii=False)  #对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False

#         f.write(line + "\n")

current_time3 = time.time()

print("数据导出运行时间为" + str(current_time3 - old_time3) + "s")

# for idx, text in enumerate(data):

#     print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text[0], results[idx]))

print("数据结果已导出")

通过上述程序自行切换：加载对应模型

记录推理时间：

**uie-nano**

数据模型载入运行时间为0.3770780563354492s

模型计算运行时间为24.893776178359985s

数据导出运行时间为0.01157689094543457s

**uie-micro**

数据模型载入运行时间为0.39632749557495117s

模型计算运行时间为26.367019176483154s

数据导出运行时间为0.012260198593139648s

**uie-mini**

数据模型载入运行时间为0.5642790794372559s

模型计算运行时间为28.93251943588257s

数据导出运行时间为0.01435089111328125s

**uie-base**

数据模型载入运行时间为1.4756040573120117s

模型计算运行时间为68.61049008369446s

数据导出运行时间为0.02205801010131836s

5.提前尝鲜UIE FasterTokenizer加速，提升推理性能

FasterTokenizer是一款简单易用、功能强大的跨平台高性能文本预处理库，集成业界多个常用的Tokenizer实现，支持不同NLP场景下的文本预处理功能，如文本分类、阅读理解，序列标注等。结合PaddleNLP Tokenizer模块，为用户在训练、推理阶段提供高效通用的文本预处理能力。

use_faster: 使用C++实现的高性能分词算子FasterTokenizer进行文本预处理加速。需要通过pip install faster_tokenizer安装FasterTokenizer库后方可使用。默认为False。更多使用说明可参考[FasterTokenizer文档]

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/faster_tokenizer/README.md

特性

高性能。由于底层采用C++实现，所以其性能远高于目前常规Python实现的Tokenizer。在文本分类任务上，FasterTokenizer对比Python版本Tokenizer加速比最高可达20倍。
跨平台。FasterTokenizer可在不同的系统平台上使用，目前已支持Windows x64，Linux x64以及MacOS 10.14+平台上使用。
多编程语言支持。FasterTokenizer提供在C++、Python语言上开发的能力。
灵活性强。用户可以通过指定不同的FasterTokenizer组件定制满足需求的Tokenizer。

FAQ

Q：我在AutoTokenizer.from_pretrained接口上已经打开use_faster=True开关，为什么文本预处理阶段性能上好像没有任何变化？

A：在有三种情况下，打开use_faster=True开关可能无法提升性能：

没有安装faster_tokenizer。若在没有安装faster_tokenizer库的情况下打开use_faster开关，PaddleNLP会给出以下warning："Can’t find the faster_tokenizer package, please ensure install faster_tokenizer correctly. "。
加载的Tokenizer类型暂不支持Faster版本。目前支持4种Tokenizer的Faster版本，分别是BERT、ERNIE、TinyBERT以及ERNIE-M Tokenizer。若加载不支持Faster版本的Tokenizer情况下打开use_faster开关，PaddleNLP会给出以下warning：“The tokenizer XXX doesn’t have the faster version. Please check the map paddlenlp.transformers.auto.tokenizer.FASTER_TOKENIZER_MAPPING_NAMES to see which faster tokenizers are currently supported.”
待切词文本长度过短（如文本平均长度小于5）。这种情况下切词开销可能不是整个文本预处理的性能瓶颈，导致在使用FasterTokenizer后仍无法提升整体性能。

5.1 方案一

把paddlenlp直接装到指定路径然后修改对应文件;
详情参考这个PR：

Add use_faster flag for uie of taskflow.

5.2方案二

直接找到pr修改后的版本，从giuhub拉去过来：链接参考

https://github.com/joey12300/PaddleNLP/tree/add_ft_requirements

from pprint import pprint

import json

from paddlenlp.taskflow import Taskflow

import pandas as pd

#运行时间

import time

def openreadtxt(file_name):

    data = []

    file = open(file_name,'r',encoding='UTF-8')  #打开文件

    file_data = file.readlines() #读取所有行

    for row in file_data:

        data.append(row) #将每行数据插入data中

    return data

# 时间1

old_time = time.time()

data_input=openreadtxt('/home/aistudio/数据集/unlabeled_data-Copy1.txt')

few_ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-data-distill-gp", task_path="/home/aistudio/data_distill/checkpoint2/model_best",use_faster=True,batch_size=32) # Schema 在闭域信息抽取中是固定的

