Add CrossEncoder and Integrate it into pipelines (#3196)

* Add CrossEncoder and Integrate it into pipelines

* Add CrossEncoder README.md

Author: w5688414

applications/neural_search/ranking/cross_encoder/README.md

@@ -0,0 +1,399 @@
+
+ **目录**
+
+* [背景介绍](#背景介绍)
+* [CrossEncoder](#CrossEncoder)
+    * [1. 技术方案和评估指标](#技术方案)
+    * [2. 环境依赖](#环境依赖)
+    * [3. 代码结构](#代码结构)
+    * [4. 数据准备](#数据准备)
+    * [5. 模型训练](#模型训练)
+    * [6. 评估](#开始评估)
+    * [7. 预测](#预测)
+    * [8. 部署](#部署)
+
+<a name="背景介绍"></a>
+
+# 背景介绍
+
+基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型，该模型用于搜索的排序阶段，对召回的结果进行重新排序的作用。
+
+
+<a name="CrossEncoder"></a>
+
+# CrossEncoder
+
+<a name="技术方案"></a>
+
+## 1. 技术方案和评估指标
+
+### 技术方案
+
+加载基于ERNIE 3.0训练过的RocketQA单塔CrossEncoder模型。
+
+
+### 评估指标
+
+（1）采用 AUC 指标来评估排序模型的排序效果。
+
+**效果评估**
+
+|  训练方式 |  模型  | AUC |
+| ------------ | ------------ |------------ |
+| pairwise|  ERNIE-Gram  |0.801 |
+|  CrossEncoder |  rocketqa-base-cross-encoder  |**0.835** |
+
+<a name="环境依赖"></a>
+
+## 2. 环境依赖和安装说明
+
+**环境依赖**
+
+* python >= 3.7
+* paddlepaddle >= 2.3.7
+* paddlenlp >= 2.3
+* pandas >= 0.25.1
+* scipy >= 1.3.1
+
+<a name="代码结构"></a>
+
+## 3. 代码结构
+
+以下是本项目主要代码结构及说明：
+
+```
+ernie_matching/
+├── deply # 部署
+    ├── cpp
+        ├── rpc_client.py # RPC 客户端的bash脚本
+        ├── http_client.py # http 客户端的bash文件
+        └── start_server.sh # 启动C++服务的脚本
+    └── python
+        ├── deploy.sh # 预测部署bash脚本
+        ├── config_nlp.yml # Pipeline 的配置文件
+        ├── web_service.py # Pipeline 服务端的脚本
+        ├── rpc_client.py # Pipeline RPC客户端的脚本
+        └── predict.py # python 预测部署示例
+|—— scripts
+    ├── export_model.sh # 动态图参数导出静态图参数的bash文件
+    ├── export_to_serving.sh # 导出 Paddle Serving 模型格式的bash文件
+    ├── train_ce.sh # 匹配模型训练的bash文件
+    ├── evaluate_ce.sh # 评估验证文件bash脚本
+    ├── predict_ce.sh # 匹配模型预测脚本的bash文件
+├── export_model.py # 动态图参数导出静态图参数脚本
+├── export_to_serving.py # 导出 Paddle Serving 模型格式的脚本
+├── data.py #  训练样本的转换逻辑
+├── train_ce.py # 模型训练脚本
+├── evaluate.py # 评估验证文件
+├── predict.py # Pair-wise 模型预测脚本，输出文本对是相似度
+
+```
+
+<a name="数据准备"></a>
+
+## 4. 数据准备
+
+### 数据集说明
+
+样例数据如下:
+```
+(小学数学教材比较) 关键词:新加坡        新加坡与中国数学教材的特色比较数学教材,教材比较,问题解决        0
+徐慧新疆肿瘤医院        头颈部非霍奇金淋巴瘤扩散加权成像ADC值与Ki-67表达相关性分析淋巴瘤,非霍奇金,头颈部肿瘤,磁共振成像 1
+抗生素关性腹泻  鼠李糖乳杆菌GG防治消化系统疾病的研究进展鼠李糖乳杆菌,腹泻,功能性胃肠病,肝脏疾病,幽门螺杆菌      0
+德州市图书馆    图书馆智慧化建设与融合创新服务研究图书馆;智慧化;阅读服务;融合创新       1
+维生素c 综述    维生素C防治2型糖尿病研究进展维生素C;2型糖尿病;氧化应激;自由基;抗氧化剂  0
+(白藜芦醇) 关键词:2型糖尿病     2型糖尿病大鼠心肌缺血再灌注损伤转录因子E2相关因子2/血红素氧合酶1信号通路的表达及白藜芦醇的干预研究糖尿病,2型,心肌缺血,再灌注损伤,白藜芦醇       1
+融资偏好        创新型企业产业风险、融资偏好与融资选择融资偏好;产业风险;融资选择        1
+星载激光雷达    星载激光雷达望远镜主镜超轻量化结构设计超轻量化;拓扑优化;集成优化;RMS;有限元仿真 1
+```
+
+
+### 数据集下载
+
