From 1c507279968839a8d16e4fd42b56357df49a6a32 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Fangyin Cheng Date: Tue, 27 Aug 2024 16:49:58 +0800 Subject: [PATCH] feat: Support fine-tuning of NLU tasks (#284) Co-authored-by: lorcanzhang Co-authored-by: luchun <71970539+zhanghy-sketchzh@users.noreply.github.com> Co-authored-by: csunny --- .github/workflows/ci.yml | 66 - .gitignore | 31 +- Makefile | 31 + README.md | 86 +- README.zh.md | 78 +- dbgpt_hub/eval/evaluation_api.py | 32 - dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh | 2 - poetry.lock | 4486 -- pyproject.toml | 67 - requirements/lint-requirements.txt | 4 + src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md | 84 + .../data/financial_report.jsonl | 6716 +++ .../data/financial_report_v2.jsonl | 40002 ++++++++++++++++ .../financial_report/financial_report.py | 63 + .../dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu}/__init__.py | 0 .../dbgpt_hub_nlu/config}/__init__.py | 0 .../dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py | 52 + .../dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py | 116 + 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(100%) rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/__init__.py (100%) rename dbgpt_hub/output/logs/.gitkeep => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/__init__.py (100%) rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/connectors/anydb_connector.py (99%) rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/connectors/base_connector.py (100%) rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/connectors/mysql_connector.py (97%) rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/data_utils.py (98%) rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/multi_turn_process.py (89%) rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/sft_dataset.py (98%) rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/specialized_scenario_data_processing.py (100%) rename {dbgpt_hub => src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql}/data_process/sql_data_process.py (99%) 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diff --git a/.github/workflows/ci.yml b/.github/workflows/ci.yml deleted file mode 100644 index 9bd7d7a3..00000000 --- a/.github/workflows/ci.yml +++ /dev/null @@ -1,66 +0,0 @@ -name: CI - -on: - push: - branches: - - main - - release - pull_request: - branches: - - main - -jobs: - build: - name: ${{ matrix.os }} x py${{ matrix.python }} - strategy: - fail-fast: false - matrix: - python: ["3.10", "3.11"] - os: [ubuntu-latest, windows-latest] - include: - - os: ubuntu-latest - install_graphviz: - sudo apt-get install graphviz libgraphviz-dev - - os: windows-latest - install_graphviz: - choco install graphviz --version=2.48.0; - poetry run pip install --global-option=build_ext --global-option="-IC:\Program Files\Graphviz\include" --global-option="-LC:\Program Files\Graphviz\lib" pygraphviz; - - runs-on: ${{ matrix.os }} - steps: - - uses: actions/checkout@v2 - - - uses: actions/setup-python@v2 - with: - python-version: ${{ matrix.python }} - - - name: Cache venv - uses: actions/cache@v2 - with: - path: ~/.cache/pypoetry/virtualenvs - key: ${{ runner.os }}-build-${{ matrix.python }}-${{ secrets.CACHE_VERSION }}-${{ hashFiles('poetry.lock') }} - - - name: Install dependencies - run: | - echo "Cache Version ${{ secrets.CACHE_VERSION }}" - pip install poetry - ${{ matrix.install_graphviz }} - poetry install - poetry run pip install ERAlchemy - poetry config --list - - - name: Print tool versions - run: | - poetry run black --version - - - name: Check if the code is formatted - run: poetry run black --check dbgpt_hub - - # - name: Type check the project - # run: poetry run pyright dbgpt_hub || true - - - name: Style check the project - run: poetry run pylint dbgpt_hub || true - - - name: Build binary dependencies - run: poetry build \ No newline at end of file diff --git a/.gitignore b/.gitignore index aa4f887e..5247bcce 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -5,6 +5,7 @@ __pycache__/ # C extensions *.so +.gitkeep # Distribution / packaging .Python @@ -13,21 +14,23 @@ data/spider data/eval output_pred/ wandb/ -dbgpt_hub/data/* +src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/* # But track the data/eval_data folder itself -!dbgpt_hub/data/eval_data/ -!dbgpt_hub/data/dataset_info.json -!dbgpt_hub/data/example_text2sql.json - -# Ignore everything under dbgpt_hub/ouput/ except the adapter directory -dbgpt_hub/output/adapter/* -!dbgpt_hub/output/adapter/.gitkeep -dbgpt_hub/output/logs/* -!dbgpt_hub/output/logs/.gitkeep -dbgpt_hub/output/pred/* -!dbgpt_hub/output/pred/.gitkeep - - +!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/ +!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json +!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql.json + +# Ignore everything under dbgpt_hub_sql/ouput/ except the adapter directory +src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/* +!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/.gitkeep +src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/* +!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/.gitkeep +src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/* +!src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/.gitkeep + +# Ignore NLU output +src/dbgpt-hub-nlu/output +src/dbgpt-hub-nlu/data # build/ diff --git a/Makefile b/Makefile new file mode 100644 index 00000000..a447085d --- /dev/null +++ b/Makefile @@ -0,0 +1,31 @@ +.DEFAULT_GOAL := help + +SHELL=/bin/bash +VENV = venv + +# Detect the operating system and set the virtualenv bin directory +ifeq ($(OS),Windows_NT) + VENV_BIN=$(VENV)/Scripts +else + VENV_BIN=$(VENV)/bin +endif + +setup: $(VENV)/bin/activate + +$(VENV)/bin/activate: $(VENV)/.venv-timestamp + +$(VENV)/.venv-timestamp: src/dbgpt-hub-nlu/setup.py requirements + # Create new virtual environment if setup.py has changed + python3 -m venv $(VENV) + $(VENV_BIN)/pip install --upgrade pip + $(VENV_BIN)/pip install -r requirements/lint-requirements.txt + touch $(VENV)/.venv-timestamp + + +.PHONY: fmt +fmt: setup ## Format Python code + # TODO: Use isort to sort Python imports. + # https://github.com/PyCQA/isort + $(VENV_BIN)/isort src/ + # https://github.com/psf/black + $(VENV_BIN)/black --extend-exclude="examples/notebook" . \ No newline at end of file diff --git a/README.md b/README.md index 098d41d6..eb83705b 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,6 +1,5 @@ # DB-GPT-Hub: Text-to-SQL parsing with LLMs -

@@ -25,9 +24,17 @@ [**简体中文**](README.zh.md) | [**Discord**](https://discord.gg/7uQnPuveTY) | [**Wechat**](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/README.zh.md#%E8%81%94%E7%B3%BB%E6%88%91%E4%BB%AC) | [**Huggingface**](https://huggingface.co/eosphoros) | [**Community**](https://github.com/eosphoros-ai/community) | [**Paper**](https://arxiv.org/abs/2406.11434) + + +[**Text2SQL**](README.md) | [**Text2NLU**](src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md)

+## 🔥🔥🔥 News +- Support [Text2NLU](src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md) fine-tuning to improve semantic understanding accuracy. + ## Baseline + +Text2SQL eval execution accuracy (ex) metric, and we will move this to `src/dbgpt_hub_sql` - update time: 2023/12/08 - metric: execution accuracy (ex) - more details refer to [docs/eval-llm-result.md](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub/blob/main/docs/eval_llm_result.md) @@ -381,8 +388,9 @@ git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub.git cd DB-GPT-Hub conda create -n dbgpt_hub python=3.10 conda activate dbgpt_hub -pip install poetry -poetry install + +cd src/dbgpt_hub_sql +pip install -e . ``` ### 3.2 Quick Start @@ -392,13 +400,13 @@ Firstly, install `dbgpt-hub` with the following command Then, set up the arguments and run the whole process. ```python -from dbgpt_hub.data_process import preprocess_sft_data -from dbgpt_hub.train import start_sft -from dbgpt_hub.predict import start_predict -from dbgpt_hub.eval import start_evaluate +from dbgpt_hub_sql.data_process import preprocess_sft_data +from dbgpt_hub_sql.train import start_sft +from dbgpt_hub_sql.predict import start_predict +from dbgpt_hub_sql.eval import start_evaluate # Config the input datasets -data_folder = "dbgpt_hub/data" +data_folder = "dbgpt_hub_sql/data" data_info = [ { "data_source": "spider", @@ -424,7 +432,7 @@ train_args = { "template": "llama2", "lora_rank": 64, "lora_alpha": 32, - "output_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", + "output_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", "overwrite_cache": True, "overwrite_output_dir": True, "per_device_train_batch_size": 1, @@ -443,20 +451,20 @@ predict_args = { "model_name_or_path": "codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf", "template": "llama2", "finetuning_type": "lora", - "checkpoint_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", - "predict_file_path": "dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json", - "predict_out_dir": "dbgpt_hub/output/", + "checkpoint_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", + "predict_file_path": "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json", + "predict_out_dir": "dbgpt_hub_sql/output/", "predicted_out_filename": "pred_sql.sql", } # Config evaluation parameters evaluate_args = { - "input": "./dbgpt_hub/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql", - "gold": "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt", - "gold_natsql": "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt", - "db": "./dbgpt_hub/data/spider/database", - "table": "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables.json", - "table_natsql": "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json", + "input": "./dbgpt_hub_sql/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql", + "gold": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt", + "gold_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt", + "db": "./dbgpt_hub_sql/data/spider/database", + "table": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json", + "table_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json", "etype": "exec", "plug_value": True, "keep_distict": False, @@ -479,15 +487,15 @@ start_evaluate(evaluate_args) DB-GPT-Hub uses the information matching generation method for data preparation, i.e. the SQL + Repository generation method that combines table information. This method combines data table information to better understand the structure and relationships of the data table, and is suitable for generating SQL statements that meet the requirements. -Download the [Spider dataset]((https://drive.google.com/uc?export=download&id=1TqleXec_OykOYFREKKtschzY29dUcVAQ)) from the Spider dataset link. By default, after downloading and extracting the data, place it in the dbgpt_hub/data directory, i.e., the path should be `dbgpt_hub/data/spider`. +Download the [Spider dataset]((https://drive.google.com/uc?export=download&id=1TqleXec_OykOYFREKKtschzY29dUcVAQ)) from the Spider dataset link. By default, after downloading and extracting the data, place it in the dbgpt_hub_sql/data directory, i.e., the path should be `dbgpt_hub_sql/data/spider`. For the data preprocessing part, simply **run the following script** : ```bash ## generate train and dev(eval) data -poetry run sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh +sh dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh ``` -In the directory `dbgpt_hub/data/`, you will find the newly generated training file example_text2sql_train.json and testing file example_text2sql_dev.json, containing 8659 and 1034 entries respectively. For the data used in subsequent fine-tuning, set the parameter `file_name` value to the file name of the training set in dbgpt_hub/data/dataset_info.json, such as example_text2sql_train.json +In the directory `dbgpt_hub_sql/data/`, you will find the newly generated training file example_text2sql_train.json and testing file example_text2sql_dev.json, containing 8659 and 1034 entries respectively. For the data used in subsequent fine-tuning, set the parameter `file_name` value to the file name of the training set in dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json, such as example_text2sql_train.json The data in the generated JSON looks something like this: @@ -500,7 +508,7 @@ The data in the generated JSON looks something like this: "history": [] }, ``` -The data processing code of `chase`, `cosql` and `sparc` has been embedded in the data processing code of the project. After downloading the data set according to the above link, you only need to add ` in `dbgpt_hub/configs/config.py` Just loosen the corresponding code comment in SQL_DATA_INFO`. +The data processing code of `chase`, `cosql` and `sparc` has been embedded in the data processing code of the project. After downloading the data set according to the above link, you only need to add ` in `dbgpt_hub_sql/configs/config.py` Just loosen the corresponding code comment in SQL_DATA_INFO`. ### 3.4. Model fine-tuning @@ -508,35 +516,35 @@ The model fine-tuning supports both LoRA and QLoRA methods. We can run the follo Run the command: ```bash -poetry run sh dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh +sh dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh ``` -After fine-tuning, the model weights will be saved by default in the adapter folder, specifically in the dbgpt_hub/output/adapter directory. +After fine-tuning, the model weights will be saved by default in the adapter folder, specifically in the dbgpt_hub_sql/output/adapter directory. If you're using **multi-GPU training and want to utilize deepseed**, you should modify the default content in train_sft.sh. The change is: ``` -CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub/train/sft_train.py \ +CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \ --quantization_bit 4 \ ... ``` change to ： ``` -deepspeed --num_gpus 2 dbgpt_hub/train/sft_train.py \ - --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \ +deepspeed --num_gpus 2 dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \ + --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json \ --quantization_bit 4 \ ... ``` if you need order card id ``` -deepspeed --include localhost:0,1 dbgpt_hub/train/sft_train.py \ - --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \ +deepspeed --include localhost:0,1 dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \ + --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json \ --quantization_bit 4 \ ... ``` -The other parts that are omitted (…) can be kept consistent. If you want to change the default deepseed configuration, go into the `dbgpt_hub/configs` directory and make changes to ds_config.json as needed,the default is stage2. +The other parts that are omitted (…) can be kept consistent. If you want to change the default deepseed configuration, go into the `dbgpt_hub_sql/configs` directory and make changes to ds_config.json as needed,the default is stage2. In the script, during fine-tuning, different models correspond to key parameters lora_target and template, as shown in the following table: @@ -563,10 +571,10 @@ In the script, during fine-tuning, different models correspond to key parameters > quantization_bit: Indicates whether quantization is applied, with valid values being [4 or 8]. > model_name_or_path: The path of the LLM (Large Language Model). -> dataset: Specifies the name of the training dataset configuration, corresponding to the outer key value in dbgpt_hub/data/dataset_info.json, such as example_text2sql. +> dataset: Specifies the name of the training dataset configuration, corresponding to the outer key value in dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json, such as example_text2sql. > max_source_length: The length of the text input into the model. If computing resources allow, it can be set as large as possible, like 1024 or 2048. > max_target_length: The length of the SQL content output by the model; 512 is generally sufficient. -> output_dir: The output path of the Peft module during SFT (Supervised Fine-Tuning), set by default to `dbgpt_hub/output/adapter/` . +> output_dir: The output path of the Peft module during SFT (Supervised Fine-Tuning), set by default to `dbgpt_hub_sql/output/adapter/` . > per_device_train_batch_size: The size of the batch. If computing resources allow, it can be set larger; the default is 1. > gradient_accumulation_steps: The number of steps for accumulating gradients before an update. > save_steps: The number of steps at which model checkpoints are saved; it can be set to 100 by default. @@ -575,10 +583,10 @@ In the script, during fine-tuning, different models correspond to key parameters ### 3.5. Model Predict -Under the project directory ./dbgpt_hub/output/pred/, this folder is the default output location for model predictions(if not exist, just mkdir). +Under the project directory ./dbgpt_hub_sql/output/pred/, this folder is the default output location for model predictions(if not exist, just mkdir). ```bash -poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh +sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh ``` In the script, by default with the parameter `--quantization_bit`, it predicts using QLoRA. Removing it switches to the LoRA prediction method. @@ -593,7 +601,7 @@ You can find the second corresponding model weights from Huggingface [hg-eospho If you need to merge the weights of the trained base model and the fine-tuned Peft module to export a complete model, execute the following model export script: ```bash -poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh +sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh ``` Be sure to replace the parameter path values in the script with the paths corresponding to your project. @@ -602,7 +610,7 @@ Be sure to replace the parameter path values in the script with the paths corres To evaluate model performance on the dataset, default is spider dev dataset. Run the following command: ```bash -poetry run python dbgpt_hub/eval/evaluation.py --plug_value --input Your_model_pred_file +python dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py --plug_value --input Your_model_pred_file ``` You can find the results of our latest review and part of experiment results [here](docs/eval_llm_result.md) **Note**: The database pointed to by the default code is a 95M database downloaded from [Spider official website] (https://yale-lily.github.io/spider). If you need to use Spider database (size 1.27G) in [test-suite](https://github.com/taoyds/test-suite-sql-eval), please download the database in the link to the custom directory first, and run the above evaluation command which add parameters and values ​​like `--db Your_download_db_path`. @@ -644,13 +652,13 @@ We warmly invite more individuals to join us and actively engage in various aspe Before submitting your code, please ensure that it is formatted according to the black style by using the following command: ``` -poetry run black dbgpt_hub +black dbgpt_hub ``` If you have more time to execute more detailed type checking and style checking of your code, please use the following command: ``` -poetry run pyright dbgpt_hub -poetry run pylint dbgpt_hub +pyright dbgpt_hub +pylint dbgpt_hub ``` If you have any questions or need further assistance, don't hesitate to reach out. We appreciate your involvement! diff --git a/README.zh.md b/README.zh.md index 1ebab811..f5782905 100644 --- a/README.zh.md +++ b/README.zh.md @@ -22,10 +22,13 @@

