基于ChatYuan-large-v2 微调训练医疗问答任务-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于ChatYuan-large-v2 微调训练医疗问答任务。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、ChatYuan-large-v2

上篇基于ChatYuan-large-v2 语言模型 Fine-tuning 微调训练了广告生成任务，总体生成效果还可以，但上篇文章的训练是微调的模型全部的参数，本篇文章还是以 ChatYuan-large-v2 作为基础模型，继续探索仅训练解码器层参数，并在医疗问答任务上的效果如何。

下面是上篇文章的地址：

基于ChatYuan-large-v2 语言模型 Fine-tuning 微调训练广告生成任务

二、数据集处理

数据集这里使用 GitHub 上的 Chinese-medical-dialogue-data 中文医疗对话数据集。

GitHub 地址如下：

https://github.com/Toyhom/Chinese-medical-dialogue-data

数据分了 6 个科目类型：

基于ChatYuan-large-v2 微调训练医疗问答任务,机器学习,人工智能,语言模型

数据格式如下所示：

基于ChatYuan-large-v2 微调训练医疗问答任务,机器学习,人工智能,语言模型

其中 ask 为病症的问题描述，answer 为病症的回答。

整体加起来数据比较多，这里为了演示效果，只训练 内科、肿瘤科、儿科、外科 四个科目的数据，并且每个科目取前 10000 条数据进行训练、2000 条数据进行验证：

import json
import pandas as pd

data_path = [
    "./data/Chinese-medical-dialogue-data-master/Data_数据/IM_内科/内科5000-33000.csv",
    "./data/Chinese-medical-dialogue-data-master/Data_数据/Oncology_肿瘤科/肿瘤科5-10000.csv",
    "./data/Chinese-medical-dialogue-data-master/Data_数据/Pediatric_儿科/儿科5-14000.csv",
    "./data/Chinese-medical-dialogue-data-master/Data_数据/Surgical_外科/外科5-14000.csv",
]

train_json_path = "./data/train.json"
val_json_path = "./data/val.json"
# 每个数据取 10000 条作为训练
train_size = 10000
# 每个数据取 2000 条作为验证
val_size = 2000


def doHandler():
    train_f = open(train_json_path, "a", encoding='utf-8')
    val_f = open(val_json_path, "a", encoding='utf-8')
    for path in data_path:
        data = pd.read_csv(path, encoding='ANSI')
        train_count = 0
        val_count = 0
        for index, row in data.iterrows():
            ask = row["ask"]
            answer = row["answer"]
            line = {
                "content": ask,
                "summary": answer
            }
            line = json.dumps(line, ensure_ascii=False)
            if train_count < train_size:
                train_f.write(line + "\n")
                train_count = train_count + 1
            elif val_count < val_size:
                val_f.write(line + "\n")
                val_count = val_count + 1
            else:
                break
    print("数据处理完毕！")
    train_f.close()
    val_f.close()


if __name__ == '__main__':
    doHandler()

处理之后可以看到两个生成的文件：

基于ChatYuan-large-v2 微调训练医疗问答任务,机器学习,人工智能,语言模型

下面基于上面的数据格式构建 Dataset ：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler
import torch
import json


class SummaryDataSet(Dataset):

    def __init__(self, json_path: str, tokenizer, max_length=300):
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_length = max_length
        self.content_data = []
        self.summary_data = []
        with open(json_path, "r", encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                if not line or line == "":
                    continue
                json_line = json.loads(line)
                content = json_line["content"]
                summary = json_line["summary"]
                self.content_data.append(content)
                self.summary_data.append(summary)
        print("data load ， size：", len(self.content_data))

    def __len__(self):
        return len(self.content_data)

    def __getitem__(self, index):
        source_text = str(self.content_data[index])
        target_text = str(self.summary_data[index])

        source = self.tokenizer.batch_encode_plus(
            [source_text],
            max_length=self.max_length,
            pad_to_max_length=True,
            truncation=True,
            padding="max_length",
            return_tensors="pt",
        )
        target = self.tokenizer.batch_encode_plus(
            [target_text],
            max_length=self.max_length,
            pad_to_max_length=True,
            truncation=True,
            padding="max_length",
            return_tensors="pt",
        )

        source_ids = source["input_ids"].squeeze()
        source_mask = source["attention_mask"].squeeze()
        target_ids = target["input_ids"].squeeze()
        target_mask = target["attention_mask"].squeeze()

        return {
            "source_ids": source_ids.to(dtype=torch.long),
            "source_mask": source_mask.to(dtype=torch.long),
            "target_ids": target_ids.to(dtype=torch.long)
        }

