TextPruner

项目介绍：TextPruner

TextPruner 是一个用于预训练语言模型的模型剪枝工具包。它提供了一种经济高效且无需训练的方法，通过去除冗余神经元来减少模型大小并加快模型推理速度。

项目特点

兼容性
TextPruner 兼容多种自然语言理解（NLU）预训练模型。无论模型是什么，只要是基于标准预训练模型构建的，TextPruner 都可以用于对模型进行剪枝以适应各种自然语言处理（NLP）任务。

易用性
TextPruner 可以作为一个包或者命令行工具（CLI）使用，无论哪种方式都非常简便。

高效性
TextPruner 以简单快速的方式减少模型大小。它使用结构化、不基于训练的方法进行模型剪枝，比蒸馏和其他涉及训练的剪枝方法要快得多。

支持的模型

TextPruner 当前支持多种预训练模型，包括 BERT、ALBERT、RoBERTa、ELECTRA 和 XLM-RoBERTa 等。对于部分模型，该工具还支持词汇表剪枝（Vocabulary Pruning），而不仅仅是 Transformer 剪枝。

安装方法

TextPruner 需要 Python 版本 3.7 及以上，及相应的 PyTorch、transformers 等包。用户可以通过 pip install textpruner 命令实现快速安装，或者从源码安装以获取最新版本。

剪枝模式

TextPruner 提供三种剪枝模式：

1. 词汇表剪枝
   移除预训练模型中在下游任务数据集中很少出现的标记，以减少模型大小并加速 Masked Language Model（MLM）预训练。

2. Transformer 剪枝
   通过去除不重要的注意力头和 Feed-forward 网络的神经元，减少模型大小并尽量保持模型性能。

3. 流水线剪枝
   自动执行 Transformer 剪枝和词汇表剪枝，以完全减少模型大小。

使用指南

使用 TextPruner 时，用户可以在 Python 脚本中导入并调用相应的类和方法，也可以使用命令行工具 TextPruner-CLI。

对于词汇表剪枝，只需提供文本文件或字符串列表，工具会将没有出现在这些文本中的标记从模型和分词器中移除。对于 Transformer 剪枝，需提供一个数据集的数据加载器，工具会计算并去除不重要的神经元。

实验结果

在 Multilingual Natural Language Inference (NLI) 任务上，使用 TextPruner 对 XLM-RoBERTa-base 模型进行剪枝。实验表明，通过词汇表剪枝和 Transformer 剪枝，可以大幅削减模型大小，而对模型准确率影响较小，同时显著减少推理时间。

常见问题

TextPruner 目前不支持 Tensorflow 2。相比于知识蒸馏，结构化、无需训练的剪枝方法速度更快，但蒸馏通常能够提供更高的压缩率和性能。如果用户希望结合使用知识蒸馏，请参考 TextPruner 的姊妹项目 TextBrewer。

引用

如果您认为 TextPruner 对您的研究有帮助，请引用其相关论文。在我们的官方微信账号上，我们也提供了最新的技术更新。

TextPruner 是一个强大而易用的模型剪枝工具，适合研究人员和工程师在减少模型大小和加快推理速度的同时，尽可能保留模型的性能。