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仓库结构

transformers

前言

transformers 已然成为自然语言处理领域不可或缺的一部分，因为它是一个简洁、标准、高效且强大的工具。

俗话说“工欲善其事，必先利其器”，为了手拿把掐 transformers，理解其仓库结构及相关代码至关重要。

本文将介绍transformers ⧉仓库的重要部分。

总体

structure_mindmap

在根目录可以看到

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.circleci/
.github/
benchmark/
docker/
...
scripts
src
templates
...
  1. 重点就在于 src 目录下的 transformers 下的代码，开发者在使用 transformers 的时候就是在这里调用函数。
  2. 在transformers目录下，重要的部分就是generation、intergration、kernels、models、pipelines这些目录。
    1. generation：存储用于文本生成的各种算法，例如beam search、greedy search等算法。
    2. intergration：包含与其他库和框架的集成代码，例如内置一部分 PEFT 算法、 deepspeed 加速组件。
    3. kernels：存储自定义实现的CUDA算子。
    4. models：存储着各种预训练模型的实现，是这个仓库的灵魂所在。
    5. pipelines：存储着高阶接口，这些接口允许开发者方便地使用预训练模型完成各种任务。
  3. 对于某模型，其相关配置，处理器和模型实现都会被存放到同一文件夹下。同时不同模型文件夹又会统一放在 models 文件夹下。
  4. 在某一 NLP 领域模型文件夹下，通常会包括配置文件，模型实现，分词器，其余文件因模型而异。
    1. 计算机视觉的模型可能还会存在预处理器文件。
    2. 部分模型存在不同框架权重文件转化器。
    3. 可能有的模型用的是别的模型的分词器，自然也就不会在模型文件夹下存在分词器文件。
    4. 文件名称中存在tf、flax等不同框架缩写的，表示该文件是在对应深度学习框架下实现的。
    5. \(\cdots\)
  5. configuration_xxx.py 通常代表预训练模型的配置参数。model_xxx.py 通常代表预训练模型的实现。tokenization_xxx.py 通常代表与模型配套的分词器。

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