关于UIE信息抽取，你遇到了什么难题、还有哪些需求？欢迎反馈。也欢迎分享实践经验！

[chenxiaozeng]

PaddleNLP发布通用信息抽取技术UIE后，收到众多用户的积极反馈。欢迎各位提出在信息抽取场景下面临的各种问题，在此讨论当中将会有来自诸多专业团队的人员的讨论和回复，也欢迎各位参与此讨论当中来。特开此贴：

• 【FAQ】收集常见问题，沉淀FAQ，供大家使用。
• 【Feature】收集需求、难题，以迭代功能。
• 【Others】收集使用反馈、实践经验，开放交流。

大家可按照以下格式来发起讨论topic：

FAQ/Feature/Others

想要咨询问题（FAQ）、还是提出新需求（Feature）、或者反馈使用情况、分享实践经验（Others）？

详细说明

无论是需求还是难题，都可在此处作详细描述，需说明项目背景、数据集描述（语言、规模等）、采用的模型、达成的精度和性能、预期效果等。

[chenxiaozeng]

UIE FAQ

Schema、Prompt相关

• 如何设置UIE的schema，有什么经验？
  A: 因为是开放域信息抽取，UIE的schema设置没有特殊限制，标签名称符合自然语言语义即可。不同任务的schema设置可以参考UIE主文档里面的说明和具体例子：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie

• UIE做事件抽取的时候，事件论元的实体类型会影响抽取的结果吗？
  A：zero shot的方式会有一些影响，加数据微调定制后影响不大。

训练

• 关系抽取的finetune数据格式？
  A：可以参考这个项目：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4371345。

• UIE 可以用多块cpu训练吗？ 是否支持分布式训练？
  A：预测是支持多核的，训练阶段目前还不支持多核，可以参考这个issue 使用CPU对UIE进行finetune时只能利用单核 #2815

• 用uie-base做事件抽取任务，用daccano标注50条，用fitune.py微调，看上去f1有0.89，然后训练集数据用taskflow预测看看结果，一条都测不出来，感觉比较奇怪。
  A：可以确认下是否是调用的best model。一般模型的目录都会自动生成一个static目录，这里放着是静态图模型，best_model模型如果被overwrite了可以把目录里面static目录删除，重新导出一次静态图模型。

部署及加速

• UIE推荐什么部署方式？
  A：参考https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2

• 在CPU上，UIE如何加速？
  A：CPU上MKLDNN和多核加速策略已经内置到PaddleNLP taskflow里了。

  PaddleNLP/paddlenlp/taskflow/task.py

  Line 157 in baf0247

  def _prepare_static_mode(self):

  
  调用Taskflow即可进行加速。

• 在GPU上，UIE如何加速？
  A：如果GPU满足算力和环境要求，可以尝试使用混合精度FP16推理，速度更快，显存占用也更少。

• 用uie预测数据结果，2MB，5万条数据预测要十几分钟。看了一下GPU处理推理是几乎瞬间算完，cpu一直占用率100%。有没有办法提升一下这个预测时间？
  A：如果GPU显存足够的话可以试试起多个Taskflow实例并发处理来缓解一些IO瓶颈。

标注工具

• 现在PaddleNLP有没有针对NER打标签的工具，doccano这种太慢了，只能标30几个类，我这边是80多个类。因为doccano支持的类别太少，导致一个文本得标注多次。
  A：我们评估下这个需求。

• Auto Labeling功能？
  A：我们评估下这个需求。

UIE Pretrain

• PaddleNLP中开源的UIE和Paper中的UIE有什么区别，有什么优劣势？为什么把原论文的生成式任务变为抽取式任务，以及模型层面的改进和考虑？
  A：开源的UIE模型和paper的生成式的UIE模型用的不是同一种方式，开源UIE的底座预训练模型是ERNIE 3.0系列模型，微调上使用的的金融、法律、医疗这些domain领域的数据。
  PaddleNLP的UIE是基于固定prompt的判别式模型，在零样本、小样本和推理速度上表现更好些。
  原论文是生成式，代码也已经开源：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/information_extraction/DuUIE。
  生成式任务在模型预测速度、模型蒸馏上相对来说抽取任务没有优势，在工业场景抽取式的任务相对来说速度更快，小样本效果更好。

