fairseq翻译模型的推理

[dearchill]

你好，我在说明文档里看到fairseq框架下gpt-2的使用方法，但没有找到transformer结构的翻译模型的推理方法。我参照说明

Replace the original transformer.py in Fairseq with our transformer.py and reinstall the Fairseq, that is all !

在使用fairseq-generate时报错，说是找不到transformer arch，我发现项目提供的transformer.py文件里没有模型结构注册的地方，只有decoder和embedding等相关的部分，找不到encoder相关的部分。所以我保留了原始的transformer文件，把项目提供的transformer作为新文件，然后把项目extra/fairseq/sequence_generator.py覆盖了原fairseq目录下的sequence_generator（我没理解错的话这里的sequence_generator.py是重写的generator），然后在运行推理时报错：
File "/examples/NMT/fairseq/fairseq/sequence_generator.py", line 811, in forward_decoder
decoder_out = model.decoder.forward(tokens, encoder_out=encoder_out, first_pass=first_pass)
TypeError: forward() got an unexpected keyword argument 'first_pass'

看起来是由于项目重写的EETTransformerDecoder与原来的TransformerDecoder参数不一致导致。
所以想要请教一下有没有什么好的方法来对fairseq训练的翻译模型推理加速吗？

[dingjingzhen]

请问你这个模型是标准的transformer模型（seq2seq）吗？fairseq的版本是哪一个，目前我们只支持了gpt2和bert，我们正在搞seq2seq模型，可能过几天就能支持了。刚建了个VX群，你可以加一下交流群，我帮忙具体看一下