- [**英文**](README.md) | [**Discord**](https://discord.gg/7uQnPuveTY) | [**Wechat**](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/README.zh.md#%E8%81%94%E7%B3%BB%E6%88%91%E4%BB%AC) | [**Huggingface**](https://huggingface.co/eosphoros) | [**Community**](https://github.com/eosphoros-ai/community) | [**论文**](https://arxiv.org/abs/2406.11434) + +[**Text2SQL**](README.zh.md) | [**Text2NLU**](src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md) +## 🔥🔥🔥 News +- 支持 [Text2NLU](src/dbgpt-hub-nlu/README.zh.md) 微调, 提升意图识别准确率。 ## Baseline - 更新日期: 2023/12/08 @@ -374,21 +377,22 @@ git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub.git cd DB-GPT-Hub conda create -n dbgpt_hub python=3.10 conda activate dbgpt_hub -pip install poetry -poetry install + +cd src/dbgpt_hub_sql +pip install -e . ``` ### 3.2、数据准备 DB-GPT-Hub使用的是信息匹配生成法进行数据准备，即结合表信息的 SQL + Repository 生成方式，这种方式结合了数据表信息，能够更好地理解数据表的结构和关系，适用于生成符合需求的 SQL 语句。 -从[spider数据集链接](https://drive.google.com/uc?export=download&id=1TqleXec_OykOYFREKKtschzY29dUcVAQ) 下载spider数据集，默认将数据下载解压后，放在目录dbgpt_hub/data下面，即路径为`dbgpt_hub/data/spider`。 +从[spider数据集链接](https://drive.google.com/uc?export=download&id=1TqleXec_OykOYFREKKtschzY29dUcVAQ) 下载spider数据集，默认将数据下载解压后，放在目录dbgpt_hub_sql/data下面，即路径为`dbgpt_hub_sql/data/spider`。 数据预处理部分，**只需运行如下脚本**即可： ```bash ## 生成train数据 和dev(eval)数据, -poetry run sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh +sh dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh ``` -在`dbgpt_hub/data/`目录你会得到新生成的训练文件example_text2sql_train.json 和测试文件example_text2sql_dev.json ，数据量分别为8659和1034条。 对于后面微调时的数据使用在dbgpt_hub/data/dataset_info.json中将参数`file_name`值给为训练集的文件名，如example_text2sql_train.json。 +在`dbgpt_hub_sql/data/`目录你会得到新生成的训练文件example_text2sql_train.json 和测试文件example_text2sql_dev.json ，数据量分别为8659和1034条。 对于后面微调时的数据使用在dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json中将参数`file_name`值给为训练集的文件名，如example_text2sql_train.json。 生成的json中的数据形如： ``` @@ -400,7 +404,7 @@ poetry run sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh "history": [] }, ``` -项目的数据处理代码中已经嵌套了`chase` 、`cosql`、`sparc`的数据处理，可以根据上面链接将数据集下载到data路径后，在`dbgpt_hub/configs/config.py`中将 `SQL_DATA_INFO`中对应的代码注释松开即可。 +项目的数据处理代码中已经嵌套了`chase` 、`cosql`、`sparc`的数据处理，可以根据上面链接将数据集下载到data路径后，在`dbgpt_hub_sql/configs/config.py`中将 `SQL_DATA_INFO`中对应的代码注释松开即可。 ### 3.2 快速开始 @@ -410,13 +414,13 @@ poetry run sh dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh 然后，指定参数并用几行代码完成整个Text2SQL fine-tune流程： ```python -from dbgpt_hub.data_process import preprocess_sft_data -from dbgpt_hub.train import start_sft -from dbgpt_hub.predict import start_predict -from dbgpt_hub.eval import start_evaluate +from dbgpt_hub_sql.data_process import preprocess_sft_data +from dbgpt_hub_sql.train import start_sft +from dbgpt_hub_sql.predict import start_predict +from dbgpt_hub_sql.eval import start_evaluate # 配置训练和验证集路径和参数 -data_folder = "dbgpt_hub/data" +data_folder = "dbgpt_hub_sql/data" data_info = [ { "data_source": "spider", @@ -442,7 +446,7 @@ train_args = { "template": "llama2", "lora_rank": 64, "lora_alpha": 32, - "output_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", + "output_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", "overwrite_cache": True, "overwrite_output_dir": True, "per_device_train_batch_size": 1, @@ -461,20 +465,20 @@ predict_args = { "model_name_or_path": "codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf", "template": "llama2", "finetuning_type": "lora", - "checkpoint_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", - "predict_file_path": "dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json", - "predict_out_dir": "dbgpt_hub/output/", + "checkpoint_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", + "predict_file_path": "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json", + "predict_out_dir": "dbgpt_hub_sql/output/", "predicted_out_filename": "pred_sql.sql", } # 配置评估参数 evaluate_args = { - "input": "./dbgpt_hub/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql", - "gold": "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt", - "gold_natsql": "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt", - "db": "./dbgpt_hub/data/spider/database", - "table": "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables.json", - "table_natsql": "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json", + "input": "./dbgpt_hub_sql/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql", + "gold": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt", + "gold_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt", + "db": "./dbgpt_hub_sql/data/spider/database", + "table": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json", + "table_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json", "etype": "exec", "plug_value": True, "keep_distict": False, @@ -499,33 +503,33 @@ start_evaluate(evaluate_args) 默认QLoRA微调，运行命令： ```bash -poetry run sh dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh +sh dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh ``` -微调后的模型权重会默认保存到adapter文件夹下面，即dbgpt_hub/output/adapter目录中。 +微调后的模型权重会默认保存到adapter文件夹下面，即dbgpt_hub_sql/output/adapter目录中。 **如果使用多卡训练，想要用deepseed** ，则将train_sft.sh中默认的内容进行更改， 调整为： ``` -CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub/train/sft_train.py \ +CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \ --quantization_bit 4 \ ... ``` 更改为： ``` -deepspeed --num_gpus 2 dbgpt_hub/train/sft_train.py \ - --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \ +deepspeed --num_gpus 2 dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \ + --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json \ --quantization_bit 4 \ ... ``` 如果需要指定对应的显卡id而不是默认的前两个如3,4，可以如下 ``` -deepspeed --include localhost:3,4 dbgpt_hub/train/sft_train.py \ - --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \ +deepspeed --include localhost:3,4 dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \ + --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json \ --quantization_bit 4 \ ... ``` -其他省略(...)的部分均保持一致即可。 如果想要更改默认的deepseed配置，进入 `dbgpt_hub/configs` 目录，在ds_config.json 更改即可，默认为stage2的策略。 +其他省略(...)的部分均保持一致即可。 如果想要更改默认的deepseed配置，进入 `dbgpt_hub_sql/configs` 目录，在ds_config.json 更改即可，默认为stage2的策略。 脚本中微调时不同模型对应的关键参数lora_target 和 template，如下表： @@ -550,10 +554,10 @@ deepspeed --include localhost:3,4 dbgpt_hub/train/sft_train.py \ `train_sft.sh`中其他关键参数含义： > quantization_bit：是否量化，取值为[4或者8] > model_name_or_path： LLM模型的路径 -> dataset： 取值为训练数据集的配置名字，对应在dbgpt_hub/data/dataset_info.json 中外层key值，如example_text2sql。 +> dataset： 取值为训练数据集的配置名字，对应在dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json 中外层key值，如example_text2sql。 > max_source_length： 输入模型的文本长度，如果计算资源支持，可以尽能设大，如1024或者2048。 > max_target_length： 输出模型的sql内容长度，设置为512一般足够。 -> output_dir ： SFT微调时Peft模块输出的路径，默认设置在dbgpt_hub/output/adapter/路径下 。 +> output_dir ： SFT微调时Peft模块输出的路径，默认设置在dbgpt_hub_sql/output/adapter/路径下 。 > per_device_train_batch_size ： batch的大小，如果计算资源支持，可以设置为更大，默认为1。 > gradient_accumulation_steps ： 梯度更新的累计steps值 > save_steps ： 模型保存的ckpt的steps大小值，默认可以设置为100。 @@ -563,13 +567,13 @@ deepspeed --include localhost:3,4 dbgpt_hub/train/sft_train.py \ ### 3.4、模型预测 -项目目录下`./dbgpt_hub/`下的`output/pred/`，此文件路径为关于模型预测结果默认输出的位置(如果没有则建上)。 +项目目录下`./dbgpt_hub_sql/`下的`output/pred/`，此文件路径为关于模型预测结果默认输出的位置(如果没有则建上)。 预测运行命令： ```bash -poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh +sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh ``` 脚本中默认带着参数`--quantization_bit `为QLoRA的预测，去掉即为LoRA的预测方式。 -其中参数`predicted_input_filename` 为要预测的数据集文件， `--predicted_out_filename` 的值为模型预测的结果文件名。默认结果保存在`dbgpt_hub/output/pred`目录。 +其中参数`predicted_input_filename` 为要预测的数据集文件， `--predicted_out_filename` 的值为模型预测的结果文件名。默认结果保存在`dbgpt_hub_sql/output/pred`目录。 ### 3.5、模型权重 @@ -578,7 +582,7 @@ poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh #### 3.5.1 模型和微调权重合并 如果你需要将训练的基础模型和微调的Peft模块的权重合并，导出一个完整的模型。则运行如下模型导出脚本： ```bash -poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh +sh ./dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh ``` 注意将脚本中的相关参数路径值替换为你项目所对应的路径。 @@ -588,7 +592,7 @@ poetry run sh ./dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh 运行以下命令来： ```bash -poetry run python dbgpt_hub/eval/evaluation.py --plug_value --input Your_model_pred_file +python dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py --plug_value --input Your_model_pred_file ``` 你可以在[这里](docs/eval_llm_result.md)找到我们最新的评估和实验结果。 **注意**： 默认的代码中指向的数据库为从[Spider官方网站](https://yale-lily.github.io/spider)下载的大小为95M的database，如果你需要使用基于Spider的[test-suite](https://github.com/taoyds/test-suite-sql-eval)中的数据库(大小1.27G)，请先下载链接中的数据库到自定义目录，并在上述评估命令中增加参数和值，形如`--db Your_download_db_path`。 diff --git a/dbgpt_hub/eval/evaluation_api.py b/dbgpt_hub/eval/evaluation_api.py deleted file mode 100644 index 77ab00fd..00000000 --- a/dbgpt_hub/eval/evaluation_api.py +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -from typing import Optional, Dict, Any - -from dbgpt_hub.eval import evaluation - - -def start_evaluate( - args: Optional[Dict[str, Any]] = None, -): - # Arguments for evaluation - if args is None: - args = { - "input": "./dbgpt_hub/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql", - "gold": "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt", - "gold_natsql": "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt", - "db": "./dbgpt_hub/data/spider/database", - "table": "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables.json", - "table_natsql": "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json", - "etype": "exec", - "plug_value": True, - "keep_distict": False, - "progress_bar_for_each_datapoint": False, - "natsql": False, - } - else: - args = args - - # Execute evaluation - evaluation.evaluate_api(args) - - -if __name__ == "__main__": - start_evaluate() diff --git a/dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh b/dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh deleted file mode 100644 index e80e7760..00000000 --- a/dbgpt_hub/scripts/gen_train_eval_data.sh +++ /dev/null @@ -1,2 +0,0 @@ -# base spider dataset ,produce train and dev data -python dbgpt_hub/data_process/sql_data_process.py \ No newline at end of file diff --git a/poetry.lock b/poetry.lock deleted file mode 100644 index 8f82af68..00000000 --- a/poetry.lock +++ /dev/null @@ -1,4486 +0,0 @@ -# This file is automatically @generated by Poetry 1.7.1 and should not be changed by hand. - -[[package]] -name = "accelerate" -version = "0.21.0" -description = "Accelerate" -optional = false -python-versions = ">=3.8.0" -files = [ - {file = "accelerate-0.21.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:e2609d37f2c6a56e36a0612feae6ff6d9daac9759f4899432b86b1dc97024ebb"}, - {file = "accelerate-0.21.0.tar.gz", hash = "sha256:e2959a0bf74d97c0b3c0e036ed96065142a060242281d27970d4c4e34f11ca59"}, -] - -[package.dependencies] -numpy = ">=1.17" -packaging = ">=20.0" -psutil = "*" -pyyaml = "*" -torch = ">=1.10.0" - -[package.extras] -dev = ["black (>=23.1,<24.0)", "datasets", "deepspeed", "evaluate", "hf-doc-builder (>=0.3.0)", "parameterized", "pytest", "pytest-subtests", "pytest-xdist", "rich", "ruff (>=0.0.241)", "scikit-learn", "scipy", "tqdm", "transformers", "urllib3 (<2.0.0)"] -quality = ["black (>=23.1,<24.0)", "hf-doc-builder (>=0.3.0)", "ruff (>=0.0.241)", "urllib3 (<2.0.0)"] -rich = ["rich"] -sagemaker = ["sagemaker"] -test-dev = ["datasets", "deepspeed", "evaluate", "scikit-learn", "scipy", "tqdm", "transformers"] -test-prod = ["parameterized", "pytest", "pytest-subtests", "pytest-xdist"] -test-trackers = ["comet-ml", "tensorboard", "wandb"] -testing = ["datasets", "deepspeed", "evaluate", "parameterized", "pytest", "pytest-subtests", "pytest-xdist", "scikit-learn", "scipy", "tqdm", "transformers"] - -[[package]] -name = "aiofiles" -version = "23.2.1" -description = "File support for asyncio." -optional = false -python-versions = ">=3.7" -files = [ - {file = "aiofiles-23.2.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:19297512c647d4b27a2cf7c34caa7e405c0d60b5560618a29a9fe027b18b0107"}, - {file = "aiofiles-23.2.1.tar.gz", hash = "sha256:84ec2218d8419404abcb9f0c02df3f34c6e0a68ed41072acfb1cef5cbc29051a"}, -] - -[[package]] -name = "aiohttp" -version = "3.9.1" -description = "Async http client/server framework (asyncio)" -optional = false -python-versions = ">=3.8" -files = [ - {file = "aiohttp-3.9.1-cp310-cp310-macosx_10_9_universal2.whl", hash = "sha256:e1f80197f8b0b846a8d5cf7b7ec6084493950d0882cc5537fb7b96a69e3c8590"}, - {file = "aiohttp-3.9.1-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:c72444d17777865734aa1a4d167794c34b63e5883abb90356a0364a28904e6c0"}, - {file = "aiohttp-3.9.1-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl", hash = "sha256:9b05d5cbe9dafcdc733262c3a99ccf63d2f7ce02543620d2bd8db4d4f7a22f83"}, - {file = "aiohttp-3.9.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:5c4fa235d534b3547184831c624c0b7c1e262cd1de847d95085ec94c16fddcd5"}, - {file = "aiohttp-3.9.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl", hash = "sha256:289ba9ae8e88d0ba16062ecf02dd730b34186ea3b1e7489046fc338bdc3361c4"}, - {file = "aiohttp-3.9.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_s390x.manylinux2014_s390x.whl", hash = "sha256:bff7e2811814fa2271be95ab6e84c9436d027a0e59665de60edf44e529a42c1f"}, - {file = "aiohttp-3.9.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:81b77f868814346662c96ab36b875d7814ebf82340d3284a31681085c051320f"}, - {file = "aiohttp-3.9.1-cp310-cp310-manylinux_2_5_i686.manylinux1_i686.manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl", hash = "sha256:3b9c7426923bb7bd66d409da46c41e3fb40f5caf679da624439b9eba92043fa6"}, - {file = "aiohttp-3.9.1-cp310-cp310-musllinux_1_1_aarch64.whl", hash = "sha256:8d44e7bf06b0c0a70a20f9100af9fcfd7f6d9d3913e37754c12d424179b4e48f"}, - 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+适用于中文、英文在在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。 + +## 使用方法 + +### 环境准备 + +克隆项目并创建 conda 环境， +```bash +git clone https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Hub.git +cd DB-GPT-Hub +conda create -n dbgpt_hub python=3.10 +conda activate dbgpt_hub +``` + +从源码安装 DB-GPT-NLU， + +```bash +cd src/dbgpt-hub-nlu +pip install -e . +``` + +### 微调 + +```bash +# 假设后续使用 bge-large-zh-v1.5 作为基础模型 +export base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5" + +python main.py \ +--dataset financial_report \ +--dataset_dir ./datasets \ +--base_model_name_or_path $base_model \ +--preprocess_batch_size 64 \ +--per_device_train_batch_size 1024 \ +--output_dir ./output \ +--num_train_epochs 5 \ +--gradient_accumulation_steps 16 \ +--learning_rate 0.001 \ +--logging_steps 100 \ +--eval_strategy "steps" \ +--eval_steps 100 \ +--save_strategy "steps" \ +--save_steps 200 \ +--do_train \ +--do_eval +``` + +### 评估 + +```bash +python main.py \ +--dataset financial_report \ +--dataset_dir ./datasets \ +--base_model_name_or_path $base_model \ +--preprocess_batch_size 64 \ +--per_device_train_batch_size 1024 \ +--output_dir ./output \ +--do_eval +``` + +### 推理 + +```bash +python main.py \ +--dataset financial_report \ +--dataset_dir ./datasets \ +--base_model_name_or_path $base_model \ +--preprocess_batch_size 64 \ +--per_device_train_batch_size 1024 \ +--output_dir ./output \ +--do_infer \ +--input_text "请问安泰集团在2021年的营业成本是多少元" +``` + +## 参与贡献 + +提交 PR 或 Issue。 + +提交代码之前请执行下面命令格式化代码， + +```bash +make fmt +``` \ No newline at end of file diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report.jsonl b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report.jsonl new file mode 100644 index 00000000..9cf84a26 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/datasets/financial_report/data/financial_report.jsonl @@ -0,0 +1,6716 @@ +{"question": "能否根据2020年金宇生物技术股份有限公司的年报，给我简要介绍一下报告期内公司的社会责任工作情况？", "intent": "报告解读分析"} +{"question": "请根据江化微2019年的年报，简要介绍报告期内公司主要销售客户的客户集中度情况，并结合同行业情况进行分析。", "intent": "报告解读分析"} +{"question": "2019年四方科技电子信箱是什么?", "intent": "年报基础信息问答"} +{"question": "研发费用对公司的技术创新和竞争优势有何影响？", "intent": "专业名称解释"} +{"question": "康希诺生物股份公司在2020年的资产负债比率具体是多少，需要保留至小数点后两位？", "intent": "财务指标计算"} +{"question": "苏州科达在2020年的博士及以上人员数量是多少?", "intent": "年报基础信息问答"} +{"question": "河北金牛化工股份有限公司2020年法定代表人对比2019年是否相同?", "intent": "统计对比分析"} +{"question": "南京康尼机电股份有限公司2019年企业研发经费与利润比值是多少?