以下答案是由GPT4-pro回答,本人整理后的结果,如有帮助,还请采纳!
1. 问题分析
这个问题涉及以下几个部分:
- 读取 CSV 文件:从 CSV 文件读取包含 ID 和文本描述的两列数据。
- 使用大语言模型提炼描述信息:使用大模型提取文本摘要。
- 将提炼后的数据保存为 Excel:生成新的 Excel 文件,包含 ID 和提炼后的描述信息。
目前用户使用的代码遇到的问题主要包括:
- 无法连接到 Huggingface 的服务器下载模型,报错
OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co'...
。这可能是网络连接、VPN或者防火墙的原因。 - 如何下载和使用 Huggingface 模型到本地,并避免连接问题。
- 是否有国内可以替代的模型可以使用。
2. 解决思路与步骤
2.1 读取 CSV 文件
首先,我们可以使用 Pandas 来读取 CSV 文件,并提取其中的 ID
和 description
列。该部分代码是正确的,不需要做大的改动。
2.2 本地下载 Huggingface 模型
由于当前代码依赖 Huggingface 的模型,并且遇到了连接问题,可以通过以下步骤解决:
- 模型下载到本地:先在可以连接 Huggingface 服务器的网络环境下,使用
transformers-cli
下载模型。 - 本地使用模型:之后可以指定本地模型路径来加载模型,避免每次都从 Huggingface 网站下载。
下载 Huggingface 模型到本地
在能够连接 Huggingface 服务器的环境下,使用以下命令将模型下载到本地:
transformers-cli login # 如果需要登录 Huggingface 账户
transformers-cli download facebook/bart-large-cnn
模型下载后可以放置在本地目录中供后续使用。
加载本地模型
在 Python 中,指定本地路径来加载模型:
local_model_path = '/path/to/local/model' # 本地模型路径
summarizer = pipeline("summarization", model=local_model_path)
这样即使 Huggingface 网站无法访问,也可以直接使用本地模型。
2.3 国内可用的大模型
如果在 Huggingface 模型访问上存在长期问题,可以考虑使用国内的模型平台。例如:
- 百度飞桨(PaddlePaddle):飞桨模型库提供了多种 NLP 模型,包括文本摘要模型。
- 阿里巴巴的 MOSS 大模型:适用于多种语言任务,包括文本摘要和生成。
- 智源研究院的悟道 2.0:这是一个大规模预训练模型,支持文本生成和摘要。
可以根据需求选择适合的模型,并在国内环境中使用。
2.4 处理网络问题和 VPN
在代码中处理网络问题时,有几种常见方案:
- 尝试使用 VPN 解决网络连接问题。用户可以选择可靠的 VPN 工具,但具体使用取决于用户的实际网络环境,不能直接分享。
- 使用离线模式:在离线环境下工作时,可以提前下载好 Huggingface 模型,或者选择本地的 NLP 解决方案,避免频繁的在线请求。
2.5 可行的代码修改
下面是基于用户的初始代码修改后的可行解决方案,假设模型已经下载到本地。
import pandas as pd
from transformers import pipeline
# 1. 读取CSV文件
df = pd.read_csv('D://dream/Smart.csv')
# 2. 加载本地模型
local_model_path = '/path/to/local/model' # 替换为你本地模型的路径
summarizer = pipeline("summarization", model=local_model_path)
# 3. 提取摘要
df['summary'] = df['description'].apply(lambda x: summarizer(x, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)[0]['summary_text'])
# 4. 将提炼后的信息保存为Excel
df[['ID', 'summary']].to_excel('D://dream/Smart_summary.xlsx', index=False)
print("提炼后的描述信息已保存到 Excel 文件中。")
2.6 具体代码实现细节说明
1. 读取 CSV 文件
通过 pandas.read_csv()
来读取 CSV 文件。原始数据文件的路径需要用户自行指定。CSV 文件应包含两列:ID
和 description
。
df = pd.read_csv('D://dream/Smart.csv')
2. 加载本地模型
需要使用 pipeline
加载 Huggingface 模型。如果网络问题较大,可以先在能够连接 Huggingface 的环境下下载模型到本地,并通过本地路径来加载它。
local_model_path = '/path/to/local/model' # 指定本地模型路径
summarizer = pipeline("summarization", model=local_model_path)
3. 提取摘要
使用加载好的文本摘要模型,针对 description
列中的文本生成摘要,并将结果存储到新的 summary
列中。
df['summary'] = df['description'].apply(lambda x: summarizer(x, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)[0]['summary_text'])
其中:
max_length
和 min_length
控制生成摘要的长度。do_sample=False
意味着我们使用贪心解码策略,这通常能生成最短且精炼的摘要。
4. 将结果保存为 Excel
使用 pandas
的 to_excel()
方法将提炼后的结果保存为新的 Excel 文件。
df[['ID', 'summary']].to_excel('D://dream/Smart_summary.xlsx', index=False)
5. 错误处理与网络问题的解决
用户遇到的 OSError
错误提示无法连接 Huggingface,这是由于网络问题导致的。处理这个问题的主要方法有:
- 确保网络通畅:可以尝试使用 VPN 来解决网络连接问题。
- 提前下载模型:避免实时加载 Huggingface 模型,预先下载好模型并存储到本地。
- 使用国内可访问的替代模型:如果一直无法解决网络问题,可以使用国内的模型平台,如飞桨等。
2.7 总结
通过修改后的代码,你可以:
- 通过本地下载好的 Huggingface 模型进行文本摘要任务。
- 使用 Pandas 将提炼后的摘要信息保存为 Excel 文件。
- 避免因网络连接问题导致的 Huggingface 服务器访问失败。
如果依然无法连接 Huggingface,可以考虑使用国内的 NLP 模型平台或者其他本地的大模型解决方案。