• UIE中文不管什么任务的prompt都是用 “的” 组合起来吗？很好奇pretrain是怎样训练的?
  A：是的，预训练阶段prompt的构造也是按照这个方式。

其它

• uie模型支持嵌套实体识别吗？
  A：同类别嵌套不支持，不同类别之间的嵌套是可以的。

• 待预测文本明明不包含某个实体，但是确抽取出了不相关的内容作为该实体值。这种情况要怎么优化？
  A：可以通过输出的置信度做下筛选。

• UIE负例如何构造?在那个阶段构造的？构造方法是？
  A：UIE负例构造是在doccano标注数据转为UIE训练数据格式的时候构造完成的，即执行doccano.py脚本的时候进行的。负例构造的方式可以参考这篇文章：如何理解UIE中的负例数据？

• UIE支持不连续实体吗？
  A：目前不直接支持，但是可以转换成关系抽取任务试试。举个例子，

不连续实体『手脚.....浮肿』可以标注为症状『浮肿』+部位『手脚』关系抽取的形式。 理论上模型可以支持不连续实体，但是不连续数据太少了，并且只有少数场景能用上。换一个更复杂的任务层大多数情况得不偿失。

• UIE对空格好像比较困惑，遇到空格很容易判断出错，需要我们自己用逗号替换空格吗？
  A：模型在初次微调的时候都是以句号结束的，因此微调训练的样本也是以句号结束的话，需要的微调样本会少点。除了空格，如果一句话以换行符结尾而不以句号等符号结尾，也可以尝试做个预处理。

• windows上，uie微调训练没开始训练就结束了？
  
  A：windows机器上可固定一下scipy的版本 scipy<=1.3.1 or scipy>=1.7.3。

• PaddleNLP模型可以在安卓上跑吗?
  A：可以通过两种方式来做部署，一种是将模型转成onnx，通过onnxruntime来做部署，另外一种方式是通过paddlelite来做部署，https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite

• UIE能对表单，表格，简历，申请书之类的图片做信息抽取吗？
  A：跨模态文档版UIE打算解答这个需求，正在研发中。

• UIE训练的时候，输入的文本长度有限制吗。假如我有个文本是超过512，但是我的标签在512之后，训练的时候被截断，那么标签也对不上，这种情况怎么办呢
  A：UIE训练最大长度是512，超过的文本可以手动截成多段文本重新进行标签映射

• UIE输出结果中start、end是什么含义？
  A：start、end表示要抽取的目标片段（我们称为span）在原文本中的起始位置和终止位置，例如原文本为2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中中国选手谷爱凌以188.25分获得金牌！，实体标签时间对应的抽取结果为2月8日上午，那么对应的start、end分别是0和6。

• UIE对于长文本的抽取能力如何？例如抽取招标文件中的资质要求（有好几段话）？这种情况推荐用UIE么，还是文本分类呢？
  A：UIE会对输入的长文本按照设定的最大长度（例如512）自动切分为多个片段，在返回结果时会自动合并结果。在具体业务场景上，如果要抽取的目标片段较短可以考虑用UIE来抽取；如果要抽取的目标片段比较长，例如招标文件中的招标内容通常会是一段比较长的文本，如果要识别不同性质的招标内容，我们推荐采用文本分类来做，对不同招标内容进行分类。

[yuansky]

UIE是否未来有支持小语种的可能性（日语，韩语，泰语，法语等）

[linjieccc]

目前小语种的语料在UIE预训练阶段还没有加入，所以zero-shot模型不支持小语种的预测，主要是因为这部分语料的收集标注成本比较高。如果业务上有比较多的语料，可以直接基于uie-m-large来训练。

[dingidng]

希望在蒸馏版本基础上，后续也支持量化、剪枝、NAS等方案，以及cpu多核多进程处理，多卡推理部署
在目前GPU推理下：Taskflow传入device_id来实现，希望可以有多进程方案提速