保留2位小数。", "intent": "财务指标计算"} +{"question": "2021年商业城现金及现金等价物增长率是多少?保留2位小数。", "intent": "财务指标计算"} +{"question": "平潭发展在2021年的投资收益增长率保留到小数点后两位是多少？", "intent": "财务指标计算"} +{"question": "请问，光云科技2019年的财务费用是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"} +{"question": "安记食品股份有限公司在2019年的营业利润率是多少，结果请保留至小数点后两位？", "intent": "财务指标计算"} +{"question": "金枫酒业在2020年的管理费用是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"} +{"question": "2019年爱丽家居企业名称是什么?", "intent": "年报基础信息问答"} +{"question": "文投控股在2021年的应付职工薪酬是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"} +{"question": "2020年旭升集团的销售费用和管理费用分别是多少元?", "intent": "年报基础信息问答"} +{"question": "震安科技2019年的办公地址是什么?", "intent": "年报基础信息问答"} +{"question": 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+ def __init__(self, *args, **kwargs): + self._data_dir = kwargs["data_dir"] + self._base_path = kwargs["base_path"] + self._data_path = os.path.join( + self._base_path, "data", "financial_report.jsonl" + ) + super().__init__(*args, **kwargs) + + def _info(self) -> datasets.DatasetInfo: + features = datasets.Features( + { + "text": datasets.Value("string"), + "label": datasets.ClassLabel( + names=["年报基础信息问答", "财务指标计算", "专业名称解释", "报告解读分析", "统计对比分析", "其他问题"] + ), + } + ) + return datasets.DatasetInfo( + features=features, + description="基金年报问答数据集", + task_templates=[ + TextClassification(text_column="text", label_column="label") + ], + ) + + def _split_generators(self, dl_manager): + return [ + datasets.SplitGenerator( + name=datasets.Split.TRAIN, gen_kwargs={"filepath": self._data_path} + ), + ] + + def _generate_examples(self, filepath): + """Snips built in intent examples.""" + num_examples = 0 + with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f: + for idx, line in enumerate(f): + data = json.loads(line) + yield idx, { + "text": data["question"], + "label": data["intent"], + } + num_examples += 1 diff --git a/dbgpt_hub/__init__.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/data_process/connectors/__init__.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data_process/connectors/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/__init__.py diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py new file mode 100644 index 00000000..ebf1696e --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/dataset.py @@ -0,0 +1,52 @@ +import os +from dataclasses import dataclass, field +from typing import Optional + + +@dataclass +class DataArguments: + dataset: str = field( + default="financial_report", + metadata={"help": "The name of the dataset to use."}, + ) + dataset_dir: str = field( + default="./datasets", + metadata={"help": "The name of the folder containing datasets."}, + ) + preprocess_batch_size: int = field( + default=8, metadata={"help": "Batch size for data preprocess"} + ) + max_train_samples: Optional[int] = field( + default=None, + metadata={ + "help": "For debugging purposes or quicker training, truncate the number of training examples to this " + "value if set." + }, + ) + + max_val_samples: Optional[int] = field( + default=None, + metadata={ + "help": "For debugging purposes or quicker training, truncate the number of validation or test examples to this " + "value if set." + }, + ) + + def get_dataset_path(self): + if os.path.exists(self.dataset): + abs_path = os.path.abspath(self.dataset) + return abs_path + abs_path = os.path.abspath(os.path.join(self.dataset_dir, self.dataset)) + return abs_path + + +@dataclass +class InferArguments: + do_infer: bool = field( + default=False, + metadata={"help": "Whether to perform inference."}, + ) + input_text: Optional[str] = field( + default=None, + metadata={"help": "The text to perform inference on."}, + ) diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py new file mode 100644 index 00000000..dbfc979a --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/config/model_args.py @@ -0,0 +1,116 @@ +from dataclasses import dataclass, field +from typing import Optional + +from transformers import TrainingArguments + + +@dataclass +class NLUTrainingArguments(TrainingArguments): + output_dir: str = field( + default="output", + metadata={ + "help": "The output directory where the model predictions and checkpoints will be written." + }, + ) + num_train_epochs: int = field( + default=6, metadata={"help": "Specify number of epochs, default 6"} + ) + per_device_train_batch_size: int = field( + default=8, metadata={"help": "Specify number of batch size, default 8"} + ) + learning_rate: float = field( + default=1e-4, metadata={"help": "Specify learning rate, default 1e-4"} + ) + weight_decay: float = field( + default=0.01, metadata={"help": "Specify weight decay, default 0.01"} + ) + do_train: bool = field(default=False, metadata={"help": "Whether to run training."}) + eval_strategy: str = field( + default="no", metadata={"help": "The evaluation strategy to use."} + ) + save_strategy: str = field( + default="no", + metadata={"help": "The save strategy to use."}, + ) + load_best_model_at_end: bool = field( + default=True, + metadata={"help": "Whether to load the best model at the end of training."}, + ) + + +@dataclass +class ModelArguments: + """Arguments pertaining to which model/config/tokenizer we are going to fine-tune from.""" + + base_model_name_or_path: str = field( + metadata={ + "help": "Path to pretrained model or model identifier from huggingface.co/models" + } + ) + adapter_name_or_path: Optional[str] = field( + default=None, + metadata={ + "help": "Path to pretrained adapter or adapter identifier from huggingface.co/models" + } + ) + base_tokenizer_name: Optional[str] = field( + default=None, + metadata={ + "help": "Base pretrained tokenizer name or path if not the same as model_name" + }, + ) + + config_name: Optional[str] = field( + default=None, + metadata={ + "help": "Pretrained config name or path if not the same as model_name" + }, + ) + tokenizer_name: Optional[str] = field( + default=None, + metadata={ + "help": "Pretrained tokenizer name or path if not the same as model_name" + }, + ) + cache_dir: Optional[str] = field( + default=None, + metadata={ + "help": "Where to store the pretrained models downloaded from huggingface.co" + }, + ) + use_fast_tokenizer: bool = field( + default=True, + metadata={ + "help": "Whether to use one of the fast tokenizer (backed by the tokenizers library) or not." + }, + ) + model_revision: str = field( + default="main", + metadata={ + "help": "The specific model version to use (can be a branch name, tag name or commit id)." + }, + ) + use_auth_token: bool = field( + default=False, + metadata={ + "help": "Will use the token generated when running `transformers-cli login` (necessary to use this script " + "with private models)." + }, + ) + + lora_r: int = field( + default=8, + metadata={"help": "Lora R dimension"}, + ) + lora_alpha: int = field( + default=32, + metadata={"help": "Lora alpha parameter"}, + ) + lora_dropout: float = field( + default=0.1, + metadata={"help": "Lora dropout probability"}, + ) + max_length: int = field( + default=512, + metadata={"help": "Maximum input sequence length"}, + ) diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/intent.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/intent.py new file mode 100644 index 00000000..7143ac4b --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/intent.py @@ -0,0 +1,162 @@ +import ast +import evaluate +import numpy as np +import pandas as pd +import torch +from .config.dataset import DataArguments, InferArguments +from .config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments +from datasets import Dataset +from .model.qwen import Qwen2ForSequenceClassification +from peft import LoraConfig, PeftConfig, PeftModel, TaskType, get_peft_model +from transformers import ( + AutoTokenizer, + DataCollatorWithPadding, + HfArgumentParser, + Trainer, + pipeline, +) +from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score + +def get_device(): + return torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") + + +def load_dataset_from_jsonl(file_path, intent_dict): + df = pd.read_json(file_path, lines=True) + df["intent"] = df["intent"].apply(lambda x: intent_dict[x]) + dataset_dict = { + "question": df["question"].tolist(), + "intent": df["intent"].tolist(), + } + return Dataset.from_dict(dataset_dict).train_test_split(test_size=0.2) + +def prepare_model(args, intent_list): + model = Qwen2ForSequenceClassification.from_pretrained( + args.base_model_name_or_path, + num_labels=len(intent_list), + ).bfloat16() + + peft_config = LoraConfig( + task_type=TaskType.SEQ_CLS, + inference_mode=False, + r=args.lora_r, + lora_alpha=args.lora_alpha, + lora_dropout=args.lora_dropout, + target_modules=[ + "q_proj", + "k_proj", + "v_proj", + "o_proj", + "up_proj", + "gate_proj", + "down_proj", + ], + ) + + return get_peft_model(model, peft_config) + +def tokenize_and_align_labels(examples, tokenizer, max_length): + tokenized_inputs = tokenizer( + examples["question"], + padding="longest", + max_length=max_length, + truncation=True, + ) + tokenized_inputs["labels"] = examples["intent"] + return tokenized_inputs + + +def main(): + parser = HfArgumentParser( + (ModelArguments, NLUTrainingArguments, DataArguments, InferArguments) + ) + ( + model_args, + training_args, + data_args, + infer_args, + ) = parser.parse_args_into_dataclasses() + + device = get_device() + print(f"Using device: {device}") + + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_args.base_model_name_or_path, pad_token='<|endoftext|>', trust_remote_code=True) + if 'qwen' in model_args.base_model_name_or_path.lower(): + tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '<|endoftext|>'}) + + if data_args.dataset == "intent": + intent_dict = {'报告解读分析': 0, '年报基础信息问答': 1, '专业名称解释': 2, '财务指标计算': 3, '统计对比分析': 4} + ds = load_dataset_from_jsonl("./datasets/financial_report/data//financial_report_v2.jsonl", intent_dict) + else: + raise NotImplementedError + + def compute_metrics(p): + preds = np.argmax(p.predictions, axis=1) + labels = p.label_ids + accuracy = (preds == labels).mean() + precision = precision_score(labels, preds, average='weighted') + recall = recall_score(labels, preds, average='weighted') + f1 = f1_score(labels, preds, average='weighted') + return { + "accuracy": accuracy, + "precision": precision, + "recall": recall, + "f1": f1, + } + + if training_args.do_train: + model = prepare_model(model_args, list(intent_dict.keys())) + model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id + model.print_trainable_parameters() + + tokenized_ds = ds.map( + lambda x: tokenize_and_align_labels(x, tokenizer, model_args.max_length), + batched=True, + ) + + data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer, padding=True) + + trainer = Trainer( + model=model, + args=training_args, + train_dataset=tokenized_ds["train"], + eval_dataset=tokenized_ds["test"], + tokenizer=tokenizer, + data_collator=data_collator, + compute_metrics=compute_metrics, + ) + + trainer.train() + + if infer_args.do_infer: + adapter_path = model_args.adapter_name_or_path + peft_config = PeftConfig.from_pretrained(adapter_path) + model = Qwen2ForSequenceClassification.from_pretrained( + peft_config.base_model_name_or_path, + num_labels=len(intent_dict) + ) + model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_path) + # merge and unload is necessary for inference + model = model.merge_and_unload() + model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id + device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' + model = model.to(device) + def infer(question): + inputs = tokenizer( + question, + padding="longest", + max_length=512, + truncation=True, + return_tensors="pt", + ).to(device) + with torch.no_grad(): + outputs = model(**inputs) + predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1) + return predictions.cpu().numpy()[0] + question = '请问，在苏州迈为科技股份有限公司2019年的年报中，现金流的情况是否发生了重大变化？若发生，导致重大变化的原因是什么？' + prediction = infer(question) + intent_label = {v: k for k, v in intent_dict.items()}[prediction] + print(f"Question: {question} -> Predicted Intent: {intent_label}") + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/dbgpt_hub/dataset_util/__init__.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/dataset_util/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/__init__.py diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py new file mode 100644 index 00000000..3255f956 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/qwen.py @@ -0,0 +1,466 @@ +import logging +import os + +from transformers.modeling_attn_mask_utils import ( + _prepare_4d_causal_attention_mask, + _prepare_4d_causal_attention_mask_for_sdpa, +) +from transformers.modeling_outputs import TokenClassifierOutput +from transformers.models.qwen2.modeling_qwen2 import * + +# set start index, default is 0. If set to -1, it will disable BiLLM. +START_INDEX = int(os.getenv("START_INDEX", 0)) + +logging.basicConfig(level=logging.INFO) +logger = logging.getLogger("dbgpt_hub_nlu.model.qwen") + + +class Qwen2Model(Qwen2PreTrainedModel): + """ + Transformer decoder consisting of *config.num_hidden_layers* layers. Each layer is a [`Qwen2DecoderLayer`] + + Args: + config: Qwen2Config + """ + + def __init__(self, config: Qwen2Config): + super().__init__(config) + self.padding_idx = config.pad_token_id + self.vocab_size = config.vocab_size + + self.embed_tokens = nn.Embedding( + config.vocab_size, config.hidden_size, self.padding_idx + ) + self.bidirectionas = [ + START_INDEX > -1 and layer_idx >= START_INDEX + for layer_idx in range(config.num_hidden_layers) + ] + self.layers = nn.ModuleList( + [ + Qwen2DecoderLayer(config, layer_idx) + for layer_idx in range(config.num_hidden_layers) + ] + ) + self._attn_implementation = config._attn_implementation + self.norm = Qwen2RMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps) + + self.gradient_checkpointing = False + # Initialize weights and apply final processing + self.post_init() + if START_INDEX > -1: + logger.info(f"Here is the Qwen2 model! START_INDEX={START_INDEX}") + else: + logger.info(f"START_INDEX={START_INDEX}") + + def get_input_embeddings(self): + return self.embed_tokens + + def set_input_embeddings(self, value): + self.embed_tokens = value + + @add_start_docstrings_to_model_forward(QWEN2_INPUTS_DOCSTRING) + def forward( + self, + input_ids: torch.LongTensor = None, + attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, + position_ids: Optional[torch.LongTensor] = None, + past_key_values: Optional[List[torch.FloatTensor]] = None, + inputs_embeds: Optional[torch.FloatTensor] = None, + use_cache: Optional[bool] = None, + output_attentions: Optional[bool] = None, + output_hidden_states: Optional[bool] = None, + return_dict: Optional[bool] = None, + ) -> Union[Tuple, BaseModelOutputWithPast]: + output_attentions = ( + output_attentions + if output_attentions is not None + else self.config.output_attentions + ) + output_hidden_states = ( + output_hidden_states + if output_hidden_states is not None + else self.config.output_hidden_states + ) + use_cache = use_cache if use_cache is not None else self.config.use_cache + + return_dict = ( + return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict + ) + + # retrieve input_ids and inputs_embeds + if input_ids is not None and inputs_embeds is not None: + raise ValueError( + "You cannot specify both decoder_input_ids and decoder_inputs_embeds at the same time" + ) + elif input_ids is not None: + batch_size, seq_length = input_ids.shape + elif inputs_embeds is not None: + batch_size, seq_length, _ = inputs_embeds.shape + else: + raise ValueError( + "You have to specify either decoder_input_ids or decoder_inputs_embeds" + ) + + if self.gradient_checkpointing and self.training: + if use_cache: + logger.warning_once( + "`use_cache=True` is incompatible with gradient checkpointing. Setting `use_cache=False`..." + ) + use_cache = False + + past_key_values_length = 0 + + if use_cache: + use_legacy_cache = not isinstance(past_key_values, Cache) + if use_legacy_cache: + past_key_values = DynamicCache.from_legacy_cache(past_key_values) + past_key_values_length = past_key_values.get_usable_length(seq_length) + + if position_ids is None: + device = input_ids.device if input_ids is not None else inputs_embeds.device + position_ids = torch.arange( + past_key_values_length, + seq_length + past_key_values_length, + dtype=torch.long, + device=device, + ) + position_ids = position_ids.unsqueeze(0).view(-1, seq_length) + else: + position_ids = position_ids.view(-1, seq_length).long() + + if inputs_embeds is None: + inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids) + + if ( + attention_mask is not None + and self._attn_implementation == "flash_attention_2" + and use_cache + ): + is_padding_right = attention_mask[:, -1].sum().item() != batch_size + if is_padding_right: + raise ValueError( + "You are attempting to perform batched generation with padding_side='right'" + " this may lead to unexpected behaviour for Flash Attention version of Qwen2. Make sure to " + " call `tokenizer.padding_side = 'left'` before tokenizing the input. " + ) + + if self._attn_implementation == "flash_attention_2": + # 2d mask is passed through the layers + attention_mask = ( + attention_mask + if (attention_mask is not None and 0 in attention_mask) + else None + ) + elif self._attn_implementation == "sdpa" and not output_attentions: + # output_attentions=True can not be supported when using SDPA, and we fall back on + # the manual implementation that requires a 4D causal mask in all cases. + attention_mask = _prepare_4d_causal_attention_mask_for_sdpa( + attention_mask, + (batch_size, seq_length), + inputs_embeds, + past_key_values_length, + ) + else: + # 4d mask is passed through the layers + attention_mask = _prepare_4d_causal_attention_mask( + attention_mask, + (batch_size, seq_length), + inputs_embeds, + past_key_values_length, + sliding_window=self.config.sliding_window, + ) + bi_attention_mask = ( + torch.zeros_like(attention_mask) if attention_mask is not None else None + ) + + hidden_states = inputs_embeds + + # decoder layers + all_hidden_states = () if output_hidden_states else None + all_self_attns = () if output_attentions else None + next_decoder_cache = None + + for is_bidirectional, decoder_layer in zip(self.bidirectionas, self.layers): + if output_hidden_states: + all_hidden_states += (hidden_states,) + + if self.gradient_checkpointing and self.training: + layer_outputs = self._gradient_checkpointing_func( + decoder_layer.