Upgrade applications/text_classifications/multi_class to use Trainer API

applications/text_classification/multi_class/README.md

@@ -191,62 +191,80 @@ data.txt(待预测数据文件)，需要预测标签的文本数据。
 使用CPU/GPU训练，默认为GPU训练，使用CPU训练只需将设备参数配置改为`--device "cpu"`：
 ```shell
 python train.py \
-    --dataset_dir "data" \
+    --model_name_or_path "./checkpoints/" \
+    --data_dir ./data/ \
+    --output_dir ./checkpoints/ \
     --device "gpu" \
+    --learning_rate 3e-5 \
+    --num_train_epochs 100 \
     --max_seq_length 128 \
-    --model_name "ernie-3.0-medium-zh" \
-    --batch_size 32 \
-    --early_stop \
-    --epochs 100
+    --per_device_eval_batch_size 32 \
+    --per_device_train_batch_size 32 \
+    --do_train \
+    --do_eval \
+    --metric_for_best_model accuracy \
+    --load_best_model_at_end \
+    --evaluation_strategy epoch \
+    --save_strategy epoch
 ```
 
 如果在CPU环境下训练，可以指定`nproc_per_node`参数进行多核训练：
 ```shell
 python -m paddle.distributed.launch --nproc_per_node 8 --backend "gloo" train.py \
-    --dataset_dir "data" \
+    --model_name_or_path "ernie-3.0-medium-zh" \
+    --data_dir ./data/ \
+    --output_dir ./checkpoints/ \
     --device "cpu" \
+    --learning_rate 3e-5 \
+    --num_train_epochs 100 \
     --max_seq_length 128 \
-    --model_name "ernie-3.0-medium-zh" \
-    --batch_size 32 \
-    --early_stop \
-    --epochs 100
+    --per_device_eval_batch_size 32 \
+    --per_device_train_batch_size 32 \
+    --do_train \
+    --do_eval \
+    --metric_for_best_model accuracy \
+    --load_best_model_at_end \
+    --evaluation_strategy epoch \
+    --save_strategy epoch
 ```
 
 如果在GPU环境中使用，可以指定`gpus`参数进行单卡/多卡训练。使用多卡训练可以指定多个GPU卡号，例如 --gpus "0,1"。如果设备只有一个GPU卡号默认为0，可使用`nvidia-smi`命令查看GPU使用情况:
 
 ```shell
 unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
 python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" train.py \
-    --dataset_dir "data" \
-    --device "gpu" \
+    --model_name_or_path "ernie-3.0-medium-zh" \
+    --data_dir ./data/ \
+    --output_dir ./checkpoints/ \
+    --device "cpu" \
+    --learning_rate 3e-5 \
+    --num_train_epochs 100 \
     --max_seq_length 128 \
-    --model_name "ernie-3.0-medium-zh" \
-    --batch_size 32 \
-    --early_stop \
-    --epochs 100
+    --per_device_eval_batch_size 32 \
+    --per_device_train_batch_size 32 \
+    --do_train \
+    --do_eval \
+    --metric_for_best_model accuracy \
+    --load_best_model_at_end \
+    --evaluation_strategy epoch \
+    --save_strategy epoch
 ```
 