[linjieccc]

感谢关注~

UIE量化功能目前已经开发中，后续会在仓库中开源出来，Taskflow CPU下目前默认是多核推理加速的。

[dingidng]

优化一下UIE关系抽取evaluate.py输出 #3224

[linjieccc]

目前针对关系抽取的debug模式已优化，可以拉最新的develop代码试试，示例如下：

[2022-09-14 03:13:58,877] [    INFO] - -----------------------------
[2022-09-14 03:13:58,877] [    INFO] - Class Name: 疾病
[2022-09-14 03:13:58,877] [    INFO] - Evaluation Precision: 0.89744 | Recall: 0.83333 | F1: 0.86420
[2022-09-14 03:13:59,145] [    INFO] - -----------------------------
[2022-09-14 03:13:59,145] [    INFO] - Class Name: 手术治疗
[2022-09-14 03:13:59,145] [    INFO] - Evaluation Precision: 0.90000 | Recall: 0.85714 | F1: 0.87805
[2022-09-14 03:13:59,439] [    INFO] - -----------------------------
[2022-09-14 03:13:59,440] [    INFO] - Class Name: 检查
[2022-09-14 03:13:59,440] [    INFO] - Evaluation Precision: 0.77778 | Recall: 0.56757 | F1: 0.65625
[2022-09-14 03:13:59,708] [    INFO] - -----------------------------
[2022-09-14 03:13:59,709] [    INFO] - Class Name: X的手术治疗
[2022-09-14 03:13:59,709] [    INFO] - Evaluation Precision: 0.90000 | Recall: 0.85714 | F1: 0.87805
[2022-09-14 03:13:59,893] [    INFO] - -----------------------------
[2022-09-14 03:13:59,893] [    INFO] - Class Name: X的实验室检查
[2022-09-14 03:13:59,894] [    INFO] - Evaluation Precision: 0.71429 | Recall: 0.55556 | F1: 0.62500
[2022-09-14 03:14:00,057] [    INFO] - -----------------------------
[2022-09-14 03:14:00,058] [    INFO] - Class Name: X的影像学检查
[2022-09-14 03:14:00,058] [    INFO] - Evaluation Precision: 0.69231 | Recall: 0.45000 | F1: 0.54545

[hy2632]

UIE有没有针对指代消解的设计？如果没有、需要额外预处理，有没有最佳实践？

[linjieccc]

可以试下，将每个代词和指代的东西打上关系标签，转换为关系抽取的形式

[zhangluustb]

UIE预训练对多实体效果不佳，是否在预训练中多实体语料稀少导致的？有计划改进吗？ @chenxiaozeng

[xxllp]

啥叫多实体

[meditations]

UIE抽取英文信息的时候，比如一个长的地址，中间所有的空格都被删除了，出来就是一团字符，因为中文是没有空格的，但是英文是依赖空格去分词的，能否检测到如果是英文，就不用去除中间的空格呢？@chenxiaozeng

[linjieccc]

可以举个例子吗？UIE只预测实体在原始文本的起始和终止位置，不会对原始文本进行其他处理

[weilong-chen]

uie-sent-base语句级情感分类任务,能否支持: 正向、负向、中性，三种分类？

[BrightXiaoHan]

请问有没有可能批量进行schema不同的实体抽取呢？
关联issue：#4789

[MyStarting]

【FAQ】你好，我用的是finetune.py对模型进行微调，为什么在./checkpoint/model_best下只有运行日志vdlrecords.1677479107.log，没有模型信息，训练好的模型数据不是在output_dir 里吗？
!python finetune.py \ --device gpu \ --logging_steps 10 \ --save_steps 10 \ --eval_steps 10 \ --seed 50 \ --model_name_or_path ./uie-base \ --output_dir "checkpoint/model_best" \ --overwrite_output_dir True\ --train_path data/train.txt \ --dev_path data/dev.txt \ --max_seq_length 512\ --per_device_train_batch_size 64 \ --per_device_eval_batch_size 64 \ --num_train_epochs 100 \ --learning_rate 1e-5 \ --do_train True \ --do_eval True \ --do_export True \ --evaluation_strategy "epoch"\ --save_strategy "epoch" \ --logging_strategy "epoch" \ --export_model_dir ./checkpoint/model_best \ --metric_for_best_model eval_f1 \ --metric_for_best_model eval_accuarcy \ --report_to all \ --load_best_model_at_end True