__call__, + hidden_states, + bi_attention_mask if is_bidirectional else attention_mask, + position_ids, + past_key_values, + output_attentions, + use_cache, + ) + else: + layer_outputs = decoder_layer( + hidden_states, + attention_mask=bi_attention_mask + if is_bidirectional + else attention_mask, + position_ids=position_ids, + past_key_value=past_key_values, + output_attentions=output_attentions, + use_cache=use_cache, + ) + + hidden_states = layer_outputs[0] + + if use_cache: + next_decoder_cache = layer_outputs[2 if output_attentions else 1] + + if output_attentions: + all_self_attns += (layer_outputs[1],) + + hidden_states = self.norm(hidden_states) + + # add hidden states from the last decoder layer + if output_hidden_states: + all_hidden_states += (hidden_states,) + + next_cache = None + if use_cache: + next_cache = ( + next_decoder_cache.to_legacy_cache() + if use_legacy_cache + else next_decoder_cache + ) + + if not return_dict: + return tuple( + v + for v in [hidden_states, next_cache, all_hidden_states, all_self_attns] + if v is not None + ) + return BaseModelOutputWithPast( + last_hidden_state=hidden_states, + past_key_values=next_cache, + hidden_states=all_hidden_states, + attentions=all_self_attns, + ) + + +@add_start_docstrings( + """ + The Qwen2 Model transformer with a sequence classification head on top (linear layer). + + [`Qwen2ForSequenceClassification`] uses the last token in order to do the classification, as other causal models + (e.g. GPT-2) do. + + Since it does classification on the last token, it requires to know the position of the last token. If a + `pad_token_id` is defined in the configuration, it finds the last token that is not a padding token in each row. If + no `pad_token_id` is defined, it simply takes the last value in each row of the batch. Since it cannot guess the + padding tokens when `inputs_embeds` are passed instead of `input_ids`, it does the same (take the last value in + each row of the batch). + """, + QWEN2_START_DOCSTRING, +) +class Qwen2ForSequenceClassification(Qwen2PreTrainedModel): + def __init__(self, config): + super().__init__(config) + self.num_labels = config.num_labels + self.model = Qwen2Model(config) + self.score = nn.Linear(config.hidden_size, self.num_labels, bias=False) + + # Initialize weights and apply final processing + self.post_init() + + def get_input_embeddings(self): + return self.model.embed_tokens + + def set_input_embeddings(self, value): + self.model.embed_tokens = value + + @add_start_docstrings_to_model_forward(QWEN2_INPUTS_DOCSTRING) + def forward( + self, + input_ids: torch.LongTensor = None, + attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, + position_ids: Optional[torch.LongTensor] = None, + past_key_values: Optional[List[torch.FloatTensor]] = None, + inputs_embeds: Optional[torch.FloatTensor] = None, + labels: Optional[torch.LongTensor] = None, + use_cache: Optional[bool] = None, + output_attentions: Optional[bool] = None, + output_hidden_states: Optional[bool] = None, + return_dict: Optional[bool] = None, + ) -> Union[Tuple, SequenceClassifierOutputWithPast]: + r""" + labels (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size,)`, *optional*): + Labels for computing the sequence classification/regression loss. Indices should be in `[0, ..., + config.num_labels - 1]`. If `config.num_labels == 1` a regression loss is computed (Mean-Square loss), If + `config.num_labels > 1` a classification loss is computed (Cross-Entropy). + """ + return_dict = ( + return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict + ) + + transformer_outputs = self.model( + input_ids, + attention_mask=attention_mask, + position_ids=position_ids, + past_key_values=past_key_values, + inputs_embeds=inputs_embeds, + use_cache=use_cache, + output_attentions=output_attentions, + output_hidden_states=output_hidden_states, + return_dict=return_dict, + ) + hidden_states = transformer_outputs[0] + logits = self.score(hidden_states) + + if input_ids is not None: + batch_size = input_ids.shape[0] + else: + batch_size = inputs_embeds.shape[0] + + if self.config.pad_token_id is None and batch_size != 1: + raise ValueError( + "Cannot handle batch sizes > 1 if no padding token is defined." + ) + if self.config.pad_token_id is None: + sequence_lengths = -1 + else: + if input_ids is not None: + # if no pad token found, use modulo instead of reverse indexing for ONNX compatibility + sequence_lengths = ( + torch.eq(input_ids, self.config.pad_token_id).int().argmax(-1) - 1 + ) + sequence_lengths = sequence_lengths % input_ids.shape[-1] + sequence_lengths = sequence_lengths.to(logits.device) + else: + sequence_lengths = -1 + + pooled_logits = logits[ + torch.arange(batch_size, device=logits.device), sequence_lengths + ] + + loss = None + if labels is not None: + labels = labels.to(logits.device) + if self.config.problem_type is None: + if self.num_labels == 1: + self.config.problem_type = "regression" + elif self.num_labels > 1 and ( + labels.dtype == torch.long or labels.dtype == torch.int + ): + self.config.problem_type = "single_label_classification" + else: + self.config.problem_type = "multi_label_classification" + + if self.config.problem_type == "regression": + loss_fct = MSELoss() + if self.num_labels == 1: + loss = loss_fct(pooled_logits.squeeze(), labels.squeeze()) + else: + loss = loss_fct(pooled_logits, labels) + elif self.config.problem_type == "single_label_classification": + loss_fct = CrossEntropyLoss() + loss = loss_fct( + pooled_logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1) + ) + elif self.config.problem_type == "multi_label_classification": + loss_fct = BCEWithLogitsLoss() + loss = loss_fct(pooled_logits, labels) + if not return_dict: + output = (pooled_logits,) + transformer_outputs[1:] + return ((loss,) + output) if loss is not None else output + + return SequenceClassifierOutputWithPast( + loss=loss, + logits=pooled_logits, + past_key_values=transformer_outputs.past_key_values, + hidden_states=transformer_outputs.hidden_states, + attentions=transformer_outputs.attentions, + ) + + +@add_start_docstrings( + """ + The Qwen2 Model transformer with a token classification head on top (linear layer). + """, + QWEN2_START_DOCSTRING, +) +class Qwen2ForTokenClassification(Qwen2PreTrainedModel): + def __init__(self, config): + super().__init__(config) + self.num_labels = config.num_labels + self.model = Qwen2Model(config) + if ( + hasattr(config, "classifier_dropout") + and config.classifier_dropout is not None + ): + classifier_dropout = config.classifier_dropout + elif hasattr(config, "hidden_dropout") and config.hidden_dropout is not None: + classifier_dropout = config.hidden_dropout + else: + classifier_dropout = 0.1 + self.dropout = nn.Dropout(classifier_dropout) + self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels) + + # Initialize weights and apply final processing + self.post_init() + + def get_input_embeddings(self): + return self.model.embed_tokens + + def set_input_embeddings(self, value): + self.model.embed_tokens = value + + @add_start_docstrings_to_model_forward(QWEN2_INPUTS_DOCSTRING) + def forward( + self, + input_ids: torch.LongTensor = None, + attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, + position_ids: Optional[torch.LongTensor] = None, + past_key_values: Optional[List[torch.FloatTensor]] = None, + inputs_embeds: Optional[torch.FloatTensor] = None, + labels: Optional[torch.LongTensor] = None, + use_cache: Optional[bool] = None, + output_attentions: Optional[bool] = None, + output_hidden_states: Optional[bool] = None, + return_dict: Optional[bool] = None, + ) -> Union[Tuple, TokenClassifierOutput]: + r""" + labels (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size,)`, *optional*): + Labels for computing the sequence classification/regression loss. Indices should be in `[0, ..., + config.num_labels - 1]`. If `config.num_labels == 1` a regression loss is computed (Mean-Square loss), If + `config.num_labels > 1` a classification loss is computed (Cross-Entropy). + """ + return_dict = ( + return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict + ) + + outputs = self.model( + input_ids, + attention_mask=attention_mask, + position_ids=position_ids, + past_key_values=past_key_values, + inputs_embeds=inputs_embeds, + use_cache=use_cache, + output_attentions=output_attentions, + output_hidden_states=output_hidden_states, + return_dict=return_dict, + ) + sequence_output = outputs[0] + + sequence_output = self.dropout(sequence_output) + logits = self.classifier(sequence_output) + + loss = None + if labels is not None: + loss_fct = CrossEntropyLoss() + loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1)) + + if not return_dict: + output = (logits,) + outputs[2:] + return ((loss,) + output) if loss is not None else output + + return TokenClassifierOutput( + loss=loss, + logits=logits, + hidden_states=outputs.hidden_states, + attentions=outputs.attentions, + ) diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py new file mode 100644 index 00000000..6460e4e3 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/model/simple.py @@ -0,0 +1,102 @@ +import json +from typing import Dict, List, Tuple + +import torch +from torch import nn + + +class SimpleIntentClassifier(nn.Module): + def __init__(self, input_dim: int, num_classes: int): + super(SimpleIntentClassifier, self).__init__() + self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128) + self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes) + self.relu = nn.ReLU() + self._label_dict = None + self._id2label = None + + def forward(self, input_ids, intent_label_ids): + x = self.fc1(input_ids) + x = self.relu(x) + logits = self.fc2(x) + if intent_label_ids is not None: + loss_fct = nn.CrossEntropyLoss() + loss = loss_fct(logits, intent_label_ids) + return loss, logits + return None, logits + + @property + def device(self): + return next(self.parameters()).device + + def save_pretrained(self, save_directory: str, label_dict: Dict[str, int]): + current_device = self.device + # Move model to CPU before saving + self.to(torch.device("cpu")) + torch.save(self.state_dict(), f"{save_directory}/pytorch_model.bin") + config = { + "architectures": ["SimpleIntentClassifier"], + "input_dim": self.fc1.in_features, + "hidden_size": self.fc2.out_features, + "model_type": "simple", + } + tokenizer_config = {"labels": label_dict} + with open(f"{save_directory}/config.json", "w") as f: + json.dump(config, f, ensure_ascii=False) + + with open(f"{save_directory}/tokenizer_config.json", "w") as f: + json.dump(tokenizer_config, f, ensure_ascii=False) + self.to(current_device) + + @classmethod + def from_pretrained(cls, model_path, map_location=None): + with open(f"{model_path}/config.json", "r") as f: + config = json.load(f) + + with open(f"{model_path}/tokenizer_config.json", "r") as f: + tokenizer_config = json.load(f) + + model = cls(config["input_dim"], config["hidden_size"]) + + if map_location is None: + map_location = torch.device("cpu") + + state_dict = torch.load( + f"{model_path}/pytorch_model.bin", map_location=map_location + ) + model.load_state_dict(state_dict) + + model._label_dict = tokenizer_config["labels"] + model._id2label = {v: k for k, v in model._label_dict.items()} + return model + + def predict(self, input_ids, device) -> Tuple[List[str], List[Dict]]: + _id2label = self._id2label + device = device or self.device + with torch.no_grad(): + input_ids = input_ids.to(device) + _, logits = self(input_ids, None) + probs = torch.argmax(logits, axis=1) + predictions = [] + for p in probs: + label = _id2label.get(p.item(), "Unknown") + predictions.append(label) + return predictions, [] + + +def batch_sentence_embeddings(sentences, tokenizer, model, device, batch_size): + from tqdm import tqdm + + embeddings = [] + for i in tqdm(range(0, len(sentences), batch_size), desc="Generating Embeddings"): + batch = sentences[i : i + batch_size] + encoded_input = tokenizer( + batch, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt" + ).to(device) + with torch.no_grad(): + model_output = model(**encoded_input) + sentence_embeddings = model_output[0][:, 0] + sentence_embeddings = torch.nn.functional.normalize( + sentence_embeddings, p=2, dim=1 + ) + embeddings.append(sentence_embeddings) + return torch.cat(embeddings) diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py new file mode 100644 index 00000000..bcc2e803 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/ner.py @@ -0,0 +1,200 @@ +import ast + +import evaluate +import numpy as np +import pandas as pd +import torch +from config.dataset import DataArguments, InferArguments +from config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments +from datasets import Dataset +from model.qwen import Qwen2ForTokenClassification +from peft import LoraConfig, PeftConfig, PeftModel, TaskType, get_peft_model +from transformers import ( + AutoTokenizer, + DataCollatorForTokenClassification, + HfArgumentParser, + Trainer, + pipeline, +) + + +def get_device(): + return torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") + + +def load_tokenizer(base_model_name_or_path): + return AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name_or_path) + + +def load_dataset_from_jsonl(file_path): + df = pd.read_json(file_path, lines=True) + # df["tokens"] = df["tokens"].apply(ast.literal_eval) + # df["labels"] = df["labels"].apply(ast.literal_eval) + # df["ner_tags"] = df["ner_tags"].apply(ast.literal_eval) + dataset_dict = { + "tokens": df["tokens"].tolist(), + "labels": df["labels"].tolist(), + "ner_tags": df["ner_tags"].tolist(), + } + return Dataset.from_dict(dataset_dict).train_test_split(test_size=0.2) + + +def prepare_model(args, label2id, id2label): + model = Qwen2ForTokenClassification.from_pretrained( + args.base_model_name_or_path, + num_labels=len(label2id), + id2label=id2label, + label2id=label2id, + ).bfloat16() + + peft_config = LoraConfig( + task_type=TaskType.TOKEN_CLS, + inference_mode=False, + r=args.lora_r, + lora_alpha=args.lora_alpha, + lora_dropout=args.lora_dropout, + target_modules=[ + "q_proj", + "k_proj", + "v_proj", + "o_proj", + "up_proj", + "gate_proj", + "down_proj", + ], + ) + + return get_peft_model(model, peft_config) + + +def tokenize_and_align_labels(examples, tokenizer, max_length): + tokenized_inputs = tokenizer( + examples["tokens"], + is_split_into_words=True, + padding="longest", + max_length=max_length, + truncation=True, + ) + labels = [] + for i, label in enumerate(examples["ner_tags"]): + word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i) + previous_word_idx = None + label_ids = [] + for word_idx in word_ids: + if word_idx is None: + label_ids.append(-100) + elif word_idx != previous_word_idx: + label_ids.append(label[word_idx]) + else: + label_ids.append(-100) + previous_word_idx = word_idx + labels.append(label_ids) + tokenized_inputs["labels"] = labels + return tokenized_inputs + + +def compute_metrics(p, label_list, seqeval): + predictions, labels = p + predictions = np.argmax(predictions, axis=2) + true_predictions = [ + [label_list[p] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100] + for prediction, label in zip(predictions, labels) + ] + true_labels = [ + [label_list[l] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100] + for prediction, label in zip(predictions, labels) + ] + results = seqeval.compute(predictions=true_predictions, references=true_labels) + return { + "precision": results["overall_precision"], + "recall": results["overall_recall"], + "f1": results["overall_f1"], + "accuracy": results["overall_accuracy"], + } + + +def main(): + parser = HfArgumentParser( + (ModelArguments, NLUTrainingArguments, DataArguments, InferArguments) + ) + ( + model_args, + training_args, + data_args, + infer_args, + ) = parser.parse_args_into_dataclasses() + + device = get_device() + print(f"Using device: {device}") + + tokenizer = load_tokenizer(model_args.base_model_name_or_path) + seqeval = evaluate.load("seqeval") + + if data_args.dataset == "ner": + label2id = { + "O": 0, + "B-ent_name": 1, + "I-ent_name": 2, + "B-ent_short_name": 3, + "I-ent_short_name": 4, + "B-year": 5, + "I-year": 6, + "B-key_word": 7, + "I-key_word": 8, + } + ds = load_dataset_from_excel("./datasets/financial_report/data/ner.xlsx") + else: + raise NotImplementedError + + id2label = {v: k for k, v in label2id.items()} + label_list = list(label2id.keys()) + + if training_args.do_train: + model = prepare_model(model_args, label2id, id2label) + model.print_trainable_parameters() + + tokenized_ds = ds.map( + lambda x: tokenize_and_align_labels(x, tokenizer, model_args.max_length), + batched=True, + ) + data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer) + + trainer = Trainer( + model=model, + args=training_args, + train_dataset=tokenized_ds["train"], + eval_dataset=tokenized_ds["test"], + tokenizer=tokenizer, + data_collator=data_collator, + compute_metrics=compute_metrics, + ) + + trainer.train() + + if infer_args.do_infer: + adapter_path = "./output/checkpoint-500" + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_path) + peft_config = PeftConfig.from_pretrained(adapter_path) + model = Qwen2ForTokenClassification.from_pretrained( + peft_config.base_model_name_or_path, + num_labels=len(label2id), + id2label=id2label, + label2id=label2id, + ) + model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_path) + # merge and unload is necessary for inference + model = model.merge_and_unload() + + token_classifier = pipeline( + "token-classification", + model=model, + tokenizer=tokenizer, + aggregation_strategy="simple", + ) + sentence = "康希诺生物股份公司在2020年的资产负债比率具体是多少?" + tokens = token_classifier(sentence) + print(tokens) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py new file mode 100644 index 00000000..3a3a8739 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/dbgpt_hub_nlu/trainer.py @@ -0,0 +1,91 @@ +import logging +import os +from typing import Optional, Type + +import torch +from datasets import DatasetDict +from sklearn.metrics import accuracy_score +from transformers import Trainer + +from .config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments + +logger = logging.getLogger(__name__) + + +def _load_base_model(model_args: ModelArguments, device: torch.device): + from transformers import AutoModel, AutoTokenizer + + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( + model_args.base_tokenizer_name or model_args.base_model_name_or_path + ) + model = AutoModel.from_pretrained(model_args.base_model_name_or_path) + model = model.to(device) + model.eval() + return tokenizer, model + + +def compute_metrics(p): + preds = torch.argmax(torch.Tensor(p.predictions), axis=1) + return {"accuracy": accuracy_score(p.label_ids, preds)} + + +class NLUTrainer: + def __init__( + self, + dataset: DatasetDict, + model, + training_args: NLUTrainingArguments, + label_features, + model_cls: Optional[Type] = None, + ): + self.dataset = dataset + self.model = model + self.model_cls = model_cls or model.