# few_ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-data-distill-gp", task_path="/home/aistudio/data_distill/checkpoint2/model_best",batch_size=32) # Schema 在闭域信息抽取中是固定的

# schema = {'疾病': ['手术治疗', '实验室检查', '影像学检查']}

# few_ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema, batch_size=32,use_faster=True,task_path='/home/aistudio/checkpoint/model_best')

# few_ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema, batch_size=32,task_path='/home/aistudio/checkpoint/model_best')

# 时间1

current_time = time.time()

print("数据模型载入运行时间为" + str(current_time - old_time) + "s")

#时间2

old_time1 = time.time()

results=few_ie(data_input)

current_time1 = time.time()

print("模型计算运行时间为" + str(current_time1 - old_time1) + "s")

#时间2

#时间三

old_time3 = time.time()

test = pd.DataFrame(data=results)

test.to_csv('/home/aistudio/output/reslut.txt', sep='\t', index=False,header=False) #本地

# with open("/home/aistudio/output/reslut.txt", "w+",encoding='UTF-8') as f:    #a :   写入文件，若文件不存在则会先创建再写入，但不会覆盖原文件，而是追加在文件末尾

#     for result in results:

#         line = json.dumps(result, ensure_ascii=False)  #对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False

#         f.write(line + "\n")

current_time3 = time.time()

print("数据导出运行时间为" + str(current_time3 - old_time3) + "s")

# for idx, text in enumerate(data):

#     print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text[0], results[idx]))

print("数据结果已导出")

5.3UIE FasterTokenizer加速，提升推理性能

数据样本增大为原来的三倍：unlabeled_data-Copy1.txt

UIE base

数据模型载入运行时间为1.6006419658660889s

模型计算运行时间为203.95947885513306s

数据导出运行时间为0.07103896141052246s

UIE base + FasterTokenizer

数据模型载入运行时间为1.6196515560150146s

模型计算运行时间为177.17986011505127s

数据导出运行时间为0.07898902893066406s

UIE蒸馏mini

数据模型载入运行时间为0.8441095352172852s

模型计算运行时间为21.979790925979614s

数据导出运行时间为0.02339339256286621s

UIE蒸馏mini + FasterTokenizer

数据模型载入运行时间为0.7269768714904785s

模型计算运行时间为20.155770540237427s

数据导出运行时间为0.012202978134155273s

6.总结

测试硬件情况：

1点算力卡对应的：
V100 32GB
GPUTesla V100
Video Mem32GB
CPU4 Cores
RAM32GB
Disk100GB

模型	模型计算运行时间	precision	recall	F1
uie-base	68.61049008s	0.69277	0.72327	0.70769
uie-mini	28.932519437s	0.74138	0.54088	0.62545
uie-micro	26.36701917	0.74757	0.48428	0.58779
uie-nano	24.8937761	0.74286	0.49057	0.59091
蒸馏mini	6.839258904s	0.7732	0.75	0.76142
蒸馏micro	6.776990s	0.78261	0.72	0.75
蒸馏nano	6.6231770s	0.7957	0.74	0.76684

模型计算运行时间：

模型	模型计算运行时间	提速x倍
UIE base	203.95947s	1
UIE base + FasterTokenizer	177.1798s	1.15
UIE蒸馏mini	21.97979s	9.28
UIE蒸馏mini + FasterTokenizer	20.1557s	10.12

1.可以看出UIE蒸馏在小网络下，性能差不多可以按需选择。可能会在更大任务性能会更好点

2.这里uie-base等只简单运行了10个epoch，可以多训练会提升性能

3.一般学生模型会选择参数量比较小的，UIE蒸馏版是schema并行推理的，速度会比UIE快很多，特别是schema比较多以及关系抽取等需要多阶段推理的情况

1.FasterTokenizer加速，paddlenlp2.4.0版本目前还不支持，只要参考PR改下源码

2.封闭域UIE的话schema是固定的，可以在label_maps.json查看，目前支持实体抽取、关系抽取、观点抽取和事件抽取，句子级情感分类目前蒸馏还不支持

3.想要更快的推理换下学生模型的backbone就行

感谢

感谢paddlenlp工作人员@linjieccc的支持，接受了issue并创建了pull request：fix data distill for UIE #3231 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/pull/3231

Add use_faster flag for uie of taskflow. #3194

展望：

后续对FasterTokenizer进行补充；以及研究一下UIE模型的量化、剪枝、NAS

项目链接：fork一下即可
UIE Slim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题，提升效能！
如果有图片缺失查看原项目