Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn cách tinh chỉnh Gemma trên một tập dữ liệu hình ảnh và văn bản tuỳ chỉnh cho một nhiệm vụ thị giác (tạo nội dung mô tả sản phẩm) bằng cách sử dụng Transformer và TRL của Hugging Face. Bạn sẽ tìm hiểu:
- Điều chỉnh thứ hạng thấp được lượng tử hoá (QLoRA) là gì?
- Thiết lập môi trường phát triển
- Tạo và chuẩn bị tập dữ liệu tinh chỉnh cho các tác vụ thị giác
- Tinh chỉnh Gemma bằng TRL và SFTTrainer
- Kiểm thử tính năng Suy luận mô hình và tạo nội dung mô tả sản phẩm từ hình ảnh và văn bản.
Điều chỉnh thứ hạng thấp được lượng tử hoá (QLoRA) là gì?
Hướng dẫn này minh hoạ cách sử dụng Tính năng thích ứng theo thứ hạng thấp được lượng tử hoá (QLoRA). Đây là một phương pháp phổ biến để tinh chỉnh hiệu quả các LLM vì phương pháp này làm giảm các yêu cầu về tài nguyên điện toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao. Trong QloRA, mô hình được huấn luyện trước được lượng tử hoá thành 4 bit và các trọng số được cố định. Sau đó, các lớp chuyển đổi có thể huấn luyện (LoRA) sẽ được đính kèm và chỉ các lớp chuyển đổi mới được huấn luyện. Sau đó, bạn có thể hợp nhất trọng số của bộ chuyển đổi với mô hình cơ sở hoặc giữ lại dưới dạng một bộ chuyển đổi riêng biệt.
Thiết lập môi trường phát triển
Bước đầu tiên là cài đặt Thư viện Hugging Face, bao gồm cả TRL và các tập dữ liệu để tinh chỉnh mô hình mở.
# Install Pytorch & other libraries
%pip install "torch>=2.4.0" tensorboard torchvision
# Install Gemma release branch from Hugging Face
%pip install "transformers>=4.51.3"
# Install Hugging Face libraries
%pip install --upgrade \
"datasets==3.3.2" \
"accelerate==1.4.0" \
"evaluate==0.4.3" \
"bitsandbytes==0.45.3" \
"trl==0.15.2" \
"peft==0.14.0" \
"pillow==11.1.0" \
protobuf \
sentencepiece
Trước khi bắt đầu huấn luyện, bạn phải đảm bảo rằng bạn đã chấp nhận điều khoản sử dụng của Gemma. Bạn có thể chấp nhận giấy phép trên Hugging Face bằng cách nhấp vào nút Đồng ý và truy cập vào kho lưu trữ trên trang mô hình tại: http://huggingface.co/google/gemma-3-4b-pt (hoặc trang mô hình thích hợp cho mô hình Gemma có khả năng thị giác mà bạn đang sử dụng).
Sau khi chấp nhận giấy phép, bạn cần có Mã thông báo Hugging Face hợp lệ để truy cập vào mô hình. Nếu đang chạy bên trong Google Colab, bạn có thể sử dụng mã thông báo Hugging Face một cách an toàn bằng cách sử dụng các khoá Colab; nếu không, bạn có thể đặt mã thông báo trực tiếp trong phương thức login
. Đảm bảo mã thông báo của bạn cũng có quyền ghi khi bạn đẩy mô hình vào Trung tâm trong quá trình huấn luyện.
from google.colab import userdata
from huggingface_hub import login
# Login into Hugging Face Hub
hf_token = userdata.get('HF_TOKEN') # If you are running inside a Google Colab
login(hf_token)
Tạo và chuẩn bị tập dữ liệu tinh chỉnh
Khi tinh chỉnh LLM, điều quan trọng là bạn phải biết trường hợp sử dụng và nhiệm vụ bạn muốn giải quyết. Điều này giúp bạn tạo một tập dữ liệu để tinh chỉnh mô hình. Nếu chưa xác định trường hợp sử dụng, bạn nên quay lại bảng vẽ.
Ví dụ: hướng dẫn này tập trung vào trường hợp sử dụng sau:
- Điều chỉnh mô hình Gemma để tạo nội dung mô tả sản phẩm ngắn gọn, được tối ưu hoá cho SEO cho một nền tảng thương mại điện tử, được điều chỉnh riêng cho hoạt động tìm kiếm trên thiết bị di động.
