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docs/chapter5/code/train_vocab.py
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docs/chapter5/code/train_vocab.py
Normal file
@@ -0,0 +1,147 @@
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import glob
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import json
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import os
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from tqdm import tqdm
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import requests
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import sentencepiece as spm
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import argparse
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DATA_CACHE_DIR = 'data'
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def download_file(url: str, fname: str, chunk_size=1024):
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"""发送HTTP GET请求以流式方式获取文件"""
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resp = requests.get(url, stream=True)
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# 获取文件的总大小（以字节为单位），默认为0如果没有提供'content-length'头信息
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total = int(resp.headers.get("content-length", 0))
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# 以写二进制模式打开一个文件以保存下载的内容
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with open(fname, "wb") as file, tqdm(
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desc=fname, # 进度条前面的描述信息（通常是文件名）
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total=total, # 总的字节数，用于设置进度条的总长度
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unit="iB", # 进度条的单位，'iB'代表二进制字节
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unit_scale=True, # 启用单位缩放，如KB、MB等
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unit_divisor=1024, # 设置单位换算的除数，这里为1024
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) as bar:
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# 逐块读取响应内容并写入文件
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for data in resp.iter_content(chunk_size=chunk_size):
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size = file.write(data) # 写入数据块到文件
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bar.update(size) # 更新进度条
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def download():
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"""在DATA_CACHE_DIR中创建目录，如果目录不存在则创建"""
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os.makedirs(DATA_CACHE_DIR, exist_ok=True)
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# 定义TinyStories数据集的下载URL和保存的文件名
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data_url = "https://www.modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/TinyStories/resolve/master/TinyStories_all_data.tar.gz"
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data_filename = os.path.join(DATA_CACHE_DIR, "TinyStories_all_data.tar.gz")
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# 检查数据集是否已经下载，如果没有下载则进行下载
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if not os.path.exists(data_filename):
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print(f"Downloading {data_url} to {data_filename}...")
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download_file(data_url, data_filename) # 使用之前定义的download_file函数进行下载
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else:
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print(f"{data_filename} already exists, skipping download...")
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# 定义解压缩后的数据目录
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data_dir = os.path.join(DATA_CACHE_DIR, "TinyStories_all_data")
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# 检查数据目录是否存在，如果不存在则解压缩数据集
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if not os.path.exists(data_dir):
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os.makedirs(data_dir, exist_ok=True) # 创建数据目录
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print(f"Unpacking {data_filename}...")
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os.system(f"tar -xzf {data_filename} -C {data_dir}") # 使用系统命令解压缩.tar.gz文件
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else:
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print(f"{data_dir} already exists, skipping unpacking...")
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# 查找解压后的所有JSON文件，排序后获取文件名列表
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shard_filenames = sorted(glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.json")))
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# 打开第一个JSON文件并读取内容
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with open(shard_filenames[0], "r") as f:
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data = json.load(f) # 将JSON文件内容加载到变量data中
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print("Download done.") # 下载完成信息
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print(f"Number of shards: {len(shard_filenames)}") # 打印解压后数据分片的数量
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print(f"Example story:\n{data[0]}") # 打印第一个分片中的一个示例故事
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def load_text_from_files(path):
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path_list = glob.glob(path)
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text_data = []
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for file_path in path_list:
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with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
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text_data.extend(file.readlines())
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return text_data
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def batch_iterator(text_data, batch_size=648):
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for i in range(0, len(text_data), batch_size):
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yield text_data[i:i + batch_size]
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def train_vocab(vocab_size: int=32000, num_shards: int=20):
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"""
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vocab_size: int, 词汇表的大小，决定分词器的词汇量。
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num_shards: int, 用于加快词汇表训练的效率，指定要处理的分片数量。
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"""
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# 确保词汇表大小为正数
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assert vocab_size > 0, "Vocab size must be positive"
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# SentencePiece 模型的前缀路径，将用于保存分词器
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prefix = os.path.join(DATA_CACHE_DIR, f"tok{vocab_size}")
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# 1) 将多个分片中的文本导出为单个文本文件 tiny.txt
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tiny_file = os.path.join(DATA_CACHE_DIR, "tiny.txt")
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data_dir = os.path.join(DATA_CACHE_DIR, "TinyStories_all_data")
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shard_filenames = sorted(glob.glob(os.path.join(data_dir, "*.json")))
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# 创建 tiny.txt 文件并写入指定数量的分片中的文本
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print(f"Writing temporary file {tiny_file} with {num_shards} shards...")
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with open(tiny_file, "w", encoding="utf-8") as of:
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# 遍历前 num_shards 个分片
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for shard in tqdm(shard_filenames[:num_shards]):
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with open(shard, "r") as f:
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data = json.load(f) # 读取分片中的JSON数据
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# 遍历每个例子，将其中的故事文本写入 tiny.txt 文件
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for example in data:
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text = example["story"]
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text = text.strip() # 去除文本首尾的空白字符
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of.write(text + "\n") # 每个文本写入一行
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# 输出生成的 tiny.txt 文件的大小
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print(f"Size is: {os.path.getsize(tiny_file) / 1024 / 1024:.2f} MB")
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# 2) 使用 SentencePiece 训练分词器
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print("Will now train the vocab...")
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spm.SentencePieceTrainer.train(
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input=tiny_file, # 输入文件为之前生成的 tiny.txt
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model_prefix=prefix, # 模型前缀路径
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model_type="bpe", # 使用 Byte-Pair Encoding (BPE) 训练分词器
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vocab_size=vocab_size, # 词汇表大小
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self_test_sample_size=0, # 自测样本大小设置为 0
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input_format="text", # 输入文件格式为纯文本
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character_coverage=1.0, # 覆盖所有字符（包括非常见字符）
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num_threads=os.cpu_count(), # 使用 CPU 的线程数
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split_digits=True, # 拆分数字
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allow_whitespace_only_pieces=True, # 允许仅由空格组成的词元
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byte_fallback=True, # 启用字节级回退
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unk_surface=r" \342\201\207 ", # UNK token 表示未知字符的方式
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normalization_rule_name="identity" # 使用“identity”归一化规则
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)
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# 3) 可选的清理操作，询问用户是否删除临时文件 tiny.txt
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dec = input(f"Delete the temporary file {tiny_file}? [y/N] ")
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if dec.lower() == "y":
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os.remove(tiny_file) # 删除临时文件
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print(f"Deleted {tiny_file}")
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# 输出模型保存的路径
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print(f"Trained tokenizer is in {prefix}.model")
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print("Done.")
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if __name__ == "__main__":
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parser = argparse.ArgumentParser()
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parser.add_argument("--download", type=bool, default=True, help="download the dataset")
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parser.add_argument("--vocab_size", type=int, default=4096, help="vocab size")
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args = parser.parse_args()
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if args.download:
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download()
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train_vocab(args.vocab_size)
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