文章目录

本文参考
UIE理论部分
step0、UIEX原始模型使用
- 网页体验
- 本机安装使用
- - 环境安装
  - 使用docker的环境安装
  - 快速开始
step1、UIEX模型微调（小样本学习）
- 数据标注（label_studio）
- 导出数据转换
- 微调训练：
- 评估：
- 定制模型一键预测
- 微调模型对比
step2、服务化部署
step3、提升推理速度
- 模型量化
- 更换模型
- fast-tokenizer
- 提高batch_size（没用）

大模型时代来咯！讲究的就是一个通用！
本文记录我使用PaddleNLP中UIE做增值税发票信息提取的过程，同理适用于任何图片信息提取

首先上个图镇场子，里面红底的就是做图片信息提取，所需要重点关注的文件
在这里插入图片描述

本文参考

项目
PaddleNLP：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP
其中UIE部分：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie
发票信息提取使用的UIEX：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/applications/information_extraction/document
教程/文档
跨模态文档通用信息抽取模型UIE-X来了
uie的简单介绍b站视频【AI快车道｜通用信息抽取技术与产业应用实战】 https://www.bilibili.com/video/BV1Q34y1E7SW/?share_source=copy_web&vd_source=679c63061dfbdf7484b5a4a666d4b9e1
AI快车道PaddleNLP系列直播课https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/24902
UIE(Universal Information Extraction)

UIE理论部分

UIE原始论文
论文阅读笔记
Paddle-UIE-X

UIE(Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。
来源：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie

官方大佬对UIEX的解释：https://zhuanlan.zhihu.com/p/592422623
paddle基于论文中的UIE做了修改，论文中的UIE是对text文本字段进行实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析四种任务处理的，Paddle全新升级UIE-X，除已有纯文本抽取的全部功能外，新增文档抽取能力，具体来说paddle就是在前面增加了paddleOCR的det和rec功能，图片转化为识别出来的文本，再送入进行UIE，再结合布局分析等功能做了优化。UIE-X把这个功能端到端打通了。使用起来非常方便
在这里插入图片描述

step0、UIEX原始模型使用

网页体验

🤗Huggingface hub 正式兼容 PaddleNLP 预训练模型，支持 PaddleNLP Model 和 Tokenizer 直接从 🤗Huggingface hub 下载和上传，欢迎大家在 🤗Huggingface hub 体验 PaddleNLP 预训练模型效果

网页直接体验UIEX原始模型：https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/UIE-X
输入schema，点击submit即可
在这里插入图片描述

本机安装使用

环境安装

基本都是使用一键预测功能：Taskflow API去做使用的，安装包，引入库，然后就三行代码，就可以使用了，封装得很完善

安装
环境依赖

python >= 3.7
paddlepaddle >= 2.3
pip安装
pip install --upgrade paddlenlp
或者可通过以下命令安装最新 develop 分支代码：
pip install --pre --upgrade paddlenlp -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/paddlenlp.html
更多关于PaddlePaddle和PaddleNLP安装的详细教程请查看get_started。
来源：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP#readme

使用docker的环境安装

对于环境依赖，可以直接pull预安装 PaddlePaddle 的镜像，再在docker里面安装paddlenlp

nvidia-docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.2-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0
#以端口号6666对外提供SSH，挂载物理机data文件夹到虚拟机hdd文件夹
nvidia-docker run --name paddle_docker -it -v /data/:/hdd -p 6666:22 registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.2-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0 /bin/bash
apt-get update
#docker自启动
docker update --restart=always paddle_docker

快速开始

这里以信息抽取-命名实体识别任务，UIE模型为例，来说明如何快速使用PaddleNLP:

text类信息提取
PaddleNLP提供一键预测功能，无需训练，直接输入数据即可开放域抽取结果：

>>> from pprint import pprint
>>> from paddlenlp import Taskflow

>>> schema = ['时间', '选手', '赛事名称'] # Define the schema for entity extraction
>>> ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
>>> pprint(ie("2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中中国选手谷爱凌以188.25分获得金牌！"))
[{'时间': [{'end': 6,
          'probability': 0.9857378532924486,
          'start': 0,
          'text': '2月8日上午'}],
  '赛事名称': [{'end': 23,
            'probability': 0.8503089953268272,
            'start': 6,
            'text': '北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛'}],
  '选手': [{'end': 31,
          'probability': 0.8981548639781138,
          'start': 28,
          'text': '谷爱凌'}]}]

图片类信息提取（使用uie-x）

import paddlenlp, paddleocr
print(paddlenlp.__version__)
print(paddleocr.__version__)

from pprint import pprint
from paddlenlp import Taskflow
schema = ["购买方名称", "购买方纳税人识别号", "货物", "规格型号", "税率", "标题", "发票号码", "销售方名称", "销售方识别号", "销售方开户行账号"]
ie = Taskflow("information_extraction", schema=schema, model="uie-x-base")
pprint(ie({"doc": "./fp1.jpg"}))

直接在/root/目录下运行，第一次运行会在根目录生成.paddlenlp和.paddleocr的隐藏文件夹，用于存储自动下载的uie和ocr模型，然后开始推理
在这里插入图片描述