三、模型训练

构建训练过程，注意这里只训练解码层参数，因此需要将其他层的参数进行冻结：

# 只训练解码层
for name, param in model.named_parameters():
    if "decoder" not in name:
        param.requires_grad = False

整体训练过程如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import os, time
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
from gen_dataset import SummaryDataSet


def train(epoch, tokenizer, model, device, loader, optimizer):
    model.train()
    time1 = time.time()
    for _, data in enumerate(loader, 0):
        y = data["target_ids"].to(device, dtype=torch.long)
        y_ids = y[:, :-1].contiguous()
        lm_labels = y[:, 1:].clone().detach()
        lm_labels[y[:, 1:] == tokenizer.pad_token_id] = -100
        ids = data["source_ids"].to(device, dtype=torch.long)
        mask = data["source_mask"].to(device, dtype=torch.long)

        outputs = model(
            input_ids=ids,
            attention_mask=mask,
            decoder_input_ids=y_ids,
            labels=lm_labels,
        )
        loss = outputs[0]
        # 每100步打印日志
        if _ % 100 == 0 and _ != 0:
            time2 = time.time()
            print(_, "epoch:" + str(epoch) + "-loss:" + str(loss) + ";each step's time spent:" + str(
                float(time2 - time1) / float(_ + 0.0001)))

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()


def validate(tokenizer, model, device, loader, max_length):
    model.eval()
    predictions = []
    actuals = []
    with torch.no_grad():
        for _, data in enumerate(loader, 0):
            y = data['target_ids'].to(device, dtype=torch.long)
            ids = data['source_ids'].to(device, dtype=torch.long)
            mask = data['source_mask'].to(device, dtype=torch.long)

            generated_ids = model.generate(
                input_ids=ids,
                attention_mask=mask,
                max_length=max_length,
                num_beams=2,
                repetition_penalty=2.5,
                length_penalty=1.0,
                early_stopping=True
            )
            preds = [tokenizer.decode(g, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True) for g in
                     generated_ids]
            target = [tokenizer.decode(t, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True) for t in y]
            if _ % 100 == 0:
                print(f'Completed {_}')

            predictions.extend(preds)
            actuals.extend(target)
    return predictions, actuals


def T5Trainer(train_json_path, val_json_path, model_dir, batch_size, epochs, output_dir, max_length=300):
    tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_dir)
    model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_dir)
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model = model.to(device)

    # 只训练解码层
    for name, param in model.named_parameters():
        if "decoder" not in name:
            param.requires_grad = False

    train_params = {
        "batch_size": batch_size,
        "shuffle": True,
        "num_workers": 0,
    }
    training_set = SummaryDataSet(train_json_path, tokenizer, max_length=max_length)
    training_loader = DataLoader(training_set, **train_params)

    val_params = {
        "batch_size": batch_size,
        "shuffle": False,
        "num_workers": 0,
    }

    val_set = SummaryDataSet(val_json_path, tokenizer, max_length=max_length)
    val_loader = DataLoader(val_set, **val_params)

    optimizer = torch.optim.Adam(params=model.parameters(), lr=1e-4)

    for epoch in range(epochs):
        train(epoch, tokenizer, model, device, training_loader, optimizer)
        print("保存模型")
        model.save_pretrained(output_dir)
        tokenizer.save_pretrained(output_dir)
    # 验证
    with torch.no_grad():
        predictions, actuals = validate(tokenizer, model, device, val_loader, max_length)
        # 验证结果存储
        final_df = pd.DataFrame({"Generated Text": predictions, "Actual Text": actuals})
        final_df.to_csv(os.path.join(output_dir, "predictions.csv"))


if __name__ == '__main__':
    train_json_path = "./data/train.json"
    val_json_path = "./data/val.json"
    model_dir = "chatyuan_large_v2"
    batch_size = 5
    epochs = 5
    max_length = 300
    output_dir = "./model"

    T5Trainer(
        train_json_path,
        val_json_path,
        model_dir,
        batch_size,
        epochs,
        output_dir,
        max_length
    )

运行后可以看到如下日志打印，训练大概占用 21G 的显存，如果显存不够可以调低些 batch_size 的大小：

基于ChatYuan-large-v2 微调训练医疗问答任务,机器学习,人工智能,语言模型

等待训练结束后：

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可以在 model 下看到保存的模型：

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这里可以看到 predictions.csv 验证集的效果：