Hướng dẫn này sử dụng tập dữ liệu philschmid/amazon-product-descriptions-vlm, một tập dữ liệu về nội dung mô tả sản phẩm trên Amazon, bao gồm cả hình ảnh và danh mục sản phẩm.
Hugging Face TRL hỗ trợ các cuộc trò chuyện đa phương thức. Phần quan trọng là vai trò "image" (hình ảnh), cho lớp xử lý biết rằng lớp này sẽ tải hình ảnh. Cấu trúc phải tuân theo:
{"messages": [{"role": "system", "content": [{"type": "text", "text":"You are..."}]}, {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "..."}, {"type": "image"}]}, {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "..."}]}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": [{"type": "text", "text":"You are..."}]}, {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "..."}, {"type": "image"}]}, {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "..."}]}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": [{"type": "text", "text":"You are..."}]}, {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "..."}, {"type": "image"}]}, {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "..."}]}]}
Giờ đây, bạn có thể sử dụng thư viện Tập dữ liệu Hugging Face để tải tập dữ liệu và tạo mẫu lời nhắc để kết hợp hình ảnh, tên sản phẩm và danh mục, đồng thời thêm thông báo hệ thống. Tập dữ liệu này bao gồm hình ảnh dưới dạng đối tượng Pil.Image
.
from datasets import load_dataset
from PIL import Image
# System message for the assistant
system_message = "You are an expert product description writer for Amazon."
# User prompt that combines the user query and the schema
user_prompt = """Create a Short Product description based on the provided <PRODUCT> and <CATEGORY> and image.
Only return description. The description should be SEO optimized and for a better mobile search experience.
<PRODUCT>
{product}
</PRODUCT>
<CATEGORY>
{category}
</CATEGORY>
"""
# Convert dataset to OAI messages
def format_data(sample):
return {
"messages": [
{
"role": "system",
"content": [{"type": "text", "text": system_message}],
},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": user_prompt.format(
product=sample["Product Name"],
category=sample["Category"],
),
},
{
"type": "image",
"image": sample["image"],
},
],
},
{
"role": "assistant",
"content": [{"type": "text", "text": sample["description"]}],
},
],
}
def process_vision_info(messages: list[dict]) -> list[Image.Image]:
image_inputs = []
# Iterate through each conversation
for msg in messages:
# Get content (ensure it's a list)
content = msg.get("content", [])
if not isinstance(content, list):
content = [content]
# Check each content element for images
for element in content:
if isinstance(element, dict) and (
"image" in element or element.get("type") == "image"
):
# Get the image and convert to RGB
if "image" in element:
image = element["image"]
else:
image = element
image_inputs.append(image.convert("RGB"))
return image_inputs
# Load dataset from the hub
dataset = load_dataset("philschmid/amazon-product-descriptions-vlm", split="train")
# Convert dataset to OAI messages
# need to use list comprehension to keep Pil.Image type, .mape convert image to bytes
dataset = [format_data(sample) for sample in dataset]
print(dataset[345]["messages"])
Tinh chỉnh Gemma bằng TRL và SFTTrainer
Giờ thì bạn đã sẵn sàng tinh chỉnh mô hình. SFTTrainer của Hugging Face TRL giúp bạn dễ dàng giám sát việc tinh chỉnh các LLM mở. SFTTrainer
là lớp con của Trainer
trong thư viện transformers
và hỗ trợ tất cả các tính năng tương tự, bao gồm cả tính năng ghi nhật ký, đánh giá và kiểm tra điểm, nhưng bổ sung thêm các tính năng chất lượng cuộc sống, bao gồm:
- Định dạng tập dữ liệu, bao gồm cả định dạng trò chuyện và hướng dẫn
- Chỉ huấn luyện về các lượt hoàn thành, bỏ qua lời nhắc
- Gói tập dữ liệu để huấn luyện hiệu quả hơn
- Hỗ trợ tinh chỉnh hiệu quả theo tham số (PEFT) bao gồm cả QloRA
- Chuẩn bị mô hình và trình tạo mã thông báo để tinh chỉnh cuộc trò chuyện (chẳng hạn như thêm mã thông báo đặc biệt)
Mã sau đây tải mô hình Gemma và trình tạo mã thông báo từ Hugging Face, đồng thời khởi chạy cấu hình lượng tử hoá.
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText, BitsAndBytesConfig
# Hugging Face model id
model_id = "google/gemma-3-4b-pt" # or `google/gemma-3-12b-pt`, `google/gemma-3-27-pt`
# Check if GPU benefits from bfloat16
if torch.cuda.get_device_capability()[0] < 8:
raise ValueError("GPU does not support bfloat16, please use a GPU that supports bfloat16.")
# Define model init arguments
model_kwargs = dict(
attn_implementation="eager", # Use "flash_attention_2" when running on Ampere or newer GPU
torch_dtype=torch.bfloat16, # What torch dtype to use, defaults to auto
device_map="auto", # Let torch decide how to load the model
)
# BitsAndBytesConfig int-4 config
model_kwargs["quantization_config"] = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_use_double_quant=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=model_kwargs["torch_dtype"],
bnb_4bit_quant_storage=model_kwargs["torch_dtype"],
)
# Load model and tokenizer
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_id, **model_kwargs)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it")
SFTTrainer
hỗ trợ tích hợp sẵn với peft
, giúp bạn dễ dàng điều chỉnh LLM một cách hiệu quả bằng QLoRA. Bạn chỉ cần tạo một LoraConfig
và cung cấp cho trình huấn luyện.
from peft import LoraConfig
peft_config = LoraConfig(
lora_alpha=16,
lora_dropout=0.05,
r=16,
bias="none",
target_modules="all-linear",
task_type="CAUSAL_LM",
modules_to_save=[
"lm_head",
"embed_tokens",
],
)
Trước khi bắt đầu huấn luyện, bạn cần xác định tham số siêu dữ liệu mà bạn muốn sử dụng trong SFTConfig
và collate_fn
tuỳ chỉnh để xử lý quá trình xử lý hình ảnh. collate_fn
chuyển đổi các thông báo có văn bản và hình ảnh thành định dạng mà mô hình có thể hiểu được.
from trl import SFTConfig
args = SFTConfig(
output_dir="gemma-product-description", # directory to save and repository id
num_train_epochs=1, # number of training epochs
per_device_train_batch_size=1, # batch size per device during training
gradient_accumulation_steps=4, # number of steps before performing a backward/update pass
gradient_checkpointing=True, # use gradient checkpointing to save memory
optim="adamw_torch_fused", # use fused adamw optimizer
logging_steps=5, # log every 5 steps
save_strategy="epoch", # save checkpoint every epoch
learning_rate=2e-4, # learning rate, based on QLoRA paper
bf16=True, # use bfloat16 precision
max_grad_norm=0.3, # max gradient norm based on QLoRA paper
warmup_ratio=0.03, # warmup ratio based on QLoRA paper
lr_scheduler_type="constant", # use constant learning rate scheduler
push_to_hub=True, # push model to hub
report_to="tensorboard", # report metrics to tensorboard
gradient_checkpointing_kwargs={
"use_reentrant": False
}, # use reentrant checkpointing
dataset_text_field="", # need a dummy field for collator
dataset_kwargs={"skip_prepare_dataset": True}, # important for collator
)
args.remove_unused_columns = False # important for collator
# Create a data collator to encode text and image pairs
def collate_fn(examples):
texts = []
images = []
for example in examples:
image_inputs = process_vision_info(example["messages"])
text = processor.apply_chat_template(
example["messages"], add_generation_prompt=False, tokenize=False
)
texts.append(text.strip())
images.append(image_inputs)
# Tokenize the texts and process the images
batch = processor(text=texts, images=images, return_tensors="pt", padding=True)
# The labels are the input_ids, and we mask the padding tokens and image tokens in the loss computation
labels = batch["input_ids"].clone()
# Mask image tokens
image_token_id = [
processor.tokenizer.convert_tokens_to_ids(
processor.tokenizer.special_tokens_map["boi_token"]
)
]
# Mask tokens for not being used in the loss computation
labels[labels == processor.tokenizer.pad_token_id] = -100
labels[labels == image_token_id] = -100
labels[labels == 262144] = -100
batch["labels"] = labels
return batch
Giờ đây, bạn đã có mọi thành phần cần thiết để tạo SFTTrainer
nhằm bắt đầu huấn luyện mô hình.
from trl import SFTTrainer
trainer = SFTTrainer(
model=model,
args=args,
train_dataset=dataset,
peft_config=peft_config,
processing_class=processor,
data_collator=collate_fn,
)
Bắt đầu huấn luyện bằng cách gọi phương thức train()
.
# Start training, the model will be automatically saved to the Hub and the output directory
trainer.train()
# Save the final model again to the Hugging Face Hub
trainer.save_model()
Trước khi kiểm thử mô hình, hãy nhớ giải phóng bộ nhớ.
# free the memory again
del model
del trainer
torch.cuda.empty_cache()
Khi sử dụng QLoRA, bạn chỉ huấn luyện bộ chuyển đổi chứ không phải toàn bộ mô hình. Điều này có nghĩa là khi lưu mô hình trong quá trình huấn luyện, bạn chỉ lưu trọng số của bộ chuyển đổi chứ không phải toàn bộ mô hình. Nếu muốn lưu toàn bộ mô hình để dễ dàng sử dụng với các ngăn xếp phân phát như vLLM hoặc TGI, bạn có thể hợp nhất trọng số của bộ chuyển đổi vào trọng số của mô hình bằng phương thức merge_and_unload
, sau đó lưu mô hình bằng phương thức save_pretrained
. Thao tác này sẽ lưu một mô hình mặc định có thể dùng để suy luận.
from peft import PeftModel
# Load Model base model
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_id, low_cpu_mem_usage=True)
# Merge LoRA and base model and save
peft_model = PeftModel.from_pretrained(model, args.output_dir)
merged_model = peft_model.merge_and_unload()
merged_model.save_pretrained("merged_model", safe_serialization=True, max_shard_size="2GB")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(args.output_dir)
processor.save_pretrained("merged_model")
Kiểm thử tính năng Suy luận mô hình và tạo nội dung mô tả sản phẩm
Sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất, bạn nên đánh giá và kiểm thử mô hình. Bạn có thể tải nhiều mẫu từ tập dữ liệu kiểm thử và đánh giá mô hình trên các mẫu đó.
import torch
# Load Model with PEFT adapter
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
args.output_dir,
device_map="auto",
torch_dtype=torch.bfloat16,
attn_implementation="eager",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(args.output_dir)
Bạn có thể thử nghiệm tính năng suy luận bằng cách cung cấp tên sản phẩm, danh mục và hình ảnh. sample
bao gồm một mô hình hành động Marvel.
import requests
from PIL import Image
# Test sample with Product Name, Category and Image
sample = {
"product_name": "Hasbro Marvel Avengers-Serie Marvel Assemble Titan-Held, Iron Man, 30,5 cm Actionfigur",
"category": "Toys & Games | Toy Figures & Playsets | Action Figures",
"image": Image.open(requests.get("https://m.media-amazon.com/images/I/81+7Up7IWyL._AC_SY300_SX300_.jpg", stream=True).raw).convert("RGB")
}
def generate_description(sample, model, processor):
# Convert sample into messages and then apply the chat template
messages = [
{"role": "system", "content": [{"type": "text", "text": system_message}]},
{"role": "user", "content": [
{"type": "image","image": sample["image"]},
{"type": "text", "text": user_prompt.format(product=sample["product_name"], category=sample["category"])},
]},
]
text = processor.apply_chat_template(
messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
# Process the image and text
image_inputs = process_vision_info(messages)
# Tokenize the text and process the images
inputs = processor(
text=[text],
images=image_inputs,
padding=True,
return_tensors="pt",
)
# Move the inputs to the device
inputs = inputs.to(model.device)
# Generate the output
stop_token_ids = [processor.tokenizer.eos_token_id, processor.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")]
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, top_p=1.0, do_sample=True, temperature=0.8, eos_token_id=stop_token_ids, disable_compile=True)
# Trim the generation and decode the output to text
generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
output_text = processor.batch_decode(
generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
return output_text[0]
# generate the description
description = generate_description(sample, model, processor)
print(description)
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Hướng dẫn này trình bày cách tinh chỉnh mô hình Gemma cho các tác vụ thị giác bằng TRL và QLoRA, cụ thể là để tạo nội dung mô tả sản phẩm. Tiếp theo, hãy xem các tài liệu sau:
- Tìm hiểu cách tạo văn bản bằng mô hình Gemma.
- Tìm hiểu cách điều chỉnh Gemma cho các tác vụ văn bản bằng cách sử dụng Hugging Face Transformers.
- Tìm hiểu cách điều chỉnh và suy luận phân tán trên mô hình Gemma.
- Tìm hiểu cách sử dụng các mô hình mở Gemma bằng Vertex AI.
- Tìm hiểu cách tinh chỉnh Gemma bằng KerasNLP và triển khai cho Vertex AI.