有一些字段没有显示的，应该就是没有找到，下面只显示的是找到的，可是但凡显示出来的准确度都很高，可以说效果真的很牛，就是密码区一直不认
大概可以得出的结论是：只要图像上靠近且有明显键值对的，都可以识别，只有那种键值对不明显，或者只有值没有键的信息，才会难以提取，才会需要微调。
在这里插入图片描述
测试到这里我就觉得这个方案是可行的了，所以打算基于UIEX做小样本学习，实际上除了发票，对于任何图片信息提取场景，根据它的介绍少量学习都能带来大幅提升，经过我的测试确实如此

在这里插入图片描述

step1、UIEX模型微调（小样本学习）

按https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/applications/information_extraction/document进行模型微调，教程写的挺清楚了，我这里说一些其他的注意点
在这里插入图片描述

数据标注（label_studio）

这是本地启动服务网页使用的，为了方便数据获取，就在win装，因为我的基本环境烂了，会有一些奇怪报错：django.db.utils.OperationalError: no such function: JSON_VALID所以我在anaconda里面新建py39环境，可以正常运行

pip install label-studio#我安装的是1.7.2，教程里的1.6.0有bug
pip install -U label-studio
label-studio start

这个地方，一定得是image或者text，不能是ocr什么的，在后面数据处理转换json文件为paddle数据集的时候，只认image/test，如果换成其他的会不识别报错
标注的时候，框要偏大一点，不能恰恰好贴着文字，不然会导致提取信息的时候漏掉前面几个字符

直到后来我label多了我才意识到，原始模型的可视化就是在教我怎么label最完美：都要向前框一点，包括冒号

导出数据转换

ext:抽取式任务，实体收取和关系抽取都是抽取

python label_studio.py --label_studio_file ./document/data/label_studio.json --save_dir ./document/data --splits 0.8 0.1 0.1 --task_type ext

微调训练：

我在3090Ti上训练的速度基本是数据集增加一张图片，训练耗时增加一分钟，我标10张图片用了9分钟，标40张图片用了50分钟
模型大小：“uie-x-base“ 1.05G，训练过程占用显存情况：20G/24G

python finetune.py --device gpu --logging_steps 5 --save_steps 25 --eval_steps 25 --seed 42     --model_name_or_path uie-x-base --output_dir ./checkpoint/model_best --train_path data/train.txt     --dev_path data/dev.txt --max_seq_len 512 --per_device_train_batch_size  8     --per_device_eval_batch_size 8 --num_train_epochs 10 --learning_rate 1e-5 --do_train --do_eval  --do_export --export_model_dir ./checkpoint/model_best --overwrite_output_dir --disable_tqdm True     --metric_for_best_model eval_f1 --load_best_model_at_end  True --save_total_limit 1

评估：

python evaluate.py --device "gpu" --model_path ./checkpoint/model_best --test_path ./data/dev.txt --output_dir ./checkpoint/model_best --label_names 'start_positions' 'end_positions' --max_seq_len 512  --per_device_eval_batch_size 16 --debug True

在这里插入图片描述

定制模型一键预测

我写了一个脚本，来同时执行原始模型和微调模型在同一张图片上的表现，同时可视化和输出识别结果到txt，以便对比：

import pprint
from paddlenlp import Taskflow
from paddlenlp.utils.doc_parser import DocParser
import os
import sys
import time

#输入图片名参数
doc_path = str(sys.argv[1])
print(doc_path)
#发票联次，包括发票联，抵扣联，记账联


# schema = ['发票代码', '校验码', '标题', '发票联次', '发票号码', '开票日期', '购买方名称', '购买方纳税人识别号', '购买方地址电话', '购买方开户行及账号', '密码区', '货物或应税劳务服务名称', '规格型号', '单位', '数量', '单价', '金额', '税率', '税额', '合计金额', '合计税额', '价税合计（大写）', '价税合计（小写）', '销售方名称', '销售方纳税人识别号', '销售方地址电话', '销售方开户行及账号', '收款人', '复核', '开票人', '备注', '销售方（章）', '机器编号']
schema = ['发票代码', '校验码', '标题', '发票联次', '发票号码', '开票日期', '购买方名称', '购买方纳税人识别号', '购买方地址电话', '购买方开户行及账号', '货物或应税劳务服务名称', '规格型号', '单位', '数量', '单价', '金额', '税率', '税额', '合计金额', '合计税额', '价税合计(大写)', '价税合计(小写)', '销售方名称', '销售方纳税人识别号', '销售方地址电话', '销售方开户行及账号', '收款人', '复核', '开票人', '机器编号']

my_ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-x-base", schema=schema, task_path='./checkpoint/model_best',layout_analysis=True)
ie = Taskflow("information_extraction", model="uie-x-base", schema=schema,layout_analysis=True)


filename=os.path.basename(doc_path).split('.')[0]

start_time=time.time()
my_results = my_ie({"doc": doc_path})
end_time=time.time()
print('self inference time(s):',end_time-start_time)


start_time=time.time()
results = ie({"doc": doc_path})
end_time=time.time()
print('origin inference time(s):',end_time-start_time)
# pprint(results)

if os.path.exists('./results/'+filename):
    pass
else:
    os.mkdir('./results/'+filename)
    print('mkdir ','./results/'+filename)


