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Ajuste distribuido con Gemma mediante Keras

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Descripción general

Gemma es una familia de modelos abiertos, ligeros y de vanguardia, compilados a partir de investigación y tecnología utilizada para crear los modelos de Google Gemini. Gemma se puede ajustar aún más para satisfacer necesidades específicas. Sin embargo, los modelos grandes de lenguaje, como Gemma, pueden tener un tamaño muy grande y es posible que algunos de ellos no se adapten a un acelerador de sonido para un ajuste. En este caso, existen dos enfoques generales para perfeccionarlos:

Ajuste eficiente de parámetros (PEFT), que busca reducir el tamaño efectivo del modelo sacrificando algo de fidelidad. LoRