[FasterTransformer] Transformer and GPT support dy2sta (PaddlePaddle#991

)

examples/language_model/gpt/README.md

@@ -14,6 +14,7 @@ GPT-[2](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupe
 ├── decompress.sh           # 数据集解压脚本
 ├── deploy/                 # 模型部署的inference脚本
 ├── export_model.py         # 导出预测部署的模型脚本
+├── faster_gpt/             # 使用 FasterGPT 高性能预测 sample  
 ├── lr.py                   # 学习率控制
 ├── predict.py              # 生成文本示例demo
 ├── README.md               # 文档

examples/language_model/gpt/faster_gpt/README.md

@@ -0,0 +1,193 @@
+# Faster GPT 使用
+
+在这里我们集成了 NVIDIA [Faster Transformer](https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer/tree/v3.1) 用于预测加速。同时集成了 FasterGPT float32 以及 float16 预测。以下是使用 FasterGPT 的使用说明。
+
+## 使用环境说明
+
+* 本项目依赖于 PaddlePaddle 2.1.0 及以上版本或适当的 develop 版本
+* CMake >= 3.10
+* CUDA 10.1（需要 PaddlePaddle 框架一致）
+* gcc 版本需要与编译 PaddlePaddle 版本一致，比如使用 gcc8.2
+* 推荐使用 Python3
+* [Faster Transformer](https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer/tree/v3.1#setup) 使用必要的环境
+
+## 快速开始
+
+我们实现了基于 GPU 的 FasterGPT 的自定义 op 的接入。接下来，我们将分别介绍基于 Python 动态图和预测库使用 FasterGPT 自定义 op 的方式，包括 op 的编译与使用。
+
+## Python 动态图使用自定义 op
+
+### 编译自定义OP
+
+在 Python 动态图下使用自定义 OP 需要将实现的 C++、CUDA 代码编译成动态库，我们已经提供对应的 CMakeLists.txt ，可以参考使用如下的方式完成编译。同样的自定义 op 编译的说明也可以在自定义 op 对应的路径 `PaddleNLP/paddlenlp/ops/` 下面找到。
+
+#### 克隆 PaddleNLP
+
+首先，因为需要基于当前环境重新编译，当前的 paddlenlp 的 python 包里面并不包含 FasterGPT 相关 lib，需要从源码自行编译，可以直接使用 Python 的 package 下的 paddlenlp，或是可从 github 克隆一个 PaddleNLP，并重新编译。
+
+``` sh
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
+```
+
+其次，配置环境变量，让我们可以使用当前 clone 的 paddlenlp，并进入到自定义 OP 的路径，准备后续的编译操作：
+
+``` sh
+export PYTHONPATH=$PWD/PaddleNLP/:$PYTHONPATH
+cd PaddleNLP/paddlenlp/ops/
+```
+
+#### 编译
+
+编译之前，请确保安装的 PaddlePaddle 的版本是大于 2.1.0 或是最新的 develop 分支的代码编译，并且正常可用。
+
+编译自定义 OP 可以参照一下步骤：
+
+``` sh
+mkdir build
+cd build/
+cmake .. -DSM=xx -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DPY_CMD=python3.x -DWITH_GPT=ON
+make -j
+cd ../
+```
+
+其中，
+* `-DSM`: 是指的所用 GPU 的 compute capability。举例来说，可以将之指定为 70(V100) 或是 75(T4)。
+* `-DPY_CMD`: 是指编译所使用的 python，若未指定 `-DPY_CMD` 将会默认使用系统命令 `python` 对应的 Python 版本。
+* `-DWITH_GPT`: 是指是否编译带有 FasterGPT 自定义 op 的动态库。
+
+
+最终，编译会在 `./build/lib/` 路径下，产出 `libdecoding_op.so`，即需要的 FasterGPT decoding 执行的库。
+
+### 使用 GPT-2 decoding 高性能推理
+
+编写 python 脚本的时候，调用 `FasterGPT` API 并传入 `libdecoding_op.so` 的位置即可实现将 FasterGPT 用于当前的预测。
+
+``` python
+from paddlenlp.ops import FasterGPT
+from paddlenlp.transformers import GPTModel, GPTForPretraining
+
+MODEL_CLASSES = {
+    "gpt2-medium-en": (GPTLMHeadModel, GPTTokenizer),
+}
+
+model_class, tokenizer_class = MODEL_CLASSES[args.model_name]
+tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(args.model_name)
+model = model_class.from_pretrained(args.model_name)
+
+# Define model
+gpt = FasterGPT(
+    model=model,
+    candidate_num=args.candidate_num,
+    probability_threshold=args.probability_threshold,
+    max_seq_len=args.max_seq_len,
+    start_id=start_id,
+    end_id=end_id,
+    temperature=args.temperature,
+    decoding_lib=args.decoding_lib,
+    use_fp16_decoding=args.use_fp16_decoding)
+```
+
+目前，GPT-2 的例子仅支持 `batch size` 为 `1` 或是 batch 内输入的样本的长度都是相同的情况。并且，仅支持 topk-sampling 和 topp-sampling，不支持 beam-search。
+
+更详细的例子可以参考 `./infer.py`，我们提供了更详细用例。
+
+#### 执行 GPT-2 decoding on PaddlePaddle
+
+使用 PaddlePaddle 仅执行 decoding 测试（float32）：
+
+``` sh
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
+python infer.py --model_name_or_path gpt2-medium-en --decoding_lib ./build/lib/libdecoding_op.so --batch_size 1 --topk 4 --topp 0.0 --max_out_len 32 --start_token "<|endoftext|>" --end_token "<|endoftext|>" --temperature 1.0
+```
+
+其中，各个选项的意义如下：
+* `--model_name_or_path`: 预训练模型的名称或是路径。
+* `--decoding_lib`: 指向 `libdecoding_op.so` 的路径。需要包含 `libdecoding_op.so`。若不存在则将自动进行 jit 编译产出该 lib。
+* `--batch_size`: 一个 batch 内，样本数目的大小。
+* `--candidate_num`: 执行 topk-sampling 的时候的 `k` 的大小，默认是 4。
+* `--probability_threshold`: 执行 topp-sampling 的时候的阈值的大小，默认是 0.0 表示不执行 topp-sampling。
+* `--max_seq_len`: 最长的生成长度。
+* `--start_token`: 字符串，表示任意生成的时候的开始 token。
+* `--end_token`: 字符串，生成的结束 token。
+* `--temperature`: temperature 的设定。
+* `--use_fp16_decoding`: 是否使用 fp16 进行推理。
+
+
+## C++ 预测库使用自定义 op
+
+### 编译自定义OP
+
+在 C++ 预测库使用自定义 OP 需要将实现的 C++、CUDA 代码**以及 C++ 预测的 demo**编译成一个可执行文件。因预测库支持方式与 Python 不同，这个过程将不会产生自定义 op 的动态库，将直接得到可执行文件。我们已经提供对应的 CMakeLists.txt ，可以参考使用如下的方式完成编译。并获取执行 demo。
+
+#### 克隆 PaddleNLP
+
+首先，仍然是需要克隆一个 PaddleNLP:
+
+``` sh
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
+```
+
+其次，让我们可以使用当前 clone 的 paddlenlp，并进入到自定义 OP 的路径，准备后续的编译操作：
+
+``` sh
+cd PaddleNLP/paddlenlp/ops/
+```
+
+#### 编译
+
+编译之前，请确保安装的 PaddlePaddle 预测库的版本是基于最新的 develop 分支的代码编译，并且正常可用。
+
+编译自定义 OP 可以参照一下步骤：
+
+``` sh
+mkdir build
+cd build/
+cmake .. -DSM=xx -DWITH_GPT=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DPADDLE_LIB=/path/to/paddle_inference_lib/ -DDEMO=./demo/gpt.cc -DWITH_STATIC_LIB=OFF -DON_INFER=ON -DWITH_MKL=ON
+make -j
+cd ../
+```
+
+注意：
+* `xx` 是指的所用 GPU 的 compute capability。举例来说，可以将之指定为 70(V100) 或是 75(T4)。
+* `-DPADDLE_LIB` 需要指明使用的 PaddlePaddle 预测库的路径 `/path/to/paddle_inference_install_dir/`，并且在该路径下，预测库的组织结构满足：
+  ```text
+  .
+  ├── CMakeCache.txt
+  ├── paddle/
+    ├── include/
+    └── lib/
+  ├── third_party/
+    ├── cudaerror/
+    ├── install/
+    └── threadpool/
+  └── version.txt
+  ```
+* `-DDEMO` 说明预测库使用 demo 的位置。比如指定 -DDEMO=./demo/gpt.cc。最好使用绝对路径，若使用相对路径，需要是相对于 `PaddleNLP/paddlenlp/ops/faster_transformer/src/` 的相对路径。
+* `-DWITH_GPT`，如果是编译 GPT 的预测库可执行文件，需要加上 `-DWITH_GPT=ON`。
+* **当使用预测库的自定义 op 的时候，请务必开启 `-DON_INFER=ON` 选项，否则，不会得到预测库的可执行文件。**
+
+#### 执行 GPT decoding on PaddlePaddle
+
+如果需要使用 Paddle Inference 预测库针对 GPT 进行预测，首先，需要导出预测模型，可以通过 `./export_model.py` 脚本获取预测库用模型，执行方式如下所示：
+
+``` sh
+python ./export_model.py --model_name_or_path gpt2-medium-en --decoding_lib ./build/lib/libdecoding_op.so --topk 4 --topp 0.0 --max_out_len 32 --start_token "<|endoftext|>" --end_token "<|endoftext|>" --temperature 1.0 --inference_model_dir ./infer_model/
+```
+
+各个选项的意义与上文的 `infer.py` 的选项相同。额外新增一个 `--inference_model_dir` 选项用于指定保存的模型文件、词表等文件。若是使用的模型是 gpt2-medium-en，保存之后，`./infer_model/` 目录下组织的结构如下：
+
+``` text
+.
+├── gpt.pdiparams       # 保存的参数文件
+├── gpt.pdiparams.info  # 保存的一些变量描述信息，预测不会用到
+├── gpt.pdmodel         # 保存的模型文件
+├── merges.txt          # bpe
+└── vocab.txt           # 词表
+```
+
+同理，完成编译后，可以在 `PaddleNLP/paddlenlp/ops/build/bin/` 路径下将会看到 `gpt` 的一个可执行文件。通过设置对应的设置参数完成执行的过程。
+
+``` sh
+cd bin/
+./gpt -batch_size 1 -gpu_id 0 -model_dir path/to/model -vocab_dir path/to/vocab -start_token "<|endoftext|>" -end_token "<|endoftext|>"
+```