[1ZhangMR]

您好，请问您找到问题了吗？我也是这种情况

[MyStarting]

我的是显卡太小了，后面在百度aistudio上运行下就没问题了。

[MyStarting]

本地的话可以考虑把batch_size 调小，或者换成cpu

[1ZhangMR]

好的，感谢您的回复！

[yycoolsam]

【FAQ】你好，我用的是finetune.py对模型进行微调，使用cpu运行后能正常生成模型，但是使用gpu后模型无法生成，仅生成运行日志。
python：3.8.10
paddlenlp: 2.5.2
paddlepaddle-gpu : 2.4.2.post117
numpy: 1.21.6
pandas : 1.2.4
scipy : 1.7.3
显卡的信息
GTX1060
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Tue_May__3_19:00:59_Pacific_Daylight_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64
Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0

这是运行使用参数
finetune.py --device "gpu" --logging_steps 100 --save_steps 100 --eval_steps 100 --seed 42 --model_name_or_path uie-base --output_dir model/paddlepaddle/model_best --train_path data/train.txt --dev_path data/dev.txt --max_seq_length 512 --per_device_eval_batch_size 16 --per_device_train_batch_size 16 --num_train_epochs 20 --learning_rate 1e-4 --label_names "start_positions" "end_positions" --do_train --do_eval --do_export --export_model_dir model/paddlepaddle/model_best --overwrite_output_dir --disable_tqdm True --metric_for_best_model eval_f1 --load_best_model_at_end True --save_total_limit 1
运行时cmd提示信息，没有后续信息，只有提示开始训练的信息。
[2023-04-24 10:57:46,552] [ INFO] - ============================================================
[2023-04-24 10:57:46,553] [ INFO] - Model Configuration Arguments
[2023-04-24 10:57:46,554] [ INFO] - paddle commit id :0e92adceae06b6b7463f2dc7790ffb0601730009
[2023-04-24 10:57:46,555] [ INFO] - export_model_dir :model/paddlepaddle/model_best
[2023-04-24 10:57:46,555] [ INFO] - model_name_or_path :uie-base
[2023-04-24 10:57:46,556] [ INFO] - multilingual :False
[2023-04-24 10:57:46,556] [ INFO] -
[2023-04-24 10:57:46,557] [ INFO] - ============================================================
[2023-04-24 10:57:46,557] [ INFO] - Data Configuration Arguments
[2023-04-24 10:57:46,558] [ INFO] - paddle commit id :0e92adceae06b6b7463f2dc7790ffb0601730009
[2023-04-24 10:57:46,558] [ INFO] - dev_path :data/dev.txt
[2023-04-24 10:57:46,559] [ INFO] - dynamic_max_length :None
[2023-04-24 10:57:46,560] [ INFO] - max_seq_length :512
[2023-04-24 10:57:46,561] [ INFO] - train_path :data/train.txt
...
[2023-04-24 10:57:46,592] [ INFO] - Model config ErnieConfig {
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
"enable_recompute": false,
"fuse": false,
"hidden_act": "gelu",
"hidden_dropout_prob": 0.1,
"hidden_size": 768,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 3072,
"layer_norm_eps": 1e-12,
"max_position_embeddings": 2048,
"model_type": "ernie",
"num_attention_heads": 12,
"num_hidden_layers": 12,
"pad_token_id": 0,
"paddlenlp_version": null,
"pool_act": "tanh",
"task_id": 0,
"task_type_vocab_size": 3,
"type_vocab_size": 4,
"use_task_id": true,
"vocab_size": 40000
}
W0424 10:57:48.045794 8648 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 6.1, Driver API Version: 12.1, Runtime API Version: 11.7
W0424 10:57:48.051805 8648 gpu_resources.cc:91] device: 0, cuDNN Version: 8.8.
[2023-04-24 10:57:49,103] [ INFO] - All model checkpoint weights were used when initializing UIE.