# 结果可视化
save_path_self='./results/'+filename+'/'+'image_show_self_'+filename+'.png'
DocParser.write_image_with_results(
    doc_path,
    result=my_results[0],
    save_path=save_path_self)

save_path_origin='./results/'+filename+'/'+'image_show_origin_'+filename+'.png'
DocParser.write_image_with_results(
    doc_path,
    result=results[0],
    save_path=save_path_origin)



#保存结果
with open('./results/'+filename+'/'+filename+'_self.txt','w') as f:
    f.write(str(str(pprint.pformat(my_results))))
    f.close()
with open('./results/'+filename+'/'+filename+'_origin.txt','w') as f:
    f.write(str(str(pprint.pformat(results))))
    f.close()

print('finished')

推理就是

λ 8be5100f3bf1 /hdd/PaddleNLP/applications/information_extraction/document python testuie_self.py data/testimages/b78.jpg

微调模型对比

总体来说微调模型相比原始模型提升很大，有学习到标记的信息，并且可以区分购买方和销售方
在这里插入图片描述
左边一列是微调后的，右边的原始UIE-X-base

但也有问题：比如会认密码区但不跨行，只有第一行（还不如不要），对于密码区，盖章识别，二维码识别，我就去掉了，不设schema，这些需要额外优化

我在3090Ti上推理一张的时间是5s左右，说实话还是挺慢的，后面再补充提升推理速度的问题

step2、服务化部署

这个部分可以用https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/applications/information_extraction/document/deploy/simple_serving
结合PaddleNLP-develop\docs\server.md进行部署，教程讲的很清楚了

或者使用百度新出的专门用来部署的工具FastDeploy：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/ocr/PP-OCR/serving
client和server的简单关系：
在这里插入图片描述

我就讲一些坑：
作为服务器端的环境，如果是docker，要以--net=host进行创建，例如我之前使用的

nvidia-docker run --name paddle_docker -it -v /data/:/hdd -p 6666:22 registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.2-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0 /bin/bash

是默认–net=bridge，以桥接形式对外提供，不是–net=host，所以无法对外提供服务化部署
应该:

nvidia-docker run --name paddle_serving_docker -it -v /data/:/hdd --net=host registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.2-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0 /bin/bash
#开启进入
sudo docker start paddle_serving_docker
sudo docker exec -it paddle_serving_docker /bin/bash
#安装基本环境
pip install paddlenlp
python3 -m pip install paddleocr
#Server服务启动
paddlenlp server server:app --workers 1 --host 10.24.83.40 --port 8189

step3、提升推理速度

模型量化

可以用PaddleSlim试一下
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression

更换模型

因为其原理是经过OCR将图片转化为text再输入UIE模型，所以实际上其他size的UIE模型也能用，但会损失精度

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie

模型	结构	语言
`uie-base` (默认)	12-layers, 768-hidden, 12-heads	中文
`uie-base-en`	12-layers, 768-hidden, 12-heads	英文
`uie-medical-base`	12-layers, 768-hidden, 12-heads	中文
`uie-medium`	6-layers, 768-hidden, 12-heads	中文
`uie-mini`	6-layers, 384-hidden, 12-heads	中文
`uie-micro`	4-layers, 384-hidden, 12-heads	中文
`uie-nano`	4-layers, 312-hidden, 12-heads	中文
`uie-m-large`	24-layers, 1024-hidden, 16-heads	中、英文
`uie-m-base`	12-layers, 768-hidden, 12-heads	中、英文

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/applications/information_extraction#readme

模型名称	使用场景	支持任务
`uie-base` `uie-medium` `uie-mini` `uie-micro` `uie-nano`	面向纯文本场景的抽取式模型，支持中文	具备实体、关系、事件、评论观点等通用信息抽取能力
`uie-base-en`	面向纯文本场景的抽取式模型，支持英文	具备实体、关系、事件、评论观点等通用信息抽取能力
`uie-m-base` `uie-m-large`	面向纯文本场景的抽取式模型，支持中英	具备实体、关系、事件、评论观点等通用信息抽取能力
`uie-x-base`	面向纯文本和文档场景的抽取式模型，支持中英	支持纯文本场景的全部功能，还支持文档/图片/表格的端到端信息抽取

然而，经过测试uie-x-base (12L768H)本身就大概是基于uie-m-base (12L768H)进行改进的，二者模型大小差不多，但是！uie-m原始模型的推理时间3s左右，几乎减半，但是其效果也非常差！
而除了uie-m之外的其他模型不支持中英双语，就更用不了了
结论：无法更换其他模型做图片推理，其他模型都是text推理用，没有图片布局分析效果很差

fast-tokenizer

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie
TaskFlow的一个参数
use_fast: 使用C++实现的高性能分词算子FastTokenizer进行文本预处理加速。需要通过pip install fast-tokenizer-python安装FastTokenizer库后方可使用。默认为False。更多使用说明可参考FastTokenizer文档。