+
+- [literature_search_rank](https://paddlenlp.bj.bcebos.com/applications/literature_search_rank.zip)
+
+```
+├── data # 排序数据集
+    ├── test.csv   # 测试集
+    ├── dev_pairwise.csv    # 验证集
+    └── train.csv  # 训练集
+```
+
+<a name="模型训练"></a>
+
+## 5. 模型训练
+
+**排序模型下载链接：**
+
+
+|Model|训练参数配置|硬件|MD5|
+| ------------ | ------------ | ------------ |-----------|
+|[ERNIE-Gram-Sort](https://bj.bcebos.com/v1/paddlenlp/models/ernie_gram_sort.zip)|<div style="width: 150pt">epoch:3 lr:5E-5 bs:64 max_len:64 </div>|<div style="width: 100pt">4卡 v100-16g</div>|d24ece68b7c3626ce6a24baa58dd297d|
+
+
+### 训练环境说明
+
+
+- NVIDIA Driver Version: 440.64.00
+- Ubuntu 16.04.6 LTS (Docker)
+- Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz
+
+
+### 单机单卡训练/单机多卡训练
+
+这里采用单机多卡方式进行训练，通过如下命令，指定 GPU 0,1,2,3 卡。如果采用单机单卡训练，只需要把`--gpu`参数设置成单卡的卡号即可
+
+训练的命令如下：
+
+```
+unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
+python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3" --log_dir="logs" train_ce.py \
+        --device gpu \
+        --train_set data/train.csv \
+        --test_file data/dev_pairwise.csv \
+        --save_dir ./checkpoints \
+        --model_name_or_path rocketqa-base-cross-encoder \
+        --batch_size 32 \
+        --save_steps 10000 \
+        --max_seq_len 384 \
+        --learning_rate 1E-5 \
+        --weight_decay  0.01 \
+        --warmup_proportion 0.0 \
+        --logging_steps 10 \
+        --seed 1 \
+        --epochs 3 \
+        --eval_step 1000
+```
+也可以运行bash脚本：
+
+```
+sh scripts/train_ce.sh
+```
+
+<a name="评估"></a>
+
+## 6. 评估
+
+
+```
+python evaluate.py --model_name_or_path rocketqa-base-cross-encoder \
+                   --init_from_ckpt checkpoints/model_80000/model_state.pdparams \
+                   --test_file data/dev_pairwise.csv
+```
+也可以运行bash脚本：
+
+```
+sh scripts/evaluate_ce.sh
+```
+
+
+成功运行后会输出下面的指标：
+
+```
+eval_dev auc:0.829
+```
+
+<a name="预测"></a>
+
+## 7. 预测
+
+### 准备预测数据
+
+待预测数据为 tab 分隔的 tsv 文件，每一行为 1 个文本 Pair，和文本pair的语义索引相似度，(该相似度由召回模型算出，仅供参考)，部分示例如下:
+
+```
+中西方语言与文化的差异  第二语言习得的一大障碍就是文化差异。    0.5160342454910278
+中西方语言与文化的差异  跨文化视角下中国文化对外传播路径琐谈跨文化,中国文化,传播,翻译   0.5145505666732788
+中西方语言与文化的差异  从中西方民族文化心理的差异看英汉翻译语言,文化,民族文化心理,思维方式,翻译        0.5141439437866211
+中西方语言与文化的差异  中英文化差异对翻译的影响中英文化,差异,翻译的影响        0.5138794183731079
+中西方语言与文化的差异  浅谈文化与语言习得文化,语言,文化与语言的关系,文化与语言习得意识,跨文化交际      0.5131710171699524
+```
+
+
+
+### 开始预测
+
+以上述 demo 数据为例，运行如下命令基于我们开源的rocketqa模型开始计算文本 Pair 的语义相似度:
+
+```shell
+unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
+python predict.py \
+                --device 'gpu' \
+                --params_path checkpoints/model_80000/model_state.pdparams \
