v0.5.0

Tongjilibo · Apr 18, 2024 · a181533 · a181533
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diff --git a/README.md b/README.md
@@ -93,10 +93,9 @@ pip install git+https://github.com/Tongjilibo/bert4torch
 ### 4.1 版本历史
 |更新日期| bert4torch | torch4keras | 版本说明 |
 |------| ---------------- | ----------------- |----------- |
+|20240418| 0.5.0          | 0.2.2 | 修复chatglm3的bug, 修复save_pretrained时多文件的bug，增加CausalLMLoss, 修改deepspeed的传参逻辑，修改Text2Vec的bug, 完善openai client, 增加get_weight_decay_optim_groups|
 |20240317| 0.4.9.post2    | 0.2.1.post2 |增加get_weight_decay_optim_groups函数, attention中允许is_causal，修改repetition_penalty的bug，把baichuan从llama中剥离，修复config_path的bug，允许num_key_value_heads参数，[torch4keras-v0.2.1.post2](https://github.com/Tongjilibo/torch4keras/releases/tag/v0.2.1.post2)更新特性|
 |20240221| 0.4.8          | 0.2.0|fastapi发布服务允许闲时offload到cpu, `build_transformer_model`允许从hf下载, 添加`FillMask`的pipeline, 添加`SequenceClassificationTrainer`|
-|20240204| 0.4.7          | 0.1.9|修改`save_pretrained`用于保存文件夹, 增加GenerateSpeed用于统计token生成速度，修复t5在use_states=True时候的错误, 修改层次编码的bug, 增加deepseek_moe模型，修复generation并发错误，优化大模型耗时|
-|20240116| 0.4.6          | 0.1.8|bug修复，增加`save_pretrained`用于保存`transformer`格式的权重, 增加部分`embedding`模型|
 
 [更多版本](https://github.com/Tongjilibo/bert4torch/blob/master/docs/Update.md)
 

diff --git a/docs/History.md b/docs/History.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ## 更新历史
 
-- **20240403**：修改Text2Vec的bug
+- **20240418**：修改Text2Vec的bug, 完善openai client, 增加get_weight_decay_optim_groups
 - **20240331**: 修复chatglm3的bug, 修复save_pretrained时多文件的bug，增加CausalLMLoss, 修改deepspeed的传参逻辑
 - **20240317**: 修复config_path的bug，允许num_key_value_heads参数
 - **20240316**: 增加get_weight_decay_optim_groups函数, attention中允许is_causal，修改repetition_penalty的bug，把baichuan从llama中剥离，[torch4keras-v0.2.1](https://github.com/Tongjilibo/torch4keras/releases/tag/v0.2.1)更新特性

diff --git a/docs/Update.md b/docs/Update.md
@@ -2,6 +2,8 @@
 
 |更新日期| bert4torch版本 | torch4keras版本 | 版本说明 |
 |------| ---------------- | ----------------- |----------- |
+|20240418| 0.5.0          | 0.2.2 | 修复chatglm3的bug, 修复save_pretrained时多文件的bug，增加CausalLMLoss, 修改deepspeed的传参逻辑，修改Text2Vec的bug, 完善openai client, 增加get_weight_decay_optim_groups|
+|20240317| 0.4.9.post2    | 0.2.1.post2 |增加get_weight_decay_optim_groups函数, attention中允许is_causal，修改repetition_penalty的bug，把baichuan从llama中剥离，修复config_path的bug，允许num_key_value_heads参数，[torch4keras-v0.2.1.post2](https://github.com/Tongjilibo/torch4keras/releases/tag/v0.2.1.post2)更新特性|
 |20240221| 0.4.8          | 0.2.0|fastapi发布服务允许闲时offload到cpu, `build_transformer_model`允许从hf下载, 添加`FillMask`的pipeline, 添加`SequenceClassificationTrainer`|
 |20240204| 0.4.7          | 0.1.9|修改`save_pretrained`用于保存文件夹, 增加GenerateSpeed用于统计token生成速度，修复t5在use_states=True时候的错误, 修改层次编码的bug, 增加deepseek_moe模型，修复generation并发错误，优化大模型耗时|
 |20240116| 0.4.6          | 0.1.8|bug修复，增加`save_pretrained`用于保存`transformer`格式的权重, 增加部分`embedding`模型|

diff --git a/examples/llm/task_chatglm_lora.py b/examples/llm/task_chatglm_lora.py
@@ -41,7 +41,7 @@
 max_target_length = 64
 max_seq_length = max_source_length + max_target_length
 lr = 5e-4
-batch_size = 4  # 根据显存大小调整
+batch_size = 16  # 根据显存大小调整
 eval_batch_size = 4
 grad_accumulation_steps = 1  # 根据显存大小调整
 epochs = 1

diff --git a/examples/sequence_labeling/uie/README.md b/examples/sequence_labeling/uie/README.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 # 说明
-- convert.py: 下载uie模型并且转成pytorch格式
+- convert.py: 下载uie模型并且转成pytorch格式，作者已转换的[权重](https://huggingface.co/Tongjilibo/uie-base)
 - finetune.sh：数据处理和训练全流程
 - finetune_step1_dataprocess.py：数据预处理1
 - finetune_step2_doccano.py：数据预处理2

diff --git a/setup.py b/setup.py
@@ -7,13 +7,13 @@
 
 setup(
     name='bert4torch',
-    version='v0.4.9.post2',
+    version='v0.5.0',
     description='an elegant bert4torch',
     long_description=long_description,
     long_description_content_type="text/markdown",
     license='MIT Licence',
     url='https://github.com/Tongjilibo/bert4torch',
     author='Tongjilibo',
-    install_requires=['numpy', 'tqdm', 'torch>1.6', 'torch4keras==0.2.1.post2', 'six'],
+    install_requires=['numpy', 'tqdm', 'torch>1.6', 'torch4keras==0.2.2', 'six'],
     packages=find_packages()
 )