ProteinBERT Skill: Перенос на NPU, TensorFlow, PyTorch

--- name: ai-for-science-proteinbert description: ProteinBERT 昇腾 NPU 部署与迁移 Skill，适用于将 TensorFlow 或 Keras 版 ProteinBERT 转成基于 PyTorch 与 torch_npu 的实现，覆盖权重转换、embedding 提取、微调训练、注意力可视化和 GPU 与 NPU 精度验证。 keywords: - ai-for-science - proteinbert - protein-language-model - tensorflow - pytorch - ascend --- # ProteinBERT 昇腾 NPU 部署 Skill 将 ProteinBERT 从 TensorFlow/Keras 完整迁移到 PyTorch + torch_npu， 已通过 5 个基准任务的精度验证（以 GPU 为基线）。 ## 模型概况 | 项目 | 值 | |------|----| | 架构 | 6 层 Conv + GlobalAttention blocks | | 参数量 | ~16M (vocab=26, annotations=8943, d_seq=128, d_global=512) | | 原始框架 | TensorFlow 2.x / Keras | | 目标框架 | PyTorch 2.5.1 + torch_npu 2.5.1 | | 验证 CANN | 8.3.RC1 | | 硬件 | Ascend910 | ## 环境准备 ```bash # CANN 环境 source /home/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 # Conda 环境 conda create -n proteinbert_npu python=3.11 -y conda activate proteinbert_npu pip install torch==2.5.1 torch_npu==2.5.1 numpy==1.26.4 pyyaml pandas scikit-learn h5py scipy -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/ ``` ## 文件结构 本 Skill 自包含所有代码，可直接复制使用： ``` proteinbert/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── references/ │ └── migration_details.md # 详细迁移参考（权重映射、bug 记录、调试方法） └── scripts/ ├── proteinbert_pytorch/ # PyTorch 核心实现 │ ├── model.py # 模型定义 │ ├── convert_weights.py # TF pkl → PyTorch 权重转换 │ ├── inference.py # 分词器 + 推理工具 │ └── finetune.py # 微调框架 ├── demo_scripts/ # GPU/NPU 配对用例脚本 │ ├── demo1_signalP_gpu.py # 用例1: signalP 微调 (TF) │ ├── demo1_signalP_npu.py # 用例1: signalP 微调 (PyTorch) │ ├── demo2_all_benchmarks_gpu.py # 用例2: 5个benchmark (TF) │ ├── demo2_all_benchmarks_npu.py # 用例2: 5个benchmark (PyTorch) │ ├── demo3_attention_gpu.py # 用例3: 注意力可视化 (TF) │ └── demo3_attention_npu.py # 用例3: 注意力可视化 (PyTorch) ├── tools/ # 精度对比工具 │ ├── get_embeddings_gpu.py # Embedding提取 (TF) │ ├── get_embeddings_npu.py # Embedding提取 (PyTorch) │ ├── debug_layerwise_gpu.py # 逐层调试 (TF) │ ├── debug_layerwise_npu.py # 逐层调试 (PyTorch) │ └── compare_embeddings.py # GPU/NPU 结果对比 └── deploy_toolkit/ # 独立部署包 ├── convert_weights.py # 权重转换（自包含模型定义） ├── inference_npu.py # NPU 推理 ├── finetune_npu.py # NPU 微调 ├── setup.sh # 一键部署脚本 └── requirements.txt # 依赖列表 ``` ## 快速开始 ### 第1步：下载预训练权重 从 Zenodo 下载（183MB）： ``` https://zenodo.org/records/10371965/files/epoch_92400_sample_23500000.pkl ``` 放到 `~/proteinbert_models/epoch_92400_sample_23500000.pkl`。 ### 第2步：转换权重 ```bash python scripts/deploy_toolkit/convert_weights.py --input ~/proteinbert_models/epoch_92400_sample_23500000.pkl --output ~/proteinbert_models/proteinbert_pytorch.pt ``` ### 第3步：提取 Embedding GPU 原版（TF）： ```python from proteinbert import load_pretrained_model from proteinbert.conv_and_global_attention_model import get_model_with_hidden_layers_as_outputs pretrained_model_generator, input_encoder = load_pretrained_model() model = get_model_with_hidden_layers_as_outputs(pretrained_model_generator.create_model(seq_len)) encoded_x = input_encoder.encode_X(seqs, seq_len) local_representations, global_representations = model.predict(encoded_x, batch_size=batch_size) ``` NPU 等价版（PyTorch）： ```python from proteinbert_pytorch.convert_weights import convert_tf_to_pytorch from proteinbert_pytorch.inference import tokenize_seqs import torch, torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu model, n_ann = convert_tf_to_pytorch('~/proteinbert_models/epoch_92400_sample_23500000.pkl') model = model.to('npu:0').eval() tokens = tokenize_seqs(seqs, seq_len) inp_seq = torch.from_numpy(tokens).long().to('npu:0') inp_ann = torch.zeros(len(seqs), n_ann).to('npu:0') with torch.no_grad(): output_seq, output_ann = model(inp_seq, inp_ann) ``` 完整隐藏层拼接版本（对标 `get_model_with_hidden_layers_as_outputs`）见 `scripts/tools/get_embeddings_npu.py`。 