基于ChatYuan-large-v2 微调训练医疗问答任务,机器学习,人工智能,语言模型

四、模型测试

# -*- coding: utf-8 -*-
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
import torch

# 这里是模型下载的位置
model_dir = './model'

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_dir)

while True:
    text = input("请输入内容: \n ")
    if not text or text == "":
        continue
    if text == "q":
        break

    encoded_input = tokenizer(text, padding="max_length", truncation=True, max_length=300)
    input_ids = torch.tensor([encoded_input['input_ids']])
    attention_mask = torch.tensor([encoded_input['attention_mask']])

    generated_ids = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        attention_mask=attention_mask,
        max_length=300,
        num_beams=2,
        repetition_penalty=2.5,
        length_penalty=1.0,
        early_stopping=True
    )

    reds = [tokenizer.decode(g, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True) for g in
            generated_ids]

    print(reds)

1. 我准备过两天去看我叔叔，顺便带些人参，但是他有高血压，您好人参高血压可以吃吗？

模型回答：

人参具有补气的药物，高血压患者是可以吃人参的，但是需要有在医生的指导下口服，不能够盲目的口服，以免引来血压升高，平时要留意低盐低脂饮食，多吃许多新鲜的蔬菜和水果，不要熬夜，确保充足的深度睡眠，防止情绪震荡太大，不要生气或者是发火。调节身心健康，保持自身卫生.避免因抵抗力下降而导致细菌入侵。

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2. 检测报告单五项指标乙肝表面抗原结果为阳性，抗体结果为阴性，e抗原为阳性e抗体为阴性，核心抗体为阳性。要有打预防工作疫苗么？

模型回答：

乙肝表面抗原阳性，抗体结果为阴性，e抗原为阳性，e抗体为阴性，核心抗体为阳性，证明既往传染过乙肝病毒，现在已经康复了，并且产生了保护性抗体。建议你到医院检查一下肝功能和HBV-DNA，如果都正常的话，就用不着打预防工作疫苗了，平时多留意歇息，别加班，别喝啤酒，不定期复检就可以了。患者直面乙肝困恼，我们应当积极采用救治措施，不要避忌就诊，如果乙肝久治不愈，那么就要及时对换治疗方案。

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3. 男孩，11岁，上小学了，这一周，孩子一直扣耳朵，说痒，另外，偶尔还会有黄色的液体流出，另外，伴有一些低烧，请问：孩子中耳炎流黄水怎样治疗。

模型回答：

抗生素和消炎药是目前临床治疗小儿中耳炎的方法和药物，家长可对症进行选择，也可局部用药，比如给宝宝采取使用消炎类型的滴耳剂，孩子如果是以耳痛的症状为主的话，建议家长是可以适当的给点镇痛药缓解的，要是伴随发高烧的情况，那么根据孩子的症状使用药物，严重的情况请尽快去医院进行救治，以上方法都是目前治疗中耳炎比较常用的，此外要是出现耳膜穿孔的情况是需要及时的进行手术治疗的，与此同时也要注意给孩子安排合理的饮食和作息习惯，帮助疾病尽早康复。

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4. 我家宝宝最近不知晓为什么脸上再次出现了湿疹的情况，而且好象还蛮严重的，宝宝看上去也不舒服，请问婴儿全身长湿疹怎么办

模型回答：

婴儿全身长湿疹，建议你先带孩子去正规的医院仔细检查下，根据医生指导恰当对症救治。平时要留意护理好孩子，始终保持皮肤的清洁干燥，防止搔抓，以免严重病情。患者日常要养成良好的生活习惯，规律作息，禁烟酒，多增加日常锻炼以此来提高患者免疫力，避免病情复发。

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5. 我对我的身体情况一直都是比较重视的，所以隔段时间就会抽时间去了一医院检查一下，近来的时候患有了小肠气，小肠气是什么样的一种疾病，小肠气到哪治？

模型回答：

你好，您的情况是检查确诊疝气。需要手术治疗。疝气是临床上比较常见的疾病。多是由于腹壁存在薄弱环节，腹腔内压力增高引起。主要症状是腹部可复性肿物。直立或者腹内压增加肿物突出，平卧可以消失或者回纳。这种情况需要积极手术治疗。开腹手术或者腹腔镜微创手术都可以。同时避免腹内压增加因素，比如咳嗽，便秘，弯腰提重物，剧烈运动等，以免发生嵌顿或者术后复发。

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