examples/language_model/gpt/faster_gpt/export_model.py

@@ -0,0 +1,137 @@
+# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+import sys
+import os
+import numpy as np
+from attrdict import AttrDict
+import argparse
+import time
+
+import paddle
+
+import yaml
+from pprint import pprint
+
+from paddlenlp.ops import FasterGPT
+from paddlenlp.transformers import GPTModel, GPTLMHeadModel
+from paddlenlp.transformers import GPTChineseTokenizer, GPTTokenizer
+
+from paddlenlp.utils.log import logger
+
+MODEL_CLASSES = {
+    "gpt-cpm-large-cn": (GPTLMHeadModel, GPTChineseTokenizer),
+    "gpt2-medium-en": (GPTLMHeadModel, GPTTokenizer),
+}
+
+
+def parse_args():
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument(
+        "--model_name_or_path",
+        default="gpt2-medium-en",
+        type=str,
+        help="The model name to specify the gpt to use. Can be one of ['gpt2-en', 'gpt2-medium-en', 'gpt-cpm-large-cn']. "
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--decoding_lib",
+        default="../../build/lib/libdecoding_op.so",
+        type=str,
+        help="Path of libdecoding_op.so. ")
+    parser.add_argument(
+        "--inference_model_dir",
+        default="./infer_model/",
+        type=str,
+        help="Path to save inference model of gpt. ")
+    parser.add_argument(
+        "--topk",
+        default=4,
+        type=int,
+        help="The number of candidate to procedure beam search. ")
+    parser.add_argument(
+        "--topp",
+        default=0.0,
+        type=float,
+        help="The probability threshold to procedure topp sampling. ")
+    parser.add_argument(
+        "--max_out_len", default=32, type=int, help="Maximum output length. ")
+    parser.add_argument(
+        "--start_token",
+        default="<|endoftext|>",
+        type=str,
+        help="The start token. Defaults to <|endoftext|>. ")
+    parser.add_argument(
+        "--end_token",
+        default="<|endoftext|>",
+        type=str,
+        help="The end token. Defaults to <|endoftext|>. ")
+    parser.add_argument(
+        "--temperature",
+        default=1.0,
+        type=float,
+        help="The temperature to set. ")
+    parser.add_argument(
+        "--use_fp16_decoding",
+        action="store_true",
+        help="Whether to use fp16 decoding to predict. ")
+    args = parser.parse_args()
+    return args
+
+
+def do_predict(args):
+    place = "gpu"
+    place = paddle.set_device(place)
+
+    model_class, tokenizer_class = MODEL_CLASSES[args.model_name_or_path]
+    tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(args.model_name_or_path)
+    logger.info('Loading the model parameters, please wait...')
+    model = model_class.from_pretrained(
+        args.model_name_or_path, max_predict_len=args.max_out_len)
+
+    bos_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(args.start_token)
+    eos_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(args.end_token)
+
+    gpt = FasterGPT(
+        model=model,
+        topk=args.topk,
+        topp=args.topp,
+        max_out_len=args.max_out_len,
+        bos_id=bos_id,
+        eos_id=eos_id,
+        temperature=args.temperature,
+        decoding_lib=args.decoding_lib,
+        use_fp16_decoding=args.use_fp16_decoding)
+
+    # Set evaluate mode
+    gpt.eval()
+
+    # Convert dygraph model to static graph model 
+    gpt = paddle.jit.to_static(
+        gpt,
+        input_spec=[
+            # input_ids
+            paddle.static.InputSpec(
+                shape=[None, None], dtype="int32")
+        ])
+
+    # Save converted static graph model
+    paddle.jit.save(gpt, os.path.join(args.inference_model_dir, "gpt"))
+    logger.info("GPT has been saved to {}".format(args.inference_model_dir))
+
+    gpt.save_resources(tokenizer, args.inference_model_dir)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    args = parse_args()
+    pprint(args)
+    do_predict(args)