[2023-04-24 10:57:49,104] [ INFO] - All the weights of UIE were initialized from the model checkpoint at uie-base.
If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use UIE for predictions without further training.
[2023-04-24 10:57:49,198] [ INFO] - ============================================================
[2023-04-24 10:57:49,199] [ INFO] - Training Configuration Arguments
[2023-04-24 10:57:49,200] [ INFO] - paddle commit id :0e92adceae06b6b7463f2dc7790ffb0601730009
[2023-04-24 10:57:49,201] [ INFO] - _no_sync_in_gradient_accumulation:True
[2023-04-24 10:57:49,202] [ INFO] - activation_quantize_type :None
[2023-04-24 10:57:49,202] [ INFO] - adam_beta1 :0.9
[2023-04-24 10:57:49,203] [ INFO] - adam_beta2 :0.999
[2023-04-24 10:57:49,203] [ INFO] - adam_epsilon :1e-08
[2023-04-24 10:57:49,204] [ INFO] - algo_list :None
[2023-04-24 10:57:49,204] [ INFO] - batch_num_list :None
[2023-04-24 10:57:49,205] [ INFO] - batch_size_list :None
[2023-04-24 10:57:49,205] [ INFO] - bf16 :False
[2023-04-24 10:57:49,206] [ INFO] - bf16_full_eval :False
[2023-04-24 10:57:49,206] [ INFO] - bias_correction :False
[2023-04-24 10:57:49,207] [ INFO] - current_device :gpu:0
[2023-04-24 10:57:49,207] [ INFO] - dataloader_drop_last :False
[2023-04-24 10:57:49,208] [ INFO] - dataloader_num_workers :0
[2023-04-24 10:57:49,208] [ INFO] - device :gpu
[2023-04-24 10:57:49,209] [ INFO] - disable_tqdm :True
[2023-04-24 10:57:49,210] [ INFO] - do_compress :False
[2023-04-24 10:57:49,211] [ INFO] - do_eval :True
[2023-04-24 10:57:49,211] [ INFO] - do_export :True
[2023-04-24 10:57:49,212] [ INFO] - do_predict :False
[2023-04-24 10:57:49,212] [ INFO] - do_train :True
[2023-04-24 10:57:49,213] [ INFO] - eval_batch_size :16
[2023-04-24 10:57:49,213] [ INFO] - eval_steps :100
[2023-04-24 10:57:49,214] [ INFO] - evaluation_strategy :IntervalStrategy.STEPS
[2023-04-24 10:57:49,214] [ INFO] - flatten_param_grads :False
[2023-04-24 10:57:49,215] [ INFO] - fp16 :False
[2023-04-24 10:57:49,215] [ INFO] - fp16_full_eval :False
[2023-04-24 10:57:49,216] [ INFO] - fp16_opt_level :O1
[2023-04-24 10:57:49,216] [ INFO] - gradient_accumulation_steps :1
[2023-04-24 10:57:49,217] [ INFO] - greater_is_better :True
[2023-04-24 10:57:49,217] [ INFO] - ignore_data_skip :False
[2023-04-24 10:57:49,218] [ INFO] - input_dtype :int64
[2023-04-24 10:57:49,218] [ INFO] - input_infer_model_path :None
[2023-04-24 10:57:49,220] [ INFO] - label_names :['start_positions', 'end_positions']
[2023-04-24 10:57:49,221] [ INFO] - lazy_data_processing :True
[2023-04-24 10:57:49,221] [ INFO] - learning_rate :0.0001
[2023-04-24 10:57:49,222] [ INFO] - load_best_model_at_end :True
[2023-04-24 10:57:49,222] [ INFO] - local_process_index :0
[2023-04-24 10:57:49,223] [ INFO] - local_rank :-1
[2023-04-24 10:57:49,223] [ INFO] - log_level :-1
[2023-04-24 10:57:49,224] [ INFO] - log_level_replica :-1
[2023-04-24 10:57:49,224] [ INFO] - log_on_each_node :True
[2023-04-24 10:57:49,225] [ INFO] - logging_dir :model/paddlepaddle/model_best\runs\Apr24_10-57-46_yjb-server
[2023-04-24 10:57:49,225] [ INFO] - logging_first_step :False
[2023-04-24 10:57:49,226] [ INFO] - logging_steps :10
[2023-04-24 10:57:49,226] [ INFO] - logging_strategy :IntervalStrategy.STEPS