__class__ + self.training_args = training_args + self.trainer = Trainer( + model=model, + args=training_args, + train_dataset=self.dataset["train"] if training_args.do_train else None, + eval_dataset=self.dataset["valid"] if training_args.do_eval else None, + compute_metrics=compute_metrics, + ) + self.label_features = label_features + + def load_model(self, model_path: Optional[str] = None): + if not model_path: + return + model_file = os.path.join(model_path, "pytorch_model.bin") + if not os.path.exists(model_file): + return + # Load the saved model weights + model = self.model_cls.from_pretrained(model_path) + model = model.to(self.training_args.device) + self.model = model + self.trainer.model = model + logger.info(f"Model loaded from {model_path}") + + def train(self): + self.trainer.train() + label_features = self.label_features + label_dict = {label: i for i, label in enumerate(label_features.names)} + self.model.save_pretrained(self.training_args.output_dir, label_dict) + self.trainer.save_model() + + def evaluate(self): + eval_result = self.trainer.evaluate() + logger.info(f"Evaluation result: {eval_result}") + + def infer(self, input_ids, label_features): + model = self.model + model.eval() + label_features = label_features or self._get_label_features() + with torch.no_grad(): + input_ids = input_ids.to(self.training_args.device) + _, logits = model(input_ids, None) + prediction = torch.argmax(logits, axis=1).item() + prediction_label = label_features.int2str([prediction]) + logger.info(f"Prediction: {prediction_label[0]}") + return prediction + + def _get_label_features(self): + return self.label_features diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/main.py b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py new file mode 100644 index 00000000..c5a01ca0 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/main.py @@ -0,0 +1,146 @@ +import logging +import os +import sys + +logging.basicConfig( + format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s", + datefmt="%m/%d/%Y %H:%M:%S", + handlers=[logging.StreamHandler(sys.stdout)], + level=logging.INFO, +) + +from typing import TYPE_CHECKING, Tuple + +import torch +from datasets import DatasetDict, load_dataset +from dbgpt_hub_nlu.config.dataset import DataArguments, InferArguments +from dbgpt_hub_nlu.config.model_args import ModelArguments, NLUTrainingArguments +from dbgpt_hub_nlu.model.simple import SimpleIntentClassifier +from dbgpt_hub_nlu.trainer import NLUTrainer, _load_base_model +from transformers import HfArgumentParser + +logger = logging.getLogger(__name__) + +if TYPE_CHECKING: + from datasets import Features + + +def _load_model( + input_dim: int, num_classes: int, device: torch.device +) -> SimpleIntentClassifier: + model = SimpleIntentClassifier(input_dim, num_classes) + logger.info(f"Model loaded to devie: {device}") + model = model.to(device) + return model + + +def _load_dataset( + tokenizer, + model, + data_args: DataArguments, + training_args: NLUTrainingArguments, + just_infer: bool = False, +) -> Tuple[int, int, "Features", DatasetDict]: + from dbgpt_hub_nlu.model.simple import batch_sentence_embeddings + + def handle_fin_func(batch): + return { + "input_ids": batch_sentence_embeddings( + batch["text"], + tokenizer, + model, + training_args.device, + batch_size=data_args.preprocess_batch_size, + ), + "intent_label_ids": batch["label"], + } + + ds = load_dataset(data_args.get_dataset_path(), trust_remote_code=True) + # Just has train split + ds = ds["train"] + if data_args.max_train_samples: + ds = ds.select(range(data_args.max_train_samples)) + + label_features = ds.features["label"] + num_classes = label_features.num_classes + + if just_infer: + return 1, num_classes, label_features, ds + + dataset = ds.map( + handle_fin_func, batched=True, batch_size=training_args.train_batch_size + ) + dataset = dataset.remove_columns(["text", "label"]) + ds_train_devtest = dataset.train_test_split(test_size=0.2, seed=42) + ds_devtest = ds_train_devtest["test"].train_test_split(test_size=0.5, seed=42) + + input_dim = len(ds_train_devtest["train"][0]["input_ids"]) + ds_splits = DatasetDict( + { + "train": ds_train_devtest["train"], + "valid": ds_devtest["train"], + "test": ds_devtest["test"], + } + ) + return input_dim, num_classes, label_features, ds_splits + + +def main() -> None: + # See all possible arguments by passing the --help flag to this script. + parser = HfArgumentParser( + (ModelArguments, DataArguments, NLUTrainingArguments, InferArguments) + ) + if len(sys.argv) == 2 and sys.argv[1].endswith(".json"): + # If we pass only one argument to the script and it's the path to a json file, + # let's parse it to get our arguments. + model_args, data_args, training_args, infer_args = parser.parse_json_file( + json_file=os.path.abspath(sys.argv[1]) + ) + else: + ( + model_args, + data_args, + training_args, + infer_args, + ) = parser.parse_args_into_dataclasses() + + just_infer = ( + infer_args.do_infer + and not training_args.do_train + and not training_args.do_eval + and not training_args.do_predict + ) + + base_tokenizer, base_model = _load_base_model(model_args, training_args.device) + + input_dim, num_classes, label_features, dataset = _load_dataset( + base_tokenizer, base_model, data_args, training_args, just_infer=just_infer + ) + model = _load_model(input_dim, num_classes, training_args.device) + trainer = NLUTrainer(dataset, model, training_args, label_features) + if training_args.output_dir: + # Load existing checkpoint + trainer.load_model(training_args.output_dir) + + if training_args.do_train: + trainer.train() + + if training_args.do_eval: + trainer.evaluate() + + if infer_args.do_infer: + from dbgpt_hub_nlu.model.simple import batch_sentence_embeddings + + input_text = infer_args.input_text + input_ids = batch_sentence_embeddings( + [input_text], + base_tokenizer, + base_model, + training_args.device, + batch_size=data_args.preprocess_batch_size, + ) + trainer.infer(input_ids, label_features) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh new file mode 100755 index 00000000..082a9fe7 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/eval.sh @@ -0,0 +1,11 @@ +# base_model="/data/models/chinese-roberta-wwm-ext" +base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5" + +python main.py \ +--dataset financial_report \ +--dataset_dir ./datasets \ +--base_model_name_or_path $base_model \ +--preprocess_batch_size 64 \ +--per_device_train_batch_size 1024 \ +--output_dir ./output \ +--do_eval diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh new file mode 100755 index 00000000..9045e8c9 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/infer.sh @@ -0,0 +1,12 @@ +# base_model="/data/models/chinese-roberta-wwm-ext" +base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5" + +python main.py \ +--dataset financial_report \ +--dataset_dir ./datasets \ +--base_model_name_or_path $base_model \ +--preprocess_batch_size 64 \ +--per_device_train_batch_size 1024 \ +--output_dir ./output \ +--do_infer \ +--input_text "请问安泰集团在2021年的营业成本是多少元" diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/intent.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/intent.sh new file mode 100644 index 00000000..0176609c --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/intent.sh @@ -0,0 +1,7 @@ + +START_INDEX=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ./dbgpt_hub_nlu/ner.py \ +--base_model_name_or_path Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct \ +--dataset intent \ +--adapter_name_or_path + + diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh new file mode 100755 index 00000000..49dc11b4 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/ner.sh @@ -0,0 +1,6 @@ + +START_INDEX=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ./dbgpt_hub_nlu/ner.py \ +--base_model_name_or_path Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct \ +--dataset ner \ + + diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh new file mode 100755 index 00000000..d81a58d3 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/scripts/train.sh @@ -0,0 +1,20 @@ +base_model="/data/models/bge-large-zh-v1.5" +# base_model="/data/models/gte-large-zh" + +python main.py \ +--dataset financial_report \ +--dataset_dir ./datasets \ +--base_model_name_or_path $base_model \ +--preprocess_batch_size 256 \ +--per_device_train_batch_size 4096 \ +--output_dir ./output \ +--num_train_epochs 500 \ +--gradient_accumulation_steps 16 \ +--learning_rate 0.001 \ +--logging_steps 100 \ +--eval_strategy "steps" \ +--eval_steps 50 \ +--save_strategy "steps" \ +--save_steps 50 \ +--do_train \ +--do_eval \ No newline at end of file diff --git a/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py b/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py new file mode 100644 index 00000000..dc583dbb --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-nlu/setup.py @@ -0,0 +1,50 @@ +from typing import List + +from setuptools import find_packages, setup + + +class SetupSpec: + def __init__(self) -> None: + self.extras: dict = {} + self.install_requires: List[str] = [] + + @property + def unique_extras(self) -> dict[str, list[str]]: + unique_extras = {} + for k, v in self.extras.items(): + unique_extras[k] = list(set(v)) + return unique_extras + + +setup_spec = SetupSpec() + + +def core_dependencies(): + setup_spec.extras["core"] = [ + "transformers>=4.41.2", + "accelerate", + "scikit-learn", + "torch>=2.2.1", + "datasets", + ] + + +def init_install_requires(): + setup_spec.install_requires += setup_spec.extras["core"] + print(f"Install requires: \n{','.join(setup_spec.install_requires)}") + + +core_dependencies() +init_install_requires() + +excluded_packages = ["tests", "*.tests", "*.tests.*", "examples"] + +setup( + name="dbgpt-hub-nlu", + version="0.1.0", + description="Out-of-the-box text understanding model components, suitable for Chinese and English, capable of performing text understanding tasks such as information extraction and text classification under zero-shot conditions.", + packages=find_packages(exclude=excluded_packages), + install_requires=setup_spec.install_requires, + extras_require=setup_spec.unique_extras, + python_requires=">=3.10", +) diff --git a/dbgpt_hub/output/adapter/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/output/adapter/.gitkeep rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/baseline/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/baseline/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/baseline/baseline.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/baseline.json similarity index 100% rename from dbgpt_hub/baseline/baseline.json rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/baseline.json diff --git a/dbgpt_hub/baseline/show_result.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result.py similarity index 96% rename from dbgpt_hub/baseline/show_result.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result.py index b3c58c38..aa4f6694 100644 --- a/dbgpt_hub/baseline/show_result.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result.py @@ -1,8 +1,9 @@ -import os -import sys import json +import os import pkgutil -from typing import Optional, Dict, Any +import sys +from typing import Any, Dict, Optional + from prettytable.colortable import ColorTable, Theme ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) @@ -74,7 +75,7 @@ def init_baseline_json(): json.dump(json_data, file, indent=4) -data = pkgutil.get_data("dbgpt_hub", baseline_file) +data = pkgutil.get_data("dbgpt_hub_sql", baseline_file) if data is not None: baseline_json = json.loads(data.decode("utf-8")) else: @@ -127,7 +128,7 @@ def show_score(dataset=None, model=None, method=None, prompt=None): Examples - >>> from dbgpt_hub.baseline import show_score + >>> from dbgpt_hub_sql.baseline import show_score >>> show_score(dataset="spider", model="llama2-7b-chat", method="lora", prompt="alpaca") """ @@ -171,7 +172,7 @@ def show_scores(): Examples - >>> from dbgpt_hub.baseline import show_scores + >>> from dbgpt_hub_sql.baseline import show_scores >>> show_scores() """ diff --git a/dbgpt_hub/baseline/show_result_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result_api.py similarity index 78% rename from dbgpt_hub/baseline/show_result_api.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result_api.py index 5f0b225b..397e9152 100644 --- a/dbgpt_hub/baseline/show_result_api.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/baseline/show_result_api.py @@ -1,6 +1,6 @@ -from typing import Optional, Dict, Any +from typing import Any, Dict, Optional -from dbgpt_hub.baseline import show_result +from dbgpt_hub_sql.baseline import show_result def show_scores(): diff --git a/dbgpt_hub/configs/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/__init__.py similarity index 68% rename from dbgpt_hub/configs/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/__init__.py index c1898b43..34e8a997 100644 --- a/dbgpt_hub/configs/__init__.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/__init__.py @@ -1,8 +1,5 @@ -from .model_args import ( - ModelArguments, - TrainingArguments, -) from .data_args import DataArguments, Llama2Template +from .model_args import ModelArguments, TrainingArguments __all__ = [ "DataArguments", diff --git a/dbgpt_hub/configs/config.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py similarity index 95% rename from dbgpt_hub/configs/config.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py index e2711950..2bb8c23a 100644 --- a/dbgpt_hub/configs/config.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/config.py @@ -11,17 +11,19 @@ MODEL_PATH = os.path.join(MODELS_PARENT_PATH, DEFAULT_FT_MODEL_NAME) # MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "model") -ADAPTER_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/output/adapter") -MERGED_MODELS = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/output/merged_models") +ADAPTER_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/output/adapter") +MERGED_MODELS = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/output/merged_models") # DATA_PATH = "/root/autodl-tmp/data/spider/pre_processed_data" # OUT_DIR= "/root/autodl-tmp/codellama" -DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data") -PREDICTED_DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json") +DATA_PATH = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data") +PREDICTED_DATA_PATH = os.path.join( + ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json" +) PREDICTED_OUT_FILENAME = "pred_sql.sql" # OUT_DIR = os.path.join(DATA_PATH, "out_pred") -OUT_DIR = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/output/") +OUT_DIR = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/output/") ## model constants IGNORE_INDEX = -100 diff --git a/dbgpt_hub/configs/data_args.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py similarity index 99% rename from dbgpt_hub/configs/data_args.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py index 6dcf764a..1f8083fe 100644 --- a/dbgpt_hub/configs/data_args.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/data_args.py @@ -1,9 +1,10 @@ -import os import json -import tiktoken +import os from dataclasses import dataclass, field from typing import TYPE_CHECKING, Dict, List, Literal, Optional, Tuple, Union +import tiktoken + if TYPE_CHECKING: from transformers import PreTrainedTokenizer @@ -78,7 +79,7 @@ class DataArguments: }, ) dataset_dir: Optional[str] = field( - default="dbgpt_hub/data/", + default="dbgpt_hub_sql/data/", metadata={"help": "The name of the folder containing datasets."}, ) cutoff_len: Optional[int] = field( @@ -162,7 +163,7 @@ class DataArguments: }, ) predicted_input_filename: Optional[str] = field( - default="dbgpt_hub/data/example_text2sql_dev.json", + default="dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql_dev.json", metadata={"help": "Predict input filename to do pred "}, ) predicted_out_filename: Optional[str] = field( diff --git a/dbgpt_hub/configs/ds_config.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json similarity index 100% rename from dbgpt_hub/configs/ds_config.json rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json diff --git a/dbgpt_hub/configs/ds_config_stage3.