最近在学习与使用Fairseq框架时，发现关于Fairseq框架的资料着实比较少，且资料略微有些晦涩难懂，所以就想用源码结合实例，用最直接的方式介绍关于Fairseq的使用，希望能对刚入门的同学有一些小小的帮助😁
目前也有其他一些NLP框架，比如Huggingface、Allennlp、Texar等。在实际编码过程中，也需要简单了解其他框架实现方式，方便移植到我们自己的项目中来。
本文使用fairseq版本为0.9.0，主要以在SAMSum上进行BART fine-tune为实例。
本系列大致包含以下几篇文章：
（一）Fairseq 安装与使用
（二）Fairseq 预处理
（三）Fairseq 模型
（四）Fairseq 任务
（五）Fairseq 评价指标
（六）Fairseq 训练
（七）Fairseq 推断
Fairseq 简介
Fairseq主要用于翻译、摘要、语言建模以及其他文本生成任务，可以很方便地训练我们自己的模型。更新速度快，且使用人数多，开源代码也相对较多，方便我们学习。
Fairseq 安装
一般来说，涉及到修改模型的话，会选择进行本地安装：
git clone https://github.com/pytorch/fairseq
cd fairseq
pip install --editable ./
直接clone项目的话，会下载最新的版本。如果我们需要其他历史版本，则可以选择从release中下载相应版本。但实际上由于迭代更新较快，即使同一版本也可能会有一些差别，且在release版本中也可能出现之前版本中未出现的问题，这里就需要多去查询相关issue。
如果需要加速训练，这里需要安装apex（如果是在conda虚拟环境中安装，则需要cuda版本与cudatoolkit版本一致）：
git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" \
--global-option="--deprecated_fused_adam" --global-option="--xentropy" \
--global-option="--fast_multihead_attn" ./
但实际上，我一直没有使用上述install命令安装成功过😅，均是采用了python setup.py install --cuda_ext --cpp_ext，或回退到历史版本(适用pytorch1.7及以下版本)，git checkout f3a960f80244cf9e80558ab30f7f7e8cbf03c0a0，才最终安装成功。
Fairseq 使用
本地安装之后，一般采用两种方式进行开发。一是直接在fairseq项目中修改、添加模块；二是在自定义文件夹中添加文件，并使用--user-dir引用。
下一篇文章（二）Fairseq 预处理，主要介绍fairseq对文本进行BPE分词以及生成fairseq训练时需要的文件。