[2023-04-24 10:57:49,227] [ INFO] - lr_scheduler_type :SchedulerType.LINEAR
[2023-04-24 10:57:49,227] [ INFO] - max_grad_norm :1.0
[2023-04-24 10:57:49,228] [ INFO] - max_steps :-1
[2023-04-24 10:57:49,228] [ INFO] - metric_for_best_model :eval_f1
[2023-04-24 10:57:49,229] [ INFO] - minimum_eval_times :None
[2023-04-24 10:57:49,231] [ INFO] - moving_rate :0.9
[2023-04-24 10:57:49,231] [ INFO] - no_cuda :False
[2023-04-24 10:57:49,232] [ INFO] - num_train_epochs :20.0
[2023-04-24 10:57:49,232] [ INFO] - onnx_format :True
[2023-04-24 10:57:49,233] [ INFO] - optim :OptimizerNames.ADAMW
[2023-04-24 10:57:49,233] [ INFO] - output_dir :model/paddlepaddle/model_best
[2023-04-24 10:57:49,234] [ INFO] - overwrite_output_dir :True
[2023-04-24 10:57:49,234] [ INFO] - past_index :-1
[2023-04-24 10:57:49,234] [ INFO] - per_device_eval_batch_size :16
[2023-04-24 10:57:49,235] [ INFO] - per_device_train_batch_size :16
[2023-04-24 10:57:49,235] [ INFO] - prediction_loss_only :False
[2023-04-24 10:57:49,236] [ INFO] - process_index :0
[2023-04-24 10:57:49,237] [ INFO] - prune_embeddings :False
[2023-04-24 10:57:49,237] [ INFO] - recompute :False
[2023-04-24 10:57:49,238] [ INFO] - remove_unused_columns :True
[2023-04-24 10:57:49,238] [ INFO] - report_to :['visualdl']
[2023-04-24 10:57:49,239] [ INFO] - resume_from_checkpoint :None
[2023-04-24 10:57:49,240] [ INFO] - round_type :round
[2023-04-24 10:57:49,241] [ INFO] - run_name :model/paddlepaddle/model_best
[2023-04-24 10:57:49,242] [ INFO] - save_on_each_node :False
[2023-04-24 10:57:49,242] [ INFO] - save_steps :100
[2023-04-24 10:57:49,243] [ INFO] - save_strategy :IntervalStrategy.STEPS
[2023-04-24 10:57:49,243] [ INFO] - save_total_limit :1
[2023-04-24 10:57:49,244] [ INFO] - scale_loss :32768
[2023-04-24 10:57:49,245] [ INFO] - seed :42
[2023-04-24 10:57:49,245] [ INFO] - sharding :[]
[2023-04-24 10:57:49,246] [ INFO] - sharding_degree :-1
[2023-04-24 10:57:49,247] [ INFO] - should_log :True
[2023-04-24 10:57:49,247] [ INFO] - should_save :True
[2023-04-24 10:57:49,248] [ INFO] - skip_memory_metrics :True
[2023-04-24 10:57:49,248] [ INFO] - strategy :dynabert+ptq
[2023-04-24 10:57:49,250] [ INFO] - train_batch_size :16
[2023-04-24 10:57:49,251] [ INFO] - use_pact :True
[2023-04-24 10:57:49,252] [ INFO] - warmup_ratio :0.1
[2023-04-24 10:57:49,252] [ INFO] - warmup_steps :0
[2023-04-24 10:57:49,253] [ INFO] - weight_decay :0.0
[2023-04-24 10:57:49,253] [ INFO] - weight_quantize_type :channel_wise_abs_max
[2023-04-24 10:57:49,254] [ INFO] - width_mult_list :None
[2023-04-24 10:57:49,255] [ INFO] - world_size :1
[2023-04-24 10:57:49,255] [ INFO] -
[2023-04-24 10:57:49,257] [ INFO] - ***** Running training *****
[2023-04-24 10:57:49,257] [ INFO] - Num examples = 212
[2023-04-24 10:57:49,258] [ INFO] - Num Epochs = 20
[2023-04-24 10:57:49,258] [ INFO] - Instantaneous batch size per device = 16
[2023-04-24 10:57:49,260] [ INFO] - Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 16
[2023-04-24 10:57:49,261] [ INFO] - Gradient Accumulation steps = 1
[2023-04-24 10:57:49,262] [ INFO] - Total optimization steps = 280.0
[2023-04-24 10:57:49,262] [ INFO] - Total num train samples = 4240.0
[2023-04-24 10:57:49,275] [ INFO] - Number of trainable parameters = 117946370