 可支持配置的参数：
-
-* `device`: 选用什么设备进行训练，选择cpu、gpu、xpu、npu。如使用gpu训练，可使用参数--gpus指定GPU卡号；默认为"gpu"。
-* `dataset_dir`：必须，本地数据集路径，数据集路径中应包含train.txt，dev.txt和label.txt文件;默认为None。
-* `save_dir`：保存训练模型的目录；默认保存在当前目录checkpoint文件夹下。
-* `max_seq_length`：分词器tokenizer使用的最大序列长度，ERNIE模型最大不能超过2048。请根据文本长度选择，通常推荐128、256或512，若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为128。
-* `model_name`：选择预训练模型,可选"ernie-1.0-large-zh-cw","ernie-3.0-xbase-zh", "ernie-3.0-base-zh", "ernie-3.0-medium-zh", "ernie-3.0-micro-zh", "ernie-3.0-mini-zh", "ernie-3.0-nano-zh", "ernie-2.0-base-en", "ernie-2.0-large-en","ernie-m-base","ernie-m-large"；默认为"ernie-3.0-medium-zh"。
-* `batch_size`：批处理大小，请结合显存情况进行调整，若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为32。
-* `learning_rate`：训练最大学习率；默认为3e-5。
-* `epochs`: 训练轮次，使用早停法时可以选择100；默认为10。
-* `early_stop`：选择是否使用早停法(EarlyStopping)，模型在开发集经过一定epoch后精度表现不再上升，训练终止；默认为False。
-* `early_stop_nums`：在设定的早停训练轮次内，模型在开发集上表现不再上升，训练终止；默认为4。
-* `logging_steps`: 训练过程中日志打印的间隔steps数，默认5。
-* `weight_decay`：控制正则项力度的参数，用于防止过拟合，默认为0.0。
-* `warmup`：是否使用学习率warmup策略，使用时应设置适当的训练轮次（epochs）；默认为False。
-* `warmup_steps`：学习率warmup策略的比例数，如果设为1000，则学习率会在1000steps数从0慢慢增长到learning_rate, 而后再缓慢衰减；默认为0。
-* `init_from_ckpt`: 模型初始checkpoint参数地址，默认None。
-* `seed`：随机种子，默认为3。
-* `train_file`：本地数据集中训练集文件名；默认为"train.txt"。
-* `dev_file`：本地数据集中开发集文件名；默认为"dev.txt"。
-* `label_file`：本地数据集中标签集文件名；默认为"label.txt"。
+- `model_name_or_path`: 内置模型名，或者模型参数配置目录路径。默认为`ernie-3.0-base-zh`。
+- `data_dir`: 训练数据集路径，数据格式要求详见[数据标注](#数据标注)。
+- `output_dir`: 模型参数、训练日志和静态图导出的保存目录。
+- `max_seq_length`: 最大句子长度，超过该长度的文本将被截断，不足的以Pad补全。提示文本不会被截断。
+- `num_train_epochs`: 训练轮次，使用早停法时可以选择100
+- `learning_rate`: 预训练语言模型参数基础学习率大小，将与learning rate scheduler产生的值相乘作为当前学习率。
+- `do_train`: 是否进行训练。
+- `do_eval`: 是否进行评估。
+- `eval_steps`: 评估模型的间隔步数。
+- `device`: 使用的设备，默认为`gpu`。
+- `per_device_train_batch_size`: 每次训练每张卡上的样本数量。可根据实际GPU显存适当调小/调大此配置。
+- `per_device_eval_batch_size`: 每次评估每张卡上的样本数量。可根据实际GPU显存适当调小/调大此配置。
+
+更多参数介绍可参考[配置文件](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/trainer.html)。
 
 程序运行时将会自动进行训练，评估。同时训练过程中会自动保存开发集上最佳模型在指定的 `save_dir` 中，保存模型文件结构如下所示：
 
@@ -260,8 +278,8 @@ checkpoint/
 
 **NOTE:**
 
-* 如需恢复模型训练，则可以设置 `init_from_ckpt` ， 如 `init_from_ckpt=checkpoint/model_state.pdparams` 。
-* 如需训练英文文本分类任务，只需更换预训练模型参数 `model_name` 。英文训练任务推荐使用"ernie-2.0-base-en"、"ernie-2.0-large-en"。
+* 如需恢复模型训练，则可以设置 `resume_from_checkpoint` ， 如 `resume_from_checkpoint=./checkpoints/checkpoint-217` 。
+* 如需训练英文文本分类任务，只需更换预训练模型参数 `model_name_or_path` 。英文训练任务推荐使用"ernie-2.0-base-en"、"ernie-2.0-large-en"。
 * 英文和中文以外语言的文本分类任务，推荐使用基于96种语言（涵盖法语、日语、韩语、德语、西班牙语等几乎所有常见语言）进行预训练的多语言预训练模型"ernie-m-base"、"ernie-m-large"，详情请参见[ERNIE-M论文](https://arxiv.org/pdf/2012.15674.pdf)。
 
 #### 2.4.2 训练评估与模型优化