怎样继承unimo的解码函数

您可以通过以下代码来继承unimo的解码函数：

from transformers import UnimoTokenizer, UnimoForCausalLM

tokenizer = UnimoTokenizer.from_pretrained("unimo-base")
model = UnimoForCausalLM.from_pretrained("unimo-base")

def decode(input_ids):
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True)
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

这里我们使用了 transformers 库中的 UnimoTokenizer 和 UnimoForCausalLM 类来加载预训练模型，然后定义了一个 decode 函数，输入为 input_ids，输出为模型生成的文本。在函数中，我们调用了 model.generate 方法来生成文本，同时使用 tokenizer.decode 方法将生成的文本转换为可读的字符串。

相关问题

paddle的UNIMO模型 转成onnx，请给出示例代码

当然可以！下面是一个将PaddlePaddle的UNIMO模型转换为ONNX格式的示例代码：

import paddle
from paddle.static import InputSpec
import paddlehub as hub
import paddle.fluid as fluid

# 加载UNIMO模型
module = hub.Module(name="unimo")
inputs, outputs, program = module.context(trainable=False)

# 定义模型输入
input_spec = [InputSpec(shape=[-1, 128], dtype='int64', name='input_ids'),
              InputSpec(shape=[-1, 128], dtype='int64', name='segment_ids'),
              InputSpec(shape=[-1, 128], dtype='int64', name='position_ids'),
              InputSpec(shape=[-1, 1], dtype='int64', name='input_mask')]

# 转换模型为静态图模式
paddle.enable_static()
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())

# 导出模型参数
fluid.io.save_inference_model(dirname='./unimo_model',
                              feeded_var_names=[x.name for x in inputs],
                              target_vars=outputs,
                              executor=exe,
                              main_program=program)

# 将模型参数转换为ONNX格式
paddle.onnx.export(model=program,
                   save_file='./unimo.onnx',
                   input_spec=input_spec,
                   opset_version=11)

以上代码首先加载了PaddlePaddle的UNIMO模型，然后定义了模型的输入，接着将模型转换为静态图模式，并导出模型参数。最后，使用PaddlePaddle的onnx.export函数将模型参数转换为ONNX格式，并保存为unimo.onnx文件。

请注意，此示例代码假设你已经安装了PaddlePaddle、PaddleHub和ONNX。你可以根据自己的需求修改输入的shape和模型的路径，以及导出的ONNX文件的路径。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

通过一个预训练的unimo模型，如何在paddle上进行推理加速，使用fast_transformer算子

对于预训练的Unimo模型，您可以使用PaddleNLP中的fast_transformer算子来进行推理加速。Fast_transformer算子是PaddleNLP针对Transformer模型进行了高性能优化的算子，可以显著提高模型的推理速度。

下面是在Paddle上使用fast_transformer算子进行Unimo模型推理加速的示例代码：

import paddle
import paddlenlp as ppnlp

# 加载预训练的Unimo模型
model = ppnlp.transformers.UnimoModel.from_pretrained(
    'unimo_text_cls_base_zh', fusion=True
)

# 设置输入数据
input_ids = paddle.to_tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
segment_ids = paddle.to_tensor([[0, 0, 0, 0, 0]])
position_ids = paddle.to_tensor([[0, 1, 2, 3, 4]])

# 进行模型推理加速
output = model(input_ids, segment_ids, position_ids)

在上述示例代码中，首先使用`ppnlp.transformers.UnimoModel.from_pretrained`方法加载预训练的Unimo模型，其中`fusion=True`表示启用fast_transformer算子的融合kernel加速。然后，设置输入数据，包括`input_ids`，`segment_ids`和`position_ids`。最后，调用`model`对象进行推理加速，得到输出结果。

请注意，示例代码中的模型和输入数据仅供参考，您需要根据实际情况进行调整。同时，确保已经安装了PaddlePaddle和PaddleNLP库以及相关的依赖项。