致"七夕"--用 AI “炒个冷饭，写个情诗”

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不知不觉又到一年“七夕”，也就意味着“中秋”也近了。我不是个懂浪漫的人，也不必去精心挑选礼物，珍惜眼前茶米油盐平平淡淡地生活，似乎所谓的“东方情人节”，也和我没太大的关系。如果硬是要发生点关系，那便是我要在“七夕”炒个冷饭，回顾一下华为开源自研 AI 框架 MindSpore 在自然语言方面其中的一个案例 -- 《使用 BERT 网络实现智能写诗》,感受一下 MindSpore 版本的变化（PS：其实主要是挽救一下快过期的代金券）。

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环境及源码说明

基于华为云 ModelArts 新版 Notebook，tensorflow1.15-mindspore1.2.0-cann20.2-euler2.8-aarch64实例，昇腾910(32GB显存)单卡规格，配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测。

案例出处 MindSpore 官方文档

• 源代码出处: MindSpore Docs
• 数据集来源: poetry.txt
• 预训练模型来源：bert_base_v1.0_cn_wiki
• 数据集托管在 AIGallery: bert_poetry

环境准备

温馨提示：本次实践使用 Ascend 资源，按需使用时单卡费用约 19.50/小时，建议先认证开发者加入沃土计划领取代金券

请参照ModelArts准备工作完成账号注册、环境开通等。

下载资源到 OBS。理论上 AIGallery 支持数据集、Notebook、模型等资源的托管和分享，为了方便学习交流，我将此次实践的资源以数据集的方式上传分发，大家可自行下载到 OBS。接着我们就能在 ModelArts 开发环境 Notebook 通过 Moxing 框架使用 OBS 中的资源。

比如我的脚本如下：

# 资源下载
import moxing as mox
mox.file.copy_parallel('obs://huqi88/AIGallery/bert_poetry/bert_poetry','bert_poetry')
print('Done!')

下载完成之后就能看到bert_poetry目录。

打开bert_poetry/bert_poetry.ipynb,选择MindSpore-python3.7-aarch64内核运行，即可体验 AI 写诗。

开始用 AI 写诗

我们执行!pip list可以查看当前环境安装的 python 依赖，也能够确认我们使用的是 MindSpore 1.2 的版本：

当然， MindSpore 1.3 中新增的run_check方法查看版本信息在当前的 Notebook 中是无法使用的，我也尝试在 Notebook 中安装新版本的 MindSpore，不过在执行run_check方法时提示某些.so文件找不到，多次尝试解决无果后就放弃了体验新版本。

尽管没能在 Notebook 中体验到最新的 MindSpore，但我还是感受到了 MindSpore 版本更新带来的变化，比如在 1.2 版本之前使用的GatherV2 和 TensorAdd修改为了更加规范的Gather和Add,LearningRateSchedule改为从mindspore.nn.learning_rate_schedule中导入，而这些都可以在查看版本列表和接口变更中追溯到。

我已经将基于bert-base预训练模型训练了 20 个 epoch的模型一并上传，因此我们可以直接推理：

# 推理
!python poetry.py --train=False  --ckpt_path=./poetry-20_1535.ckpt

在poetry.py写入了默认的文字七夕快乐，因此能够直接得到推理结果：

**********************************
续写 【七夕快乐】: 

七夕快乐早朝还，
梦魂犹在锦城间。
不知系马东归去，
还有溪头江水闲。

cost time: 31348.7 ms



**********************************
藏头诗 【七夕快乐】: 

七夕今朝泪如雨，
夕风相送各东西。
快游不是归春至，
乐府何人肯忆家。

cost time: 162.8 ms

也可以通过input参数出入，比如有情人终成眷属：

**********************************
续写 【有情人终成眷属】: 

有情人终成眷属，
放下不关身老身。
唯说一生长似我，
一壶芳兴属何人。

cost time: 31014.1 ms



**********************************
藏头诗 【有情人终成眷属】: 

有鸟随鸟下，
情人见我稀。
人生一世间，
终日我心知。
成事何由尽，
眷言几万重。
属官如有问，

cost time: 235.8 ms

如果您对结果不满意，也可以自行修改配置文件\src\finetune_config.py再继续训练：

!python poetry.py

不使用资源时记得删除实例！！！

鹏程·盘古α 大模型

如果您不想动手实践，那就直接享用业界首个2000亿参数以中文为核心的预训练生成语言模型 -- 鹏程·盘古α，这是真金白银打造的模型，基于“鹏城云脑Ⅱ”和国产MindSpore框架的自动混合并行模式实现在2048卡算力集群上的大规模分布式训练, 这个2048卡训练一个小时得花多少米？此外鹏程·盘古α模型基于国产全栈式软硬件协同生态（MindSpore+CANN+昇腾910+ModelArts），满满的“中国心”啊！那如果用鹏程·盘古α模型，会有怎样的表现呢？

体验地址： https://pangu-alpha.openi.org.cn/

Copy 攻城狮带您见证一下哈！

输入：不知不觉又到一年七夕，
盘古α续写：又到一年虐狗日,送上一首歌,送给所有还在单身的妹子,《单身情歌》
输入：七夕情人节到了，祝大家
盘古α续写：节日快乐,有情人终成眷属!一起对TA说出那句浪漫的话吧!
难得的节日,错过了也没什么,何必纠结呢!

我没有修改可选参数 topK 和 topP ，分别尝试了专业文档撰写和自由生成，不知道是不是因为训练集中的表情文字没有剔除，有时候生成的文字会有些难以理解的结果比如“大粽子，大粽子”，目前来看还不是太理想，不过对结果简单挑选之后，还是有满意的。（如果图片侵权，请联系作者删除，感谢！wechat:Hugi66）

尾声

人生路，走着走着就迷失了方向，珍惜眼前人，珍惜每一天。今天是七夕，祝有情人终成眷属！当然，如果您对 AI 感兴趣却不知道怎么上手，欢迎加入华为云AI实战营，和华为员工一起学 AI，也许还能找到志同道合的 TA！

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