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fairseq

fairseq

序列建模工具包，支持机器翻译与文本生成

Fairseq 是一个序列建模工具包，适用于机器翻译和文本生成。支持多GPU训练，提供灵活配置和扩展能力，以及多种预训练模型和参考实现。内置束搜索和抽样等算法，支持混合精度训练和参数CPU卸载，为研究人员和开发人员提供高效解决方案。

Fairseq序列建模文本生成PyTorch机器翻译Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

Fairseq 项目介绍

Fairseq 是一个致力于序列建模的工具包。研究人员和开发人员可以使用它来训练自定义模型，用于翻译、摘要、语言建模以及其他文本生成任务。本文将对该项目提供通俗易懂的介绍。

项目背景

Fairseq 运用多种先进的神经网络架构，支持卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer 网络和非自回归 Transformer 等方法。用户可以通过这些实现对序列模型中的不同论文进行参考和实现。

项目特点

  • 多设备训练：支持多 GPU 设备上的训练，不仅限于单台机器，还可以跨多台机器进行；
  • 生成效率高：在 CPU 和 GPU 上均可实现快速生成，支持多种搜索算法，包括束搜索、多样化束搜索和采样等；
  • 训练优化：支持大批量梯度积累，即使在单个 GPU 上也能进行大批量梯度的训练，同时支持混合精度训练，这能加快训练速度并减少 GPU 内存的使用；
  • 灵活性：易于扩展，用户可以简单地注册新的模型、损失函数、任务、优化器和学习率调度器；
  • 配置灵活：基于 Hydra 的灵活配置，允许代码、命令行和文件配置三者结合；
  • 高效内存管理：支持全参数和优化器状态的分块，以及将参数卸载到 CPU 中。

最新动态

  • 2023年5月，发布了1000多种语言的可扩展语音技术模型
  • 2022年6月，发布了以端到端无监督语音识别为目标的 wav2vec-U 2.0 代码

使用指南

  • 安装要求：

    • PyTorch 版本需不低于 1.10.0
    • Python 版本需不低于 3.8
    • 在训练新模型时还需具备 NVIDIA GPU 和 NCCL

  • 安装流程：

    1. 克隆项目仓库： 
      git clone https://github.com/pytorch/fairseq
cd fairseq
pip install --editable ./
    2. 对于大型数据集，建议安装 PyArrow：pip install pyarrow

  • 加速训练：可安装 NVIDIA 的 apex 库

    git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" \
  --global-option="--deprecated_fused_adam" --global-option="--xentropy" \
  --global-option="--fast_multihead_attn" ./

预训练模型和示例

Fairseq 提供了多种预训练模型及其相应的预处理和二进制测试数据集，主要可用于翻译和语言建模任务。用户可以通过示例命令进行训练和评估。

结语

Fairseq 是一个功能强大且灵活的序列建模工具包，为研究人员和开发者提供了一站式的模型训练与开发平台。该项目在机器翻译、语言建模及文本生成等领域提供了丰富的参考实现和工具支持，是推动自然语言处理研究与应用的重要力量。

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