+                --model_name_or_path rocketqa-base-cross-encoder \
+                --test_set data/test.csv \
+                --topk 10 \
+                --batch_size 128 \
+                --max_seq_length 384
+```
+也可以直接执行下面的命令：
+
+```
+sh scripts/predict_ce.sh
+```
+得到下面的输出，分别是query，title和对应的预测概率：
+
+```
+{'text_a': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'text_b': '高校\\十四五\\规划中学科建设要处理好五对关系\\十四五\\规划,学科建设,科技创新,人才培养', 'pred_prob': 0.7076062}
+{'text_a': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'text_b': '校企科研合作项目管理模式创新校企科研合作项目,管理模式,问题,创新', 'pred_prob': 0.64633846}
+{'text_a': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'text_b': '科研项目管理策略科研项目,项目管理,实施,必要性,策略', 'pred_prob': 0.63166416}
+{'text_a': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'text_b': '高校科研项目经费管理流程优化研究——以z大学为例高校,科研项目经费\\全流程\\管理,流程优化', 'pred_prob': 0.60351866}
+{'text_a': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'text_b': '关于推进我院科研发展进程的相关问题研究医院科研,主体,环境,信息化', 'pred_prob': 0.5688347}
+{'text_a': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'text_b': '医学临床科研选题原则和方法医学临床,科学研究,选题', 'pred_prob': 0.55190295}
+```
+
+<a name="部署"></a>
+
+## 8. 部署
+
+### 动转静导出
+
+首先把动态图模型转换为静态图：
+
+```
+python export_model.py \
+                       --params_path checkpoints/model_80000/model_state.pdparams \
+                       --model_name_or_path rocketqa-base-cross-encoder \
+                       --output_path=./output
+```
+也可以运行下面的bash脚本：
+
+```
+sh scripts/export_model.sh
+```
+
+### Paddle Inference
+
+使用PaddleInference
+
+```
+python deploy/python/predict.py --model_dir ./output \
+                                --input_file data/test.csv \
+                                --model_name_or_path rocketqa-base-cross-encoder
+```
+也可以运行下面的bash脚本：
+
+```
+sh deploy/python/deploy.sh
+```
+得到下面的输出，输出的是样本的query，title以及对应的概率：
+
+```
+Data: {'query': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'title': '科研项目管理策略科研项目,项目管理,实施,必要性,策略'}   prob: 0.5479063987731934
+Data: {'query': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'title': '关于推进我院科研发展进程的相关问题研究医院科研,主体,环境,信息化'}      prob: 0.5151925086975098
+Data: {'query': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'title': '深圳科技计划对高校科研项目资助现状分析与思考基础研究,高校,科技计划,科技创新'}          prob: 0.42983829975128174
+Data: {'query': '加强科研项目管理有效促进医学科研工作', 'title': '普通高校科研管理模式的优化与创新普通高校,科研,科研管理'}       prob: 0.465454638004303
+```
+
+### Paddle Serving部署
+
+Paddle Serving 的详细文档请参考 [Pipeline_Design](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.7.0/doc/Python_Pipeline/Pipeline_Design_CN.md)和[Serving_Design](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.7.0/doc/Serving_Design_CN.md),首先把静态图模型转换成Serving的格式：
