Files
simple-llm/simple_llm/tokenizer/bpe_interface.py

121 lines
5.1 KiB
Python
Raw Permalink Normal View History

Рефакторинг и улучшение компонентов Основные изменения в коде: 1. Токенизатор (bpe.py): - Добавлен прогресс-бар через tqdm в метод fit() - Улучшено логирование процесса обучения - Добавлена обработка edge-cases для vocab_size 2. Генерация текста (generate_text.py): - Полный рефакторинг скрипта - Добавлены проверки модели перед загрузкой - Поддержка уменьшенных моделей (seq_len=32) - Подробное логирование процесса генерации 3. Обучение GPT (train_gpt_model.py): - Автоподбор параметров под размер данных - Уменьшенные параметры модели по умолчанию - Контроль памяти и устройств (CPU/MPS) 4. Токенизация корпуса (tokenize_corpus.py): - Добавлены проверки входных данных - Подробное логирование процесса - Обработка ошибок загрузки файлов Исправления: - Синхронизация размеров слоёв в GPT - Корректная работа с малыми наборами данных - Исправление загрузки моделей на MPS Обновление README.md - Добавлены обязательные зависимости: dill и tqdm - Добавлен раздел 'Цель проекта' с описанием задач - Добавлен раздел 'Участие в разработке' для контрибьюторов - Добавлен раздел 'Лицензия' с условиями MIT Рефакторинг основных скриптов и обновление данных Основные изменения: 1. Скрипты в bin/: - Оптимизация generate_text.py (генерация текста) - Улучшение tokenize_corpus.py (обработка корпуса) - Рефакторинг train_gpt_model.py (обучение модели) - Обновление train_tokenizer.py (алгоритм BPE) 2. Данные: - Удалены устаревшие артефакты: * simple_llm_gpt.pth (модель) * bpe_tokenizer.json (токенизатор) * corpus_tokens.pkl (токены) - Подготовка к генерации новых данных
2025-07-24 12:58:59 +03:00
import dill
2025-07-11 12:21:33 +03:00
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import List, Dict
class BPE(ABC):
"""
Реализация алгоритма токенизации Byte Pair Encoding (BPE).
BPE это итеративный алгоритм, последовательно объединяющий наиболее частые пары символов/токенов,
чтобы построить эффективный словарь для работы с текстом: токенизации, обучения языковой модели и т.п.
Аргументы конструктора:
vocab_size (int): Желаемый размер итогового словаря токенов (включая отдельные символы и составные токены).
Атрибуты:
vocab (List[str]): Список токенов в порядке их получения (сначала символы, затем новые пары).
token2id (Dict[str, int]): Словарь преобразования токена в его индекс.
id2token (Dict[int, str]): Обратный словарь преобразования индекса в токен.
"""
def __init__(self, vocab_size: int):
"""
Инициализация BPE токенизатора.
Args:
vocab_size (int): Размер словаря, к которому будет расширяться BPE.
"""
self.vocab_size = vocab_size
self.vocab: List[str] = []
self.token2id: Dict[str, int] = {}
self.id2token: Dict[int, str] = {}
@abstractmethod
def fit(self, text: str):
pass
def encode(self, text: str):
2025-07-12 11:48:34 +03:00
# 1. Разбиваем текст на токены-символы
sequence = list(text)
# 2. Инициализация пустого списка токенов
tokens = []
# 3. Установить i = 0
i = 0
while i < len(text):
# 3.1 Найти все токены в словаре, начинающиеся с text[i]
start_char = text[i]
result = [token for token in self.vocab if token.startswith(start_char)]
# 3.2 Выбрать самый длинный подходящий токен
find_token = self._find_max_matching_token(text[i:], result)
if find_token is None:
# Обработка неизвестного символа
tokens.append(text[i]) # Добавляем сам символ как токен
i += 1
else:
# 3.3 Добавить токен в результат
tokens.append(find_token)
# 3.4 Увеличить i на длину токена
i += len(find_token)
# 4. Заменить токены на их ID
return self._tokens_to_ids(tokens)
def _find_max_matching_token(self, text: str, tokens: list):
"""Находит самый длинный токен из списка, с которого начинается текст"""
matching = [token for token in tokens if text.startswith(token)]
return max(matching, key=len) if matching else None
def _tokens_to_ids(self, tokens):
"""Конвертирует список токенов в их ID с обработкой неизвестных токенов"""
ids = []
for token in tokens:
if token in self.token2id:
ids.append(self.token2id[token])
else:
ids.append(-1) # Специальное значение
return ids
2025-07-11 12:21:33 +03:00
def decode(self, ids: list[int]):
2025-07-12 11:48:34 +03:00
return ''.join(self._ids_to_tokens(ids))
def _ids_to_tokens(self, ids: list) -> list:
"""Конвертирует список Ids в их tokens"""
tokens = []
for id in ids:
if id in self.id2token:
tokens.append(self.id2token[id])
else:
tokens.append('') # Специальное значение
Рефакторинг и улучшение компонентов Основные изменения в коде: 1. Токенизатор (bpe.py): - Добавлен прогресс-бар через tqdm в метод fit() - Улучшено логирование процесса обучения - Добавлена обработка edge-cases для vocab_size 2. Генерация текста (generate_text.py): - Полный рефакторинг скрипта - Добавлены проверки модели перед загрузкой - Поддержка уменьшенных моделей (seq_len=32) - Подробное логирование процесса генерации 3. Обучение GPT (train_gpt_model.py): - Автоподбор параметров под размер данных - Уменьшенные параметры модели по умолчанию - Контроль памяти и устройств (CPU/MPS) 4. Токенизация корпуса (tokenize_corpus.py): - Добавлены проверки входных данных - Подробное логирование процесса - Обработка ошибок загрузки файлов Исправления: - Синхронизация размеров слоёв в GPT - Корректная работа с малыми наборами данных - Исправление загрузки моделей на MPS Обновление README.md - Добавлены обязательные зависимости: dill и tqdm - Добавлен раздел 'Цель проекта' с описанием задач - Добавлен раздел 'Участие в разработке' для контрибьюторов - Добавлен раздел 'Лицензия' с условиями MIT Рефакторинг основных скриптов и обновление данных Основные изменения: 1. Скрипты в bin/: - Оптимизация generate_text.py (генерация текста) - Улучшение tokenize_corpus.py (обработка корпуса) - Рефакторинг train_gpt_model.py (обучение модели) - Обновление train_tokenizer.py (алгоритм BPE) 2. Данные: - Удалены устаревшие артефакты: * simple_llm_gpt.pth (модель) * bpe_tokenizer.json (токенизатор) * corpus_tokens.pkl (токены) - Подготовка к генерации новых данных
2025-07-24 12:58:59 +03:00
return tokens
def save(self, filename):
with open(filename, 'wb') as f:
dill.dump(self, f)
print(f"Объект сохранён в {filename}")
@classmethod
def load(cls, filename):
"""Загружает токенизатор из файла.
Args:
filename (str): Путь к файлу с сохраненным токенизатором
Returns:
BPE: Загруженный экземпляр токенизатора
Пример:
>>> tokenizer = BPE.load("bpe_tokenizer.pkl")
"""
"""Load trained tokenizer from file.
Args:
filename (str): Path to saved tokenizer
Returns:
BPE: Loaded tokenizer instance
"""
with open(filename, 'rb') as f:
obj = dill.load(f)
print(f"Объект загружен из {filename}")
return obj