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/ds_config_stage3.json similarity index 100% rename from dbgpt_hub/configs/ds_config_stage3.json rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/ds_config_stage3.json diff --git a/dbgpt_hub/configs/model_args.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/model_args.py similarity index 98% rename from dbgpt_hub/configs/model_args.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/model_args.py index 7b74701d..3d40a2a8 100644 --- a/dbgpt_hub/configs/model_args.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/configs/model_args.py @@ -1,12 +1,11 @@ import json +from dataclasses import asdict, dataclass, field +from typing import Any, Dict, Literal, Optional + import torch -from dataclasses import dataclass, field, asdict -from typing import Optional, Any, Dict, Literal from transformers import Seq2SeqTrainingArguments -from dbgpt_hub.configs.config import ( - MODEL_PATH, - ADAPTER_PATH, -) + +from .config import ADAPTER_PATH @dataclass diff --git a/dbgpt_hub/data/dataset_info.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/dataset_info.json rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/dataset_info.json diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/20k.pkl b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/20k.pkl similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/eval_data/20k.pkl rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/20k.pkl diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/dev.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev.json similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/eval_data/dev.json rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev.json diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/download-db-files-README.txt b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/download-db-files-README.txt similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/eval_data/download-db-files-README.txt rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/download-db-files-README.txt diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/tables.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/eval_data/tables.json rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json diff --git a/dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql.json similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql.json rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql.json diff --git a/dbgpt_hub/data/example_text2sql.json b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql.json similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data/example_text2sql.json rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql.json diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data_generator/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator.py similarity index 99% rename from dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator.py index 3023791a..06650e34 100644 --- a/dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator.py @@ -1,7 +1,5 @@ -from openai import OpenAI - -import os import json +import os from tqdm import tqdm @@ -118,6 +116,8 @@ def generate_synthetic_dataset(self): self._writeout_dataset() def _chat_llm(self, prompt): + from openai import OpenAI + client = OpenAI( api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"], ) diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py similarity index 84% rename from dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator_api.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py index d34200f9..5dec0be4 100644 --- a/dbgpt_hub/data_generator/gpt_generator_api.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/gpt_generator_api.py @@ -1,7 +1,7 @@ import os import sys +from typing import Any, Dict, Optional -from typing import Optional, Dict, Any from .gpt_generator import GPTGenerator from .utils import COT_PROMPT @@ -17,10 +17,10 @@ def generate_dataset_with_gpt(args: Optional[Dict[str, Any]] = None): "prompt": COT_PROMPT, "num_text2sql_pair_each_db": 1, "table_file_path": os.path.join( - ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data/spider/tables.json" + ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data/spider/tables.json" ), "output_path": os.path.join( - ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data/spider/synthetic_data_with_gpt.json" + ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data/spider/synthetic_data_with_gpt.json" ), } else: diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/llm_generator.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/llm_generator.py similarity index 99% rename from dbgpt_hub/data_generator/llm_generator.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/llm_generator.py index 783acd34..3f7385b9 100644 --- a/dbgpt_hub/data_generator/llm_generator.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/llm_generator.py @@ -1,5 +1,4 @@ from abc import ABC, abstractmethod - from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple, Union diff --git a/dbgpt_hub/data_generator/utils.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/utils.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data_generator/utils.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_generator/utils.py diff --git a/dbgpt_hub/data_process/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data_process/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/output/logs/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/output/logs/.gitkeep rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/data_process/connectors/anydb_connector.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/anydb_connector.py similarity index 99% rename from dbgpt_hub/data_process/connectors/anydb_connector.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/anydb_connector.py index 98bbf40e..e094c65d 100644 --- a/dbgpt_hub/data_process/connectors/anydb_connector.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/anydb_connector.py @@ -1,4 +1,5 @@ from typing import Any + from .mysql_connector import MySQLConnector diff --git a/dbgpt_hub/data_process/connectors/base_connector.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/base_connector.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data_process/connectors/base_connector.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/base_connector.py diff --git a/dbgpt_hub/data_process/connectors/mysql_connector.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/mysql_connector.py similarity index 97% rename from dbgpt_hub/data_process/connectors/mysql_connector.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/mysql_connector.py index fc58ece8..c47a4afe 100644 --- a/dbgpt_hub/data_process/connectors/mysql_connector.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/connectors/mysql_connector.py @@ -2,8 +2,7 @@ from abc import ABC import pymysql - -from dbgpt_hub.data_process.connections.base_connector import BaseConnector +from dbgpt_hub_sql.data_process.connections.base_connector import BaseConnector class MySQLConnector(BaseConnector, ABC): diff --git a/dbgpt_hub/data_process/data_utils.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/data_utils.py similarity index 98% rename from dbgpt_hub/data_process/data_utils.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/data_utils.py index 377974b3..1b366f9d 100644 --- a/dbgpt_hub/data_process/data_utils.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/data_utils.py @@ -1,46 +1,42 @@ import hashlib import os -import numpy as np -import pandas as pd -import tiktoken from itertools import chain from typing import ( + TYPE_CHECKING, Any, Dict, + Generator, List, + Literal, Optional, Tuple, Union, - TYPE_CHECKING, - Generator, - Literal, ) + +import numpy as np +import pandas as pd +import tiktoken from datasets import ( Dataset, DatasetDict, concatenate_datasets, - load_dataset, interleave_datasets, + load_dataset, ) -from transformers.tokenization_utils import PreTrainedTokenizer -from dbgpt_hub.configs.config import EXT2TYPE, IGNORE_INDEX -from dbgpt_hub.configs.data_args import ( - DEFAULT_PROMPT_DICT, +from ..configs.config import EXT2TYPE, IGNORE_INDEX +from ..configs.data_args import ( ALPACA_PROMPT_DICT, + DEFAULT_PROMPT_DICT, SQL_PROMPT_DICT, - Template, Llama2Template, + Template, ) if TYPE_CHECKING: - from dbgpt_hub.configs.model_args import ModelArguments - from dbgpt_hub.configs.data_args import DataArguments - from datasets import IterableDataset - from transformers import TrainingArguments, Seq2SeqTrainingArguments - -from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger + pass +from dbgpt_hub_sql.llm_base.loggings import get_logger logger = get_logger(__name__) diff --git a/dbgpt_hub/data_process/multi_turn_process.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/multi_turn_process.py similarity index 89% rename from dbgpt_hub/data_process/multi_turn_process.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/multi_turn_process.py index 9e532473..a10c759c 100644 --- a/dbgpt_hub/data_process/multi_turn_process.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/multi_turn_process.py @@ -37,8 +37,8 @@ def process_data(input_file_path): # 指定输入和输出文件路径 -train_file_path = "./dbgpt_hub/data/example_text2sql_train.json" -dev_file_path = "./dbgpt_hub/data/example_text2sql_dev.json" +train_file_path = "./dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql_train.json" +dev_file_path = "./dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql_dev.json" # 处理数据 process_data(train_file_path) process_data(dev_file_path) diff --git a/dbgpt_hub/data_process/sft_dataset.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sft_dataset.py similarity index 98% rename from dbgpt_hub/data_process/sft_dataset.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sft_dataset.py index dec58e31..77cd9225 100644 --- a/dbgpt_hub/data_process/sft_dataset.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sft_dataset.py @@ -1,15 +1,16 @@ import copy import logging +from dataclasses import dataclass +from typing import Dict, List + import datasets import torch +from datasets import DatasetDict from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence from torch.utils.data import Dataset -from dataclasses import dataclass -from datasets import DatasetDict from transformers.tokenization_utils import PreTrainedTokenizer -from dbgpt_hub.configs.config import IGNORE_INDEX -from typing import Dict, List +from ..configs.config import IGNORE_INDEX logger = logging.getLogger(__name__) diff --git a/dbgpt_hub/data_process/specialized_scenario_data_processing.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/specialized_scenario_data_processing.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/data_process/specialized_scenario_data_processing.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/specialized_scenario_data_processing.py index a35d9750..c2bbad61 100644 --- a/dbgpt_hub/data_process/specialized_scenario_data_processing.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/specialized_scenario_data_processing.py @@ -1,12 +1,12 @@ # -*- encoding: utf-8 -*- -import os import csv - +import os from typing import Any, Optional + +from connectors.anydb_connector import AnyDBConnector from sklearn.model_selection import train_test_split from .table_meta_data_processor import TableMetaDataProcessor -from connectors.anydb_connector import AnyDBConnector class SpecialScenarioDataProcessor(object): diff --git a/dbgpt_hub/data_process/sql_data_process.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process.py similarity index 99% rename from dbgpt_hub/data_process/sql_data_process.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process.py index 6e94acb9..d213ad58 100644 --- a/dbgpt_hub/data_process/sql_data_process.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process.py @@ -1,22 +1,22 @@ -import os +import argparse import json -import jsonlines -import sys +import os import re -import argparse +import sys + +import jsonlines ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) sys.path.append(ROOT_PATH) -from tqdm import tqdm - -from dbgpt_hub.configs.config import ( - SQL_DATA_INFO, +from dbgpt_hub_sql.configs.config import ( DATA_PATH, INPUT_PROMPT, - INSTRUCTION_PROMPT, INSTRUCTION_ONE_SHOT_PROMPT, + INSTRUCTION_PROMPT, + SQL_DATA_INFO, ) +from tqdm import tqdm class ProcessSqlData: @@ -159,7 +159,7 @@ def decode_json_file( with open(schema_file_path, "r") as file: schema_content = file.read() create_statements = re.findall( - r"CREATE\s.*?;", schema_content, re.DOTALL|re.IGNORECASE + r"CREATE\s.*?;", schema_content, re.DOTALL | re.IGNORECASE ) input = { "db_id": data[db_id_name], diff --git a/dbgpt_hub/data_process/sql_data_process_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py similarity index 96% rename from dbgpt_hub/data_process/sql_data_process_api.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py index 9b3c15c0..87641776 100644 --- a/dbgpt_hub/data_process/sql_data_process_api.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process_api.py @@ -1,18 +1,16 @@ -import os import json -import jsonlines +import os import sys +import jsonlines + ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) sys.path.append(ROOT_PATH) -from tqdm import tqdm -from typing import List, Dict, Any, Optional +from typing import Any, Dict, List, Optional -from dbgpt_hub.configs.config import ( - INPUT_PROMPT, - INSTRUCTION_PROMPT, -) +from dbgpt_hub_sql.configs.config import INPUT_PROMPT, INSTRUCTION_PROMPT +from tqdm import tqdm class SqlDataProcessor(object): @@ -20,9 +18,9 @@ def __init__( self, data_folder: Optional[str] = None, data_info: Optional[List[Dict]] = None ) -> Any: if data_folder is None: - self.data_folder = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data") + self.data_folder = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data") print( - "The user do not provide exact data folder, we take 'dbgpt_hub/data' as the default folder" + "The user do not provide exact data folder, we take 'dbgpt_hub_sql/data' as the default folder" ) else: self.data_folder = data_folder @@ -197,7 +195,7 @@ def preprocess_sft_data( if __name__ == "__main__": - data_folder = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub/data") + data_folder = os.path.join(ROOT_PATH, "dbgpt_hub_sql/data") data_info = [ { "data_source": "spider", diff --git a/dbgpt_hub/data_process/table_meta_data_processor.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/table_meta_data_processor.py similarity index 96% rename from dbgpt_hub/data_process/table_meta_data_processor.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/table_meta_data_processor.py index 30b1e453..c13342f3 100644 --- a/dbgpt_hub/data_process/table_meta_data_processor.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/data_process/table_meta_data_processor.py @@ -1,8 +1,8 @@ -from typing import Any, Optional, Dict -from connectors.anydb_connector import AnyDBConnector +from typing import Any, Dict, Optional + +from .connectors.anydb_connector import AnyDBConnector -# -*- encoding: utf-8 -*- class TableMetaDataProcessor(object): def __init__( self, conn: Optional[AnyDBConnector] = None, config_data: Optional[Dict] = None diff --git a/dbgpt_hub/output/pred/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/output/pred/.gitkeep rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/dataset_util/db_config.yaml b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/db_config.yaml similarity index 100% rename from dbgpt_hub/dataset_util/db_config.yaml rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/db_config.yaml diff --git a/dbgpt_hub/dataset_util/main.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/main.py similarity index 87% rename from dbgpt_hub/dataset_util/main.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/main.py index c0824a7e..2e8cec1c 100644 --- a/dbgpt_hub/dataset_util/main.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/dataset_util/main.py @@ -1,10 +1,10 @@ # -*- encoding: utf-8 -*- -import yaml import json import os -from dbgpt_hub.data_process.connections.mysql_connector import MySQLConnector -from dbgpt_hub.data_process.table_meta_data_processor import TableMetaDataProcessor +import yaml +from dbgpt_hub_sql.data_process.connections.mysql_connector import MySQLConnector +from dbgpt_hub_sql.data_process.table_meta_data_processor import TableMetaDataProcessor def get_config(path): diff --git a/dbgpt_hub/eval/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/eval/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/eval/evaluation.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py similarity index 98% rename from dbgpt_hub/eval/evaluation.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py index a96c7f90..8bf6078f 100644 --- a/dbgpt_hub/eval/evaluation.