+
+```
+python export_to_serving.py \
+    --dirname "output" \
+    --model_filename "inference.pdmodel" \
+    --params_filename "inference.pdiparams" \
+    --server_path "serving_server" \
+    --client_path "serving_client" \
+    --fetch_alias_names "predict"
+
+```
+
+参数含义说明
+* `dirname`: 需要转换的模型文件存储路径，Program 结构文件和参数文件均保存在此目录。
+* `model_filename`： 存储需要转换的模型 Inference Program 结构的文件名称。如果设置为 None ，则使用 `__model__` 作为默认的文件名
+* `params_filename`: 存储需要转换的模型所有参数的文件名称。当且仅当所有模型参数被保>存在一个单独的二进制文件中，它才需要被指定。如果模型参数是存储在各自分离的文件中，设置它的值为 None
+* `server_path`: 转换后的模型文件和配置文件的存储路径。默认值为 serving_server
+* `client_path`: 转换后的客户端配置文件存储路径。默认值为 serving_client
+* `fetch_alias_names`: 模型输出的别名设置，比如输入的 input_ids 等，都可以指定成其他名字，默认不指定
+* `feed_alias_names`: 模型输入的别名设置，比如输出 pooled_out 等，都可以重新指定成其他模型，默认不指定
+
+也可以运行下面的 bash 脚本：
+```
+sh scripts/export_to_serving.sh
+```
+Paddle Serving的部署有两种方式，第一种方式是Pipeline的方式，第二种是C++的方式，下面分别介绍这两种方式的用法：
+
+#### Pipeline方式
+
+修改对应预训练模型的`Tokenizer`：
+
+```
+self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('rocketqa-base-cross-encoder')
+```
+
+启动 Pipeline Server:
+
+```
+python web_service.py
+```
+
+启动客户端调用 Server。
+
+首先修改rpc_client.py中需要预测的样本：
+
+```
+list_data = [{"query":"加强科研项目管理有效促进医学科研工作","title":"科研项目管理策略科研项目,项目管理,实施,必要性,策略"}]`
+```
+然后运行：
+```
+python rpc_client.py
+```
+模型的输出为：
+
+```
+PipelineClient::predict pack_data time:1662354188.422532
+PipelineClient::predict before time:1662354188.423034
+time to cost :0.016808509826660156 seconds
+(1,)
+[0.5479064]
+```
+可以看到客户端发送了1条文本，这条文本的相似的概率值。
+
+#### C++的方式
+
+启动C++的Serving：
+
+```
+python -m paddle_serving_server.serve --model serving_server --port 8600 --gpu_id 0 --thread 5 --ir_optim True
+```
+也可以使用脚本：
+
+```
+sh deploy/cpp/start_server.sh
+```
+Client 可以使用 http 或者 rpc 两种方式，rpc 的方式为：
+
+```
+python deploy/cpp/rpc_client.py
+```
+运行的输出为：
+
+```
+I0905 05:38:28.876770 28507 general_model.cpp:490] [client]logid=0,client_cost=158.124ms,server_cost=156.385ms.
+time to cost :0.15848731994628906 seconds
+[0.54790646]
+```
+可以看到服务端返回了相似度结果
+
+或者使用 http 的客户端访问模式：
+
+```
+python deploy/cpp/http_client.py
+```
+运行的输出为：
+```
+time to cost :0.13054680824279785 seconds
+0.5479064707850817
+```
+可以看到服务端返回了相似度结果
+
+
+## Reference
+
+[1] Xiao, Dongling, Yu-Kun Li, Han Zhang, Yu Sun, Hao Tian, Hua Wu, and Haifeng Wang. “ERNIE-Gram: Pre-Training with Explicitly N-Gram Masked Language Modeling for Natural Language Understanding.” ArXiv:2010.12148 [Cs].
+
+[2] Yingqi Qu, Yuchen Ding, Jing Liu, Kai Liu, Ruiyang Ren, Wayne Xin Zhao, Daxiang Dong, Hua Wu, Haifeng Wang:
+RocketQA: An Optimized Training Approach to Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering. NAACL-HLT 2021: 5835-5847