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# ***NeuronBlocks*** - 像搭积木一样构建自然语言理解深度学习模型
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[English version](README.md)
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# 目录
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* [概览](#概览)
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* [适用人群](#适用人群)
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* [快速入门](#快速入门)
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* [参与贡献](#参与贡献)
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* [参考文献](#参考文献)
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* [相关项目](#相关项目)
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* [开源许可](#开源许可)
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* [联系我们](#联系我们)
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# 概览
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NeuronBlocks是一个模块化NLP深度学习建模工具包，可以帮助工程师/研究者们快速构建NLP任务的神经网络模型。
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该工具包的主要目标是将NLP中深度神经网络模型构建的开发成本降到最低，包括训练阶段和推断阶段。
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更多细节，请查看论文[NeuronBlocks -- Building Your NLP DNN Models Like Playing Lego](https://arxiv.org/abs/1904.09535).
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NeuronBlocks包括 ***Block Zoo*** 和 ***Model Zoo*** 两个重要组件，其整体框架如下图所示。
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- 在 ***Block Zoo*** 中, 我们提供了常用的神经网络组件作为模型架构设计的构建模块。
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- 在 ***Model Zoo*** 中, 我们提供了 **JSON配置文件** 形式的一系列经典NLP深度学习模型。
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<img src="https://i.imgur.com/LMD0PFQ.png" width="300">
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### 使用方法
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用户可以选择 *Model Zoo* 中的示例模型（JSON配置文件）开启模型训练，或者利用 *Block Zoo* 中的神经网络模块构建新的模型，就像玩乐高积木一样。
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<img src="https://i.imgur.com/q0p6Wvz.png" width="300">
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### 支持的NLP任务
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- 句子分类
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- 问答匹配
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- 文本蕴含
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- 序列标注
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- 阅读理解
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- 基于知识蒸馏的模型压缩
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- 更多……
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# 适用人群
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使用用神经网络模型解决NLP任务时面临以下挑战的工程师和研究者们：
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+ 很多框架可以选择，且框架学习成本高；
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+ 繁重的编程工作，大量细节使其难以调试；
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+ 快速迭代的模型架构，使工程师们很难完全理解其背后的数学原理；
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+ 模型代码优化需要深厚的专业知识；
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+ 平台兼容性要求，需要额外的编程工作才能使模型运行在不同的平台上，如Linux/Windows, GPU/CPU。
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利用NeuronBlocks进行NLP神经网络模型训练的优势包括：
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- ***模型构建***：用户只需要配置简单的JSON文件，就能够构建模型和调整参数，大大减少了模型实现的工作量；
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- ***模型分享***：可以通过分享JSON配置文件来分享模型，使模型共享变得非常容易。对于不同的任务或模型，用户只需维护一个通用的源码库；
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- ***代码重用***：可以在各任务与模型间共享神经网络模块，减少重复的编程工作；
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- ***平台灵活性***：NeuronBlocks可以在Linux和Windows机器上运行，支持CPU和GPU，也支持像Philly和PAI这样的GPU管理平台；
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- ***模型可视化***：NeuronBlocks提供了一个模型可视化工具，用于观察模型结构及检查JSON配置的正确性
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- ***可扩展性***：NeuronBlocks鼓励用户贡献新的神经网络模块或者新的模型。
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# 快速入门
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## 安装
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*注: NeuronBlocks支持 **Python 3.6***
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1. Clone本项目：
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```bash
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git clone https://github.com/Microsoft/NeuronBlocks
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```
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2. 安装Python依赖包：
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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3. 安装PyTorch ( *NeuronBlocks支持 **PyTorch 0.4.1** * ).
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对于 **Linux** ，运行以下命令：
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```bash
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pip install torch==0.4.1
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```
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对于 **Windows** ，建议按照[PyTorch官方安装教程](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)通过Conda安装PyTorch。
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## 快速开始
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通过以下示例快速入门NeuronBlocks。对于Windows，建议使用PowerShell工具运行命令。
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*提示: 在下文中, PROJECTROOT表示本项目的根目录。*
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```bash
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# 训练
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cd PROJECT_ROOT
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python train.py --conf_path=model_zoo/demo/conf.json
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# 测试
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python test.py --conf_path=model_zoo/demo/conf.json
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# 预测
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python predict.py --conf_path=model_zoo/demo/conf.json
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```
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更多细节, 请查看[Tutorial.md](Tutorial.md)和[Code documentation](https://microsoft.github.io/NeuronBlocks/)。
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# 参与贡献
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NeuronBlocks以开放的模式运行。它由 **微软 STCA NLP Group** 设计和开发，也非常欢迎来自学术界和工业界的人士参与贡献。更多详细信息，请查看[Contributing.md](Contributing.md)。
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## 正在进行的工作
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* 模型压缩，对诸如BERT, OpenAI Transformer之类的复杂模型进行知识蒸馏。基于Teacher-Student的知识蒸馏是模型压缩的一个常用方法。
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* 多语言支持
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* 命名实体识别模型支持
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* 多任务训练支持
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我们鼓励感兴趣的用户一起加入我们贡献code.
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# 参考文献
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[**NeuronBlocks -- Building Your NLP DNN Models Like Playing Lego**](https://arxiv.org/abs/1904.09535).
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# 相关项目
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* [OpenPAI](https://github.com/Microsoft/pai): 作为开源平台，提供了完整的 AI 模型训练和资源管理能力，能轻松扩展，并支持各种规模的私有部署、云和混合环境。
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* [Samples for AI](https://github.com/Microsoft/samples-for-ai): 一个深度学习样例与项目集合。它包括大量基于不同框架的经典深度学习算法和应用，对于初学者来说是很好的入门深度学习的工具。
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# 开源许可
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Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
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Licensed under the [MIT](LICENSE) License.
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# 联系我们
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如有任何问题，请联系：NeuronBlocks@microsoft.com
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