输出维度： - `local_representations`: (batch, seq_len, 1562) = 12个LayerNorm×128 + output_seq×26 - `global_representations`: (batch, 15599) = input_dense×512 + 12个LayerNorm×512 + output_ann×8943 ### 第4步：微调训练 三个用例均提供 GPU/NPU 配对脚本，打印格式一致便于 diff 对比。 **用例1：signalP_binary 微调** ```bash python scripts/demo_scripts/demo1_signalP_gpu.py # GPU端 python scripts/demo_scripts/demo1_signalP_npu.py # NPU端 ``` 三阶段训练：冻结层(lr=1e-2) → 全层(lr=1e-4) → 长序列(seq_len=1024, lr=1e-5) **用例2：5个 Benchmark 全量运行** ```bash python scripts/demo_scripts/demo2_all_benchmarks_gpu.py # GPU端 python scripts/demo_scripts/demo2_all_benchmarks_npu.py # NPU端 ``` 包含 signalP_binary、fluorescence、remote_homology、stability、ProFET_NP_SP_Cleaved。 **用例3：注意力可视化** ```bash python scripts/demo_scripts/demo3_attention_gpu.py # GPU端 python scripts/demo_scripts/demo3_attention_npu.py # NPU端 ``` 提取 24 个注意力头的权重 (6层×4头)，保存为 npz 便于数值对比。 ## 精度验证结果 ### Benchmark 微调精度（以 GPU/TF 为基线） | Benchmark | 任务类型 | 指标 | GPU (TF) | NPU (PyTorch) | 偏差 | 状态 | |-----------|---------|------|----------|---------------|------|------| | signalP_binary | 二分类 | AUC | 0.9961 | 0.9965 | +0.04% | ✅ | | fluorescence | 回归 | Spearman | 0.6475 | 0.6597 | +1.22% | ✅ | | remote_homology | 多分类 | Accuracy | 22.42% | 21.17% | -1.25% | ✅ | | stability | 回归 | Spearman | 0.7068 | 0.7851 | +7.83% | ✅ | | ProFET_NP_SP_Cleaved | 二分类 | AUC | 0.9855 | 0.9852 | -0.03% | ✅ | 二分类/多分类任务偏差均在 1.3% 以内。回归任务中 NPU 偏差较大但方向为正（更好）， 原因是 PyTorch Adam 与 TF Adam 的优化器收敛差异。 ### 预训练模型 Embedding 逐层对比（无训练随机性） | 层名 | GPU mean | NPU mean | 偏差 | |------|----------|----------|------| | embedding-seq-input | 0.000829 | 0.000829 | 0 | | dense-global-input | -0.005728 | -0.005728 | 0 | | global-merge1-norm-block1 | -0.031465 | -0.031465 | <1e-5 | | global-merge2-norm-block6 | -0.010764 | -0.010764 | <1e-5 | | output-annotations | 0.000148 | 0.000148 | <1e-5 | 全部 28 层输出 mean/std 偏差均 < 1e-4，权重转换数值完全一致。 ## 迁移关键适配点 详细权重映射、代码对照和调试方法见 `references/migration_details.md`。 ### 致命级（修复前导致精度完全错误） 1. **K.dot 与 einsum 维度映射错误** - TF `K.dot(A, B)` 收缩 A 的最后一维和 B 的倒数第二维 - `einsum('bls,hvs->...')` 是错的，正确写法是 `einsum('bls,hsv->...')` - 写反导致从第 1 个 block 开始输出完全错误 2. **LayerNorm epsilon 默认值差 100 倍** - TF 默认 `eps=1e-3`，PyTorch 默认 `eps=1e-5` - 必须显式设置 `nn.LayerNorm(dim, eps=1e-3)` ### 重要级（导致 shape 或训练行为异常） 3. **隐藏层收集逻辑不匹配** - TF 过滤名 `input-seq-encoding` 与实际层名 `embedding-seq-input` 不匹配 - 导致 seq 维度是 1562 而非 1690 4. **微调 head 输入维度错误** - TF 版 head 接收全层拼接 15599 维，而非最后一层 512 维 - 用错维度会导致训练提前 Early Stopping ### 普通级（框架间正常差异） 5. **pickle 权重顺序**：`global_input_dense` 在 `embedding` 之前 6. **Conv1D 权重**：TF `(kernel,in,out)` → PyTorch `(out,in,kernel)` 需 transpose 7. **Dense 权重**：TF `(in,out)` → PyTorch `(out,in)` 需转置 8. **pyyaml 依赖**：torch_npu 运行时需要，未列入官方依赖 9. **TF/torch_npu 冲突**：不可在同一 conda 环境同时安装 ## 精度对比方法 ```bash # 步骤1: 分别在 GPU 和 NPU 上运行配对脚本 python scripts/tools/get_embeddings_gpu.py # → embeddings_gpu.npz python scripts/tools/get_embeddings_npu.py # → embeddings_npu.npz # 步骤2: 数值对比 python scripts/tools/compare_embeddings.py # 步骤3: 如果偏差较大，用逐层调试定位 python scripts/tools/debug_layerwise_gpu.py > gpu.txt python scripts/tools/debug_layerwise_npu.py > npu.txt diff gpu.txt npu.txt ``` 逐层对比的第一个发散点即为 bug 所在层。 ## 参考资料 - 已有迁移细节：[`references/migration_details.md`](references/migration_details.md) - Benchmark 与逐层调试建议：[`references/benchmark-debug.md`](references/benchmark-debug.md)