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation.py @@ -7,15 +7,15 @@ ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) sys.path.append(ROOT_PATH) -import sqlite3 import argparse -import subprocess import json +import sqlite3 +import subprocess +from typing import Any, Dict, Optional -from typing import Optional, Dict, Any -from process_sql import get_schema, Schema, get_sql from exec_eval import eval_exec_match -from func_timeout import func_timeout, FunctionTimedOut +from func_timeout import FunctionTimedOut, func_timeout +from process_sql import Schema, get_schema, get_sql TIMEOUT = 30 # maximum waiting time for a single query @@ -1206,7 +1206,7 @@ def evaluate_api(args: Optional[Dict[str, Any]] = None): dest="db", type=str, help="the directory that contains all the databases and test suites", - default="./dbgpt_hub/data/spider/database", + default="./dbgpt_hub_sql/data/spider/database", ) parser.add_argument( "--table", @@ -1258,13 +1258,13 @@ def evaluate_api(args: Optional[Dict[str, Any]] = None): output_file_path = ( args.input.rsplit(".", 1)[0] + "2sql." + args.input.rsplit(".", 1)[1] ) - args.gold = "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt" - args.table = "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json" + args.gold = "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt" + args.table = "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json" else: output_file_path = args.input # args.gold = "./eval/data/gold.txt" - args.gold = "./dbgpt_hub/data/eval_data/gold.txt" - args.table = "./dbgpt_hub/data/eval_data/tables.json" + args.gold = "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt" + args.table = "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json" args.pred = output_file_path # only evaluating exact match needs this argument diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py new file mode 100644 index 00000000..4a17e778 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_api.py @@ -0,0 +1,32 @@ +from typing import Any, Dict, Optional + +from dbgpt_hub_sql.eval import evaluation + + +def start_evaluate( + args: Optional[Dict[str, Any]] = None, +): + # Arguments for evaluation + if args is None: + args = { + "input": "./dbgpt_hub_sql/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql", + "gold": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold.txt", + "gold_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/gold_natsql2sql.txt", + "db": "./dbgpt_hub_sql/data/spider/database", + "table": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables.json", + "table_natsql": "./dbgpt_hub_sql/data/eval_data/tables_for_natsql2sql.json", + "etype": "exec", + "plug_value": True, + "keep_distict": False, + "progress_bar_for_each_datapoint": False, + "natsql": False, + } + else: + args = args + + # Execute evaluation + evaluation.evaluate_api(args) + + +if __name__ == "__main__": + start_evaluate() diff --git a/dbgpt_hub/eval/evaluation_bird.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py similarity index 97% rename from dbgpt_hub/eval/evaluation_bird.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py index aee545eb..71172e87 100644 --- a/dbgpt_hub/eval/evaluation_bird.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/evaluation_bird.py @@ -2,15 +2,16 @@ do evaluate about the predict sql in dataset BIRD,compare with default dev.sql --db """ -import sys -import json import argparse -import sqlite3 -import multiprocessing as mp -from func_timeout import func_timeout, FunctionTimedOut +import json import math +import multiprocessing as mp +import sqlite3 +import sys import time +from func_timeout import FunctionTimedOut, func_timeout + def load_json(dir): with open(dir, "r") as j: @@ -201,13 +202,15 @@ def print_data(score_lists, count_lists, metric="Exec ACCURACY"): default="../../pred_sql/pred_sql_bird_qwen14b_1212.sql", ) args_parser.add_argument( - "--ground_truth_path", type=str, default="../../dbgpt_hub/data/bird/dev/dev.sql" + "--ground_truth_path", + type=str, + default="../../dbgpt_hub_sql/data/bird/dev/dev.sql", ) args_parser.add_argument("--data_mode", type=str, default="dev") args_parser.add_argument( "--db_root_path", type=str, - default="../../dbgpt_hub/data/bird/dev/dev_databases/", + default="../../dbgpt_hub_sql/data/bird/dev/dev_databases/", ) args_parser.add_argument("--num_cpus", type=int, default=1) args_parser.add_argument("--meta_time_out", type=float, default=30.0) diff --git a/dbgpt_hub/eval/exec_eval.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/exec_eval.py similarity index 98% rename from dbgpt_hub/eval/exec_eval.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/exec_eval.py index 24dec4ea..22ac6e2a 100644 --- a/dbgpt_hub/eval/exec_eval.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/exec_eval.py @@ -1,19 +1,18 @@ +import asyncio import os +import random import re -import asyncio import sqlite3 import threading -import tqdm -import random -from typing import Tuple, Any, List, Set -from itertools import product from collections import defaultdict +from itertools import chain, product +from typing import Any, List, Set, Tuple + +import tqdm # from .parse import get_all_preds_for_execution, remove_distinct from parse import get_all_preds_for_execution, remove_distinct -from itertools import chain - threadLock = threading.Lock() TIMEOUT = 60 EXEC_TMP_DIR = "tmp/" diff --git a/dbgpt_hub/eval/parse.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/parse.py similarity index 99% rename from dbgpt_hub/eval/parse.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/parse.py index 2cdb9225..cfb6cabe 100644 --- a/dbgpt_hub/eval/parse.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/parse.py @@ -1,10 +1,11 @@ +import itertools import re +from collections import namedtuple +from typing import Any, Dict, Iterator, List, Set, Tuple, Union + import sqlparse -import itertools -from typing import List, Tuple, Set, Iterator, Dict, Any, Union from sqlparse.sql import Comparison, Identifier from sqlparse.tokens import Whitespace -from collections import namedtuple Token = namedtuple("Token", ["ttype", "value"]) VALUE_NUM_SYMBOL = "VALUERARE" diff --git a/dbgpt_hub/eval/process_sql.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/process_sql.py similarity index 99% rename from dbgpt_hub/eval/process_sql.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/process_sql.py index 7fd426e2..2ad8aea6 100644 --- a/dbgpt_hub/eval/process_sql.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/eval/process_sql.py @@ -26,6 +26,7 @@ import json import sqlite3 + from nltk import word_tokenize CLAUSE_KEYWORDS = ( diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/llm_base/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/adapter.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/adapter.py similarity index 93% rename from dbgpt_hub/llm_base/adapter.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/adapter.py index eb9b455e..322ad44c 100644 --- a/dbgpt_hub/llm_base/adapter.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/adapter.py @@ -1,17 +1,15 @@ import os -import torch from typing import TYPE_CHECKING -from peft import PeftModel, TaskType, LoraConfig, get_peft_model +import torch +from peft import LoraConfig, PeftModel, TaskType, get_peft_model from peft.utils import CONFIG_NAME, WEIGHTS_NAME -from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger -from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import load_trainable_params +from .config_parser import load_trainable_params +from .loggings import get_logger if TYPE_CHECKING: from transformers.modeling_utils import PreTrainedModel - from dbgpt_hub.configs.model_args import ModelArguments, FinetuningArguments - logger = get_logger(__name__) diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/chat_model.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/chat_model.py similarity index 93% rename from dbgpt_hub/llm_base/chat_model.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/chat_model.py index 3ead4263..82b0e0ba 100644 --- a/dbgpt_hub/llm_base/chat_model.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/chat_model.py @@ -1,13 +1,13 @@ -import torch -import json -from typing import Any, Dict, Generator, List, Optional, Tuple from threading import Thread +from typing import Any, Dict, Generator, List, Optional, Tuple + +import torch from transformers import GenerationConfig, TextIteratorStreamer -from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import get_infer_args -from dbgpt_hub.llm_base.load_tokenizer import dispatch_model, load_model_and_tokenizer -from dbgpt_hub.llm_base.model_trainer import get_logits_processor -from dbgpt_hub.data_process.data_utils import get_template_and_fix_tokenizer +from ..data_process.data_utils import get_template_and_fix_tokenizer +from .config_parser import get_infer_args +from .load_tokenizer import dispatch_model, load_model_and_tokenizer +from .model_trainer import get_logits_processor class ChatModel: diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/config_parser.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/config_parser.py similarity index 97% rename from dbgpt_hub/llm_base/config_parser.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/config_parser.py index 337596f8..34ead7ad 100644 --- a/dbgpt_hub/llm_base/config_parser.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/config_parser.py @@ -1,22 +1,22 @@ import os import sys +from typing import Any, Dict, Optional, Tuple + +import datasets import torch import transformers -import datasets -from transformers.trainer import WEIGHTS_NAME -from transformers.modeling_utils import load_sharded_checkpoint -from transformers.trainer import WEIGHTS_NAME, WEIGHTS_INDEX_NAME from transformers import HfArgumentParser, Seq2SeqTrainingArguments +from transformers.modeling_utils import load_sharded_checkpoint +from transformers.trainer import WEIGHTS_INDEX_NAME, WEIGHTS_NAME from transformers.trainer_utils import get_last_checkpoint -from typing import Any, Dict, Optional, Tuple -from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger -from dbgpt_hub.configs.model_args import ( - ModelArguments, + +from ..configs.data_args import DataArguments +from ..configs.model_args import ( FinetuningArguments, GeneratingArguments, + ModelArguments, ) -from dbgpt_hub.configs.data_args import DataArguments - +from .loggings import get_logger logger = get_logger(__name__) diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/load_tokenizer.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py similarity index 95% rename from dbgpt_hub/llm_base/load_tokenizer.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py index 9286b670..5bd16fc3 100644 --- a/dbgpt_hub/llm_base/load_tokenizer.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/load_tokenizer.py @@ -1,20 +1,10 @@ -import os -import torch import inspect import math -from typing import Optional, Tuple, Dict, TYPE_CHECKING, Literal, List +import os from types import MethodType -from trl import AutoModelForCausalLMWithValueHead -from dbgpt_hub.llm_base.loggings import reset_logging, get_logger -from dbgpt_hub.configs.model_args import FinetuningArguments -from dbgpt_hub.llm_base.adapter import init_adapter -from dbgpt_hub.configs.config import LAYERNORM_NAMES, VALUE_HEAD_FILE_NAME +from typing import TYPE_CHECKING, Dict, List, Literal, Optional, Tuple -from transformers import PreTrainedModel, PreTrainedTokenizer -from transformers.utils import check_min_version, cached_file -from transformers.utils.versions import require_version -from transformers.trainer import WEIGHTS_NAME, SAFE_WEIGHTS_NAME -from transformers.deepspeed import is_deepspeed_zero3_enabled +import torch from transformers import ( AutoConfig, AutoModelForCausalLM, @@ -22,12 +12,24 @@ BitsAndBytesConfig, PretrainedConfig, PreTrainedModel, + PreTrainedTokenizer, PreTrainedTokenizerBase, ) +from transformers.deepspeed import is_deepspeed_zero3_enabled +from transformers.trainer import SAFE_WEIGHTS_NAME, WEIGHTS_NAME +from transformers.utils import cached_file, check_min_version +from transformers.utils.versions import require_version +from trl import AutoModelForCausalLMWithValueHead + +from ..configs.config import LAYERNORM_NAMES, VALUE_HEAD_FILE_NAME +from ..configs.model_args import FinetuningArguments +from .adapter import init_adapter +from .loggings import get_logger, reset_logging if TYPE_CHECKING: from transformers import PreTrainedTokenizer - from dbgpt_hub.configs.model_args import ModelArguments + + from ..configs.model_args import ModelArguments logger = get_logger(__name__) @@ -267,14 +269,14 @@ def load_model_and_tokenizer( require_version( "bitsandbytes>=0.37.0", "To fix: pip install bitsandbytes>=0.37.0" ) - config_kwargs["load_in_8bit"] = True + # config_kwargs["load_in_8bit"] = True config_kwargs["quantization_config"] = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True) elif model_args.quantization_bit == 4: require_version( "bitsandbytes>=0.39.0", "To fix: pip install bitsandbytes>=0.39.0" ) - config_kwargs["load_in_4bit"] = True + # config_kwargs["load_in_4bit"] = True config_kwargs["quantization_config"] = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=model_args.compute_dtype, @@ -379,7 +381,7 @@ def dispatch_model(model: "PreTrainedModel") -> "PreTrainedModel": if torch.cuda.device_count() > 1: from accelerate import dispatch_model - from accelerate.utils import infer_auto_device_map, get_balanced_memory + from accelerate.utils import get_balanced_memory, infer_auto_device_map if model._no_split_modules is None: raise ValueError( diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/loggings.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/loggings.py similarity index 98% rename from dbgpt_hub/llm_base/loggings.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/loggings.py index ac0d1815..b33270fb 100644 --- a/dbgpt_hub/llm_base/loggings.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/loggings.py @@ -1,16 +1,18 @@ -import sys +import json import logging import os -import json +import sys import time -from typing import TYPE_CHECKING from datetime import timedelta +from typing import TYPE_CHECKING + from transformers import TrainerCallback from transformers.trainer_utils import has_length -from dbgpt_hub.configs.config import LOG_FILE_NAME + +from ..configs.config import LOG_FILE_NAME if TYPE_CHECKING: - from transformers import TrainingArguments, TrainerState, TrainerControl + from transformers import TrainerControl, TrainerState, TrainingArguments def reset_logging(): diff --git a/dbgpt_hub/llm_base/model_trainer.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/model_trainer.py similarity index 94% rename from dbgpt_hub/llm_base/model_trainer.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/model_trainer.py index 1bc08cf2..0a56f7f3 100644 --- a/dbgpt_hub/llm_base/model_trainer.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/llm_base/model_trainer.py @@ -1,43 +1,43 @@ -import os import json -import torch -import numpy as np -import torch.nn as nn +import math +import os +from dataclasses import dataclass +from typing import TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, Optional, Sequence, Tuple, Union + import jieba import matplotlib.pyplot as plt -import math +import numpy as np +import torch +import torch.nn as nn +from nltk.translate.bleu_score import SmoothingFunction, sentence_bleu +from peft import PeftModel from rouge_chinese import Rouge -from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu, SmoothingFunction -from dataclasses import dataclass -from dbgpt_hub.configs.config import IGNORE_INDEX -from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger -from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import ( - get_train_args, - get_state_dict, - load_trainable_params, -) -from dbgpt_hub.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer -from dbgpt_hub.configs.config import VALUE_HEAD_FILE_NAME, FINETUNING_ARGS_NAME from transformers import Seq2SeqTrainer -from transformers.trainer import TRAINING_ARGS_NAME, WEIGHTS_NAME +from transformers.generation.logits_process import LogitsProcessor +from transformers.generation.utils import LogitsProcessorList from transformers.modeling_utils import ( PreTrainedModel, - unwrap_model, load_sharded_checkpoint, + unwrap_model, +) +from transformers.trainer import ( + TRAINER_STATE_NAME, + TRAINING_ARGS_NAME, + WEIGHTS_INDEX_NAME, + WEIGHTS_NAME, ) -from transformers.trainer import WEIGHTS_NAME, WEIGHTS_INDEX_NAME, TRAINER_STATE_NAME -from transformers.generation.logits_process import LogitsProcessor -from transformers.generation.utils import LogitsProcessorList - -from peft import PeftModel from trl import PreTrainedModelWrapper -from typing import TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, Optional, Tuple, Union, Sequence +from ..configs.config import FINETUNING_ARGS_NAME, IGNORE_INDEX, VALUE_HEAD_FILE_NAME +from .config_parser import get_state_dict, get_train_args, load_trainable_params +from .load_tokenizer import load_model_and_tokenizer +from .loggings import get_logger if TYPE_CHECKING: from transformers import PreTrainedTokenizer, Seq2SeqTrainingArguments, TrainerState from transformers.trainer import PredictionOutput - from dbgpt_hub.configs.model_args import FinetuningArguments + + from ..configs.model_args import FinetuningArguments logger = get_logger(__name__) diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/adapter/.gitkeep new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/logs/.gitkeep new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/.gitkeep b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/output/pred/.gitkeep new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/dbgpt_hub/predict/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/predict/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/predict/predict.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict.py similarity index 88% rename from dbgpt_hub/predict/predict.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict.py index 9b494c3f..3db979ee 100644 --- a/dbgpt_hub/predict/predict.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict.py @@ -1,15 +1,15 @@ -import os import json +import os import sys ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) sys.path.append(ROOT_PATH) -from tqdm import tqdm -from typing import List, Dict, Optional, Any +from typing import Any, Dict, List, Optional -from dbgpt_hub.data_process.data_utils import extract_sql_prompt_dataset -from dbgpt_hub.llm_base.chat_model import ChatModel +from dbgpt_hub_sql.data_process.data_utils import extract_sql_prompt_dataset +from dbgpt_hub_sql.llm_base.chat_model import ChatModel +from tqdm import tqdm def prepare_dataset( diff --git a/dbgpt_hub/predict/predict_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py similarity index 66% rename from dbgpt_hub/predict/predict_api.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py index 11d916d0..f9a105cb 100644 --- a/dbgpt_hub/predict/predict_api.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/predict/predict_api.py @@ -1,6 +1,7 @@ import os -from dbgpt_hub.predict import predict -from typing import Optional, Dict, Any +from typing import Any, Dict, Optional + +from dbgpt_hub_sql.predict import predict def start_predict( @@ -15,9 +16,9 @@ def start_predict( "model_name_or_path": "codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf", "template": "llama2", "finetuning_type": "lora", - "checkpoint_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", - "predict_file_path": "dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json", - "predict_out_dir": "dbgpt_hub/output/", + "checkpoint_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", + "predict_file_path": "dbgpt_hub_sql/data/eval_data/dev_sql.json", + "predict_out_dir": "dbgpt_hub_sql/output/", "predicted_out_filename": "pred_sql.sql", } else: diff --git a/dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh similarity index 68% rename from dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh index 2bf4b4fa..37c1d0a7 100644 --- a/dbgpt_hub/scripts/export_merge.sh +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/export_merge.sh @@ -1,15 +1,15 @@ # llama2 series -python dbgpt_hub/train/export_model.py \ +python dbgpt_hub_sql/train/export_model.py \ --model_name_or_path /home/LLM/CodeLlama-13b-Instruct-hf \ --template llama2 \ --finetuning_type lora \ - --checkpoint_dir dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora \ - --output_dir dbgpt_hub/output/codellama-13b-sql-sft \ + --checkpoint_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora \ + --output_dir dbgpt_hub_sql/output/codellama-13b-sql-sft \ --fp16 ## Baichuan2 -# python dbgpt_hub/train/export_model.py \ +# python dbgpt_hub_sql/train/export_model.py \ # --model_name_or_path Your_base_model_path_like_Baichuan2-13B-Chat \ # --template Your_template_like_baichuan2_eval \ # --finetuning_type lora \ diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh new file mode 100644 index 00000000..a5600bdc --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/gen_train_eval_data.sh @@ -0,0 +1,2 @@ +# base spider dataset ,produce train and dev data +python dbgpt_hub_sql/data_process/sql_data_process.py \ No newline at end of file diff --git a/dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh similarity index 58% rename from dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh index d4687da2..6f327a4a 100644 --- a/dbgpt_hub/scripts/predict_sft.sh +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/predict_sft.sh @@ -1,17 +1,17 @@ ## shijian llama2 test current_date=$(date +"%Y%m%d_%H%M") -pred_log="dbgpt_hub/output/logs/pred_test_${current_date}.log" +pred_log="dbgpt_hub_sql/output/logs/pred_test_${current_date}.log" start_time=$(date +%s) echo " Pred Start time: $(date -d @$start_time +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >>${pred_log} -CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python dbgpt_hub/predict/predict.py \ +CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python dbgpt_hub_sql/predict/predict.py \ --model_name_or_path Your_download_CodeLlama-13b-Instruct-hf_path \ --template llama2 \ --finetuning_type lora \ - --predicted_input_filename dbgpt_hub/data/example_text2sql_dev.json \ - --checkpoint_dir dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora \ - --predicted_out_filename dbgpt_hub/output/pred/pred_codellama13b.sql >> ${pred_log} + --predicted_input_filename dbgpt_hub_sql/data/example_text2sql_dev.json \ + --checkpoint_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora \ + --predicted_out_filename dbgpt_hub_sql/output/pred/pred_codellama13b.sql >> ${pred_log} echo "############pred end###############" >>${pred_log} echo "pred End time: $(date)" >>${pred_log} @@ -23,17 +23,17 @@ echo "Time elapsed: ${hour} hour $min min " >>${pred_log} # # wangzai baichua2_eval test -# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub/predict/predict.py \ +# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub_sql/predict/predict.py \ # --model_name_or_path /home/model/Baichuan2-13B-Chat \ # --template baichuan2_eval \ # --quantization_bit 4 \ # --finetuning_type lora \ -# --checkpoint_dir dbgpt_hub/output/adapter/baichuan2-13b-qlora +# --checkpoint_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/baichuan2-13b-qlora ## wangzai codellama2_pred test a100 -# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python dbgpt_hub/predict/predict.py \ +# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python dbgpt_hub_sql/predict/predict.py \ # --model_name_or_path /home/model_files/codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf \ # --template llama2 \ # --finetuning_type lora \ -# --checkpoint_dir dbgpt_hub/output/adapter/code_llama_7b-qlora \ No newline at end of file +# --checkpoint_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/code_llama_7b-qlora \ No newline at end of file diff --git a/dbgpt_hub/scripts/train_rm.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh similarity index 84% rename from dbgpt_hub/scripts/train_rm.sh rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh index ae9096d6..39d28473 100644 --- a/dbgpt_hub/scripts/train_rm.sh +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_rm.sh @@ -1,13 +1,13 @@ wandb offline # Close wandb # a100 ,单卡 current_date=$(date +"%Y%m%d_%H%M") -train_log="dbgpt_hub/output/logs/train_sft_test_${current_date}.log" +train_log="dbgpt_hub_sql/output/logs/train_sft_test_${current_date}.log" start_time=$(date +%s) echo " Train Start time: $(date -d @$start_time +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >>${train_log} # the default param set could be run in a server with one a100(40G) gpu, if your server not support the set,you can set smaller param such as lora_rank and use qlora with quant 4 eg... -deepspeed --num_gpus 4 dbgpt_hub/train/rm_train.py \ - --deepspeed dbgpt_hub/configs/ds_config.json \ +deepspeed --num_gpus 4 dbgpt_hub_sql/train/rm_train.py \ + --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/ds_config.json \ --stage rm \ --model_name_or_path /home/CPF/LLM/qwen-7b-chat \ --do_train \ @@ -19,7 +19,7 @@ deepspeed --num_gpus 4 dbgpt_hub/train/rm_train.py \ --template chatml \ --lora_rank 64 \ --lora_alpha 32 \ - --output_dir dbgpt_hub/output/adapter/qwen-7b-rm-test \ + --output_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/qwen-7b-rm-test \ --overwrite_cache \ --overwrite_output_dir \ --per_device_train_batch_size 1 \ diff --git a/dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh similarity index 79% rename from dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh index 31b2da4e..05ae38a6 100644 --- a/dbgpt_hub/scripts/train_sft.sh +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/scripts/train_sft.sh @@ -1,7 +1,7 @@ wandb offline # Close wandb # a100 ,单卡 current_date=$(date +"%Y%m%d_%H%M") -train_log="dbgpt_hub/output/logs/train_sft_test_${current_date}.log" +train_log="dbgpt_hub_sql/output/logs/train_sft_test_${current_date}.log" start_time=$(date +%s) echo " Train Start time: $(date -d @$start_time +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >>${train_log} @@ -15,11 +15,11 @@ dataset="example_text2sql_train" if [ "$num_shot" -eq 1 ]; then dataset="example_text2sql_train_one_shot" fi -model_name_or_path="Your_download_CodeLlama-13b-Instruct-hf_path" -output_dir="dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora" +model_name_or_path=${model_name_or_path-"codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf"} +output_dir="dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora" # the default param set could be run in a server with one a100(40G) gpu, if your server not support the set,you can set smaller param such as lora_rank and use qlora with quant 4 eg... -CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub/train/sft_train.py \ +CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \ --model_name_or_path $model_name_or_path \ --do_train \ --dataset $dataset \ @@ -54,8 +54,8 @@ echo "Time elapsed: ${hour} hour $min min " >>${train_log} # 多卡，deepseed启动，A100 -# deepspeed --num_gpus 2 dbgpt_hub/train/sft_train.py \ -# --deepspeed dbgpt_hub/configs/stage2.json \ +# deepspeed --num_gpus 2 dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \ +# --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/stage2.json \ # --quantization_bit 4 \ # --model_name_or_path /home/model_files/Llama-2-13b-chat-hf \ # --do_train \ @@ -67,7 +67,7 @@ echo "Time elapsed: ${hour} hour $min min " >>${train_log} # --lora_rank 64 \ # --lora_alpha 32 \ # --lora_target q_proj,v_proj \ -# --output_dir dbgpt_hub/output/adapter/llama2-13b-qlora_1024_epoch1_debug1008_withDeepseed_mulitCard \ +# --output_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/llama2-13b-qlora_1024_epoch1_debug1008_withDeepseed_mulitCard \ # --overwrite_cache \ # --overwrite_output_dir \ # --per_device_train_batch_size 1 \ @@ -82,7 +82,7 @@ echo "Time elapsed: ${hour} hour $min min " >>${train_log} # 多卡，deepseed，全量微调 -# deepspeed --include localhost:4,5,6,7 dbgpt_hub/train/sft_train.py \ +# deepspeed --include localhost:4,5,6,7 dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py \ # --dataset example_text2sql_train \ # --model_name_or_path CodeLlama-7b-Instruct-hf \ # --do_train \ @@ -90,7 +90,7 @@ echo "Time elapsed: ${hour} hour $min min " >>${train_log} # --max_source_length 2048 \ # --max_target_length 512 \ # --template llama2 \ -# --output_dir dbgpt_hub/output/adapter/code-llama-7b-2048_epoch4_full \ +# --output_dir dbgpt_hub_sql/output/adapter/code-llama-7b-2048_epoch4_full \ # --overwrite_cache \ # --overwrite_output_dir \ # --per_device_train_batch_size 4 \ @@ -101,4 +101,4 @@ echo "Time elapsed: ${hour} hour $min min " >>${train_log} # --num_train_epochs 4 \ # --plot_loss \ # --bf16 True\ -# --deepspeed dbgpt_hub/configs/stage3.json 2>&1 | tee ${train_log} +# --deepspeed dbgpt_hub_sql/configs/stage3.json 2>&1 | tee ${train_log} diff --git a/dbgpt_hub/train/__init__.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/__init__.py similarity index 100% rename from dbgpt_hub/train/__init__.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/__init__.py diff --git a/dbgpt_hub/train/export_model.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/export_model.py similarity index 77% rename from dbgpt_hub/train/export_model.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/export_model.py index 778fc683..28b75c38 100644 --- a/dbgpt_hub/train/export_model.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/export_model.py @@ -3,7 +3,7 @@ ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) sys.path.append(ROOT_PATH) -from dbgpt_hub.llm_base.model_trainer import export_model +from dbgpt_hub_sql.llm_base.model_trainer import export_model def main(): diff --git a/dbgpt_hub/train/rm_train.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/rm_train.py similarity index 94% rename from dbgpt_hub/train/rm_train.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/rm_train.py index 8a74b22c..f3aef8c3 100644 --- a/dbgpt_hub/train/rm_train.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/rm_train.py @@ -1,39 +1,41 @@ -import os import json -import torch -import numpy as np +import os from dataclasses import dataclass -from typing import TYPE_CHECKING, Dict, List, Optional, Tuple, Union, Sequence, Any -from transformers import Trainer, DataCollatorWithPadding, Seq2SeqTrainingArguments -from transformers import ( - TrainingArguments, - TrainerState, - TrainerControl, - TrainerCallback, -) -from transformers.modeling_utils import custom_object_save, unwrap_model -from transformers.trainer_utils import has_length, PREFIX_CHECKPOINT_DIR +from typing import TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, Optional, Sequence, Tuple, Union -from dbgpt_hub.llm_base.loggings import get_logger, LogCallback -from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import get_train_args -from dbgpt_hub.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer -from dbgpt_hub.data_process.data_utils import ( +import numpy as np +import torch +from dbgpt_hub_sql.data_process.data_utils import ( get_dataset, preprocess_dataset, split_dataset, ) -from dbgpt_hub.llm_base.model_trainer import plot_loss +from dbgpt_hub_sql.llm_base.config_parser import get_train_args +from dbgpt_hub_sql.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer +from dbgpt_hub_sql.llm_base.loggings import LogCallback, get_logger +from dbgpt_hub_sql.llm_base.model_trainer import plot_loss +from transformers import ( + DataCollatorWithPadding, + Seq2SeqTrainingArguments, + Trainer, + TrainerCallback, + TrainerControl, + TrainerState, + TrainingArguments, +) +from transformers.modeling_utils import custom_object_save, unwrap_model +from transformers.trainer_utils import PREFIX_CHECKPOINT_DIR, has_length if TYPE_CHECKING: - from transformers.trainer import PredictionOutput - from transformers.modeling_utils import PreTrainedModel - from trl import AutoModelForCausalLMWithValueHead - from dbgpt_hub.configs.model_args import ( - ModelArguments, + from dbgpt_hub_sql.configs.data_args import DataArguments + from dbgpt_hub_sql.configs.model_args import ( FinetuningArguments, GeneratingArguments, + ModelArguments, ) - from dbgpt_hub.configs.data_args import DataArguments + from transformers.modeling_utils import PreTrainedModel + from transformers.trainer import PredictionOutput + from trl import AutoModelForCausalLMWithValueHead logger = get_logger(__name__) diff --git a/dbgpt_hub/train/sft_train.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py similarity index 91% rename from dbgpt_hub/train/sft_train.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py index 8dd2469a..1f5123b5 100644 --- a/dbgpt_hub/train/sft_train.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train.py @@ -4,33 +4,32 @@ ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) sys.path.append(ROOT_PATH) from typing import TYPE_CHECKING, Any, Dict, List, Optional -from transformers import DataCollatorForSeq2Seq, Seq2SeqTrainingArguments -from dbgpt_hub.llm_base.loggings import LogCallback, get_logger -from dbgpt_hub.llm_base.config_parser import get_train_args -from dbgpt_hub.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer -from dbgpt_hub.data_process.data_utils import ( +from dbgpt_hub_sql.configs.config import IGNORE_INDEX +from dbgpt_hub_sql.data_process.data_utils import ( get_dataset, preprocess_dataset, split_dataset, ) -from dbgpt_hub.configs.config import IGNORE_INDEX -from dbgpt_hub.llm_base.model_trainer import ( - Seq2SeqPeftTrainer, +from dbgpt_hub_sql.llm_base.config_parser import get_train_args +from dbgpt_hub_sql.llm_base.load_tokenizer import load_model_and_tokenizer +from dbgpt_hub_sql.llm_base.loggings import LogCallback, get_logger +from dbgpt_hub_sql.llm_base.model_trainer import ( ComputeMetrics, + Seq2SeqPeftTrainer, get_logits_processor, plot_loss, ) - +from transformers import DataCollatorForSeq2Seq, Seq2SeqTrainingArguments if TYPE_CHECKING: - from transformers import TrainerCallback - from dbgpt_hub.configs.model_args import ( - ModelArguments, + from dbgpt_hub_sql.configs import ( + DataArguments, FinetuningArguments, GeneratingArguments, + ModelArguments, ) - from dbgpt_hub.configs.data_args import DataArguments + from transformers import TrainerCallback logger = get_logger(__name__) diff --git a/dbgpt_hub/train/sft_train_api.py b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train_api.py similarity index 88% rename from dbgpt_hub/train/sft_train_api.py rename to src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train_api.py index 39e207b6..c7c8d493 100644 --- a/dbgpt_hub/train/sft_train_api.py +++ b/src/dbgpt-hub-sql/dbgpt_hub_sql/train/sft_train_api.py @@ -1,7 +1,7 @@ import os +from typing import Any, Dict, Optional -from typing import Optional, Dict, Any -from dbgpt_hub.train import sft_train +from dbgpt_hub_sql.train import sft_train def start_sft( @@ -23,7 +23,7 @@ def start_sft( "template": "llama2", "lora_rank": 64, "lora_alpha": 32, - "output_dir": "dbgpt_hub/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", + "output_dir": "dbgpt_hub_sql/output/adapter/CodeLlama-13b-sql-lora", "overwrite_cache": True, "overwrite_output_dir": True, "per_device_train_batch_size": 1, diff --git a/src/dbgpt-hub-sql/setup.py b/src/dbgpt-hub-sql/setup.py new file mode 100644 index 00000000..6d49c8a4 --- /dev/null +++ b/src/dbgpt-hub-sql/setup.py @@ -0,0 +1,61 @@ +from typing import List + +from setuptools import find_packages, setup + + +class SetupSpec: + def __init__(self) -> None: + self.extras: dict = {} + self.install_requires: List[str] = [] + + @property + def unique_extras(self) -> dict[str, list[str]]: + unique_extras = {} + for k, v in self.extras.items(): + unique_extras[k] = list(set(v)) + return unique_extras + + +setup_spec = SetupSpec() + + +def core_dependencies(): + setup_spec.extras["core"] = [ + "transformers>=4.41.2", + "datasets>=2.14.6", + "tiktoken>=0.7.0", + "torch>=2.2.1", + "peft>=0.4.0", + "trl>=0.5.0", + "prettytable", + "func-timeout", + "sqlparse", + "jsonlines", + "rouge-chinese>=1.0.3", + "jieba>=0.42.1", + "nltk>=3.8.1", + "matplotlib>=3.8.1", + "bitsandbytes>=0.39.0", + "accelerate", + ] + + +def init_install_requires(): + setup_spec.install_requires += setup_spec.extras["core"] + print(f"Install requires: \n{','.join(setup_spec.install_requires)}") + + +core_dependencies() +init_install_requires() + +excluded_packages = ["tests", "*.tests", "*.tests.*", "examples"] + +setup( + name="dbgpt-hub-sql", + version="0.3.1", + description="DB-GPT-Hub: Text-to-SQL parsing with LLMs", + packages=find_packages(exclude=excluded_packages), + install_requires=setup_spec.install_requires, + extras_require=setup_spec.unique_extras, + python_requires=">=3.10", +)