[yycoolsam]

paddle验证安装也是通过的：
import paddle
paddle.utils.run_check()
Running verify PaddlePaddle program ...
W0424 12:49:36.235811 1876 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 6.1, Driver API Version: 12.1, Runtime API Version: 11.7
W0424 12:49:36.240806 1876 gpu_resources.cc:91] device: 0, cuDNN Version: 8.8.
PaddlePaddle works well on 1 GPU.
PaddlePaddle works well on 1 GPUs.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

[yycoolsam]

已经解决了。推测是显卡显存不足导致的。在使用下面的参数后能正常运行
finetune.py --device "gpu" --logging_steps 100 --save_steps 100 --eval_steps 100 --seed 42 --model_name_or_path uie-base --output_dir model/paddlepaddle/model_best --train_path data/train.txt --dev_path data/dev.txt --max_seq_length 256 --per_device_eval_batch_size 8 --per_device_train_batch_size 8 --num_train_epochs 20 --learning_rate 1e-5 --label_names "start_positions" "end_positions" --do_train --do_eval --do_export --export_model_dir model/paddlepaddle/model_best --overwrite_output_dir --metric_for_best_model eval_f1 --load_best_model_at_end True --save_total_limit 1
这里希望后续能增加错误信息返回，这样初次接触的人同时又不是很厉害的人(例如我)就能快速的找到问题所在。

[1ZhangMR]

您好，请问一下您evaluate.py运行的时候有输出吗？还是运行结束了才有输出，运行的速度慢吗？

[guangxin-zhang]

有大佬知道为什么用官方文档的命令在pycharm中运行只能得到.log文件，其他的模型文件没有得到吗？

[1ZhangMR]

您好，请问您的问题解决了吗，我也是这种情况

[Fairdandan]

可以自己另外加命令

[Fairdandan]

你好，在做实体抽取的时候可以同时输出预测的概率吗

[1ZhangMR]

请问一下model_path: 进行评估的模型文件夹路径，路径下需包含的模型权重文件model_state.pdparams及配置文件model_config.json在哪里获取？是跑finetuned_model获得的吗？

[Fairdandan]

自己在funetune.py里加几行语句，
output_dir = '路径'
model.save_pretrained(output_dir)
tokenizer.save_pretrained(output_dir)

[1happyWDC]

环境为:
python3.7
paddlepaddle-gpu 2.4.2.post117
paddlenlp 2.5.2
cuda-version 11.7
GPU：A800

问题描述：在合同文本中抽取关系，合同文本长度有几千到一万字不等，由于有的关系涉及到的实体间隔比较远（该情况概率较小），在标注的时候是将整篇合同文本放进去进行标注的。在第一版的时候通过实体关系标注抽取的时候召回率和f1都有0.85左右，在第二版新增了实体种类和关系种类的时候，召回率为0.3，f1为0.4，较第一版差距比较大。同时，两版抽取schema中相同的实体和关系，第二版的效果也要远低于第一版的，不知道是不是被第二版标注的其他数据给影响到了整个的效果。

eg：全部合同文本涉及到多个类别，共有700份文件进行了标注，其中各类别分布不均匀，有的类别有100多个样本，有的类别是由10多个样本，但是部分样本在100的类别抽取效果也很不好。为了验证我尝试过将该类别样本单独提取出来做训练和推理，发现仅有该类别的情况下仍然效果不好。

eg：注释的schema是效果好一点的那一版，没注释的是效果比较差的

[1ZhangMR]

你好，我想请问一下你在预测后，输出抽取实体个数的代码吗？因为我看源码只有输出预测的实体文本，但具体个数没有输出，然后我print了results只能输出实体类的个数。

[yongxinyou]

我想请问一下，我的事件抽取 schema = {"发布政策触发词": ["时间", "地点", "发布者", "政策内容"]}是这样的，最后抽取的结果中，触发词是 “发布声明。此轮制我包括六个方面，第一项是欧盟将对来自俄罗斯的每年价值48亿欧元的煤炭实施进口禁令”。就是会是一个长句子，会在正常的触发词后面在多抽取一句话。为什么会这样呢

[dinggzh-gitch]

我如果想修改分词方式应该在哪里修改呢请问，因为我的数据标注后预测只有百分之74现在，调参后的最高就是准确率74但是F180，想从分词等方面进行优化，我应该在哪里写入代码？

[long0428]

您好，我想为一下在进行信息抽取时，我的文本是：患者意识清楚，伴头晕乏力，无胸闷胸痛，无畏寒发热，无咳嗽咳痰等不适，急诊完善血常规。
这个时候我定义schema = ['症状']，会把畏寒发热，咳嗽，咳痰都抽取到，我应该怎么调整代码去识别一些有“无”、“未“这些否定词，从而让 PaddleNLP 不去识别语句中有否定含义的畏寒发热，咳嗽，咳痰呢？
谢谢！

[nikkyyang]

我觉得你应该打两个标签，无胸闷胸痛 和 胸闷胸痛 是两个类似"肯定"/"否定"类的标签 ，可能可以解决

[18772247265]

您好，我使用information_extraction进行实体抽取，使用的cpu，使用base的话一条出结果差不多要2s左右，tiny每条平均1s左右，请问要怎么设置才能提升推理速度

[lizhq]

推理速度问题 , 我微调后进行uiex 的推理, 一张4M的图片推理在 4~8s之间, 使用的是GPU , 也需要进行推理加速

[niniwai]

在终端运行“python doccano.py
--doccano_file ./data/doccano_ext.json
--task_type ext
--save_dir ./data
--splits 0.8 0.2 0
--schema_lang ch”
的时候报错“doccano.py: error: unrecognized arguments: \”
运行doccano.py的时候报错“ValueError: Please input the correct path of doccano file.”
代码来源网址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie
求解答

[wyx-oss]

[FAQ]我在进行模型蒸馏的时候，
python data_distill.py
--data_path ../data
--save_dir student_data
--task_type entity_extraction
--synthetic_ratio 10
--model_path ../checkpoint/model_best

python evaluate_teacher.py
--task_type entity_extraction
--test_path student_data/dev_data.json
--label_maps_path student_data/label_maps.json
--model_path ../checkpoint/model_best

python train.py
--task_type entity_extraction
--train_path student_data/train_data.json
--dev_path student_data/dev_data.json
--label_maps_path student_data/label_maps.json
--num_epochs 50
--encoder ernie-3.0-mini-zh
前两部分都能跑的通，在
python train.py
--task_type entity_extraction
--train_path student_data/train_data.json
--dev_path student_data/dev_data.json
--label_maps_path student_data/label_maps.json
--num_epochs 50
的时候出现File "/home/ysx/PaddleNLP/applications/information_extraction/text/data_distill/utils.py", line 108, in tokenize_and_align_train_labels
label = label_maps["entity2id"][e["type"]]
KeyError: 'object' 是怎么回事呢
--encoder ernie-3.0-mini-zh

[Qi0716]

为什么我在做分类任务训练的时候指标为0 只有loss有指标

[SKRY1412]

为什么schema中输入行为、动作之类的都抽取不出来实体？这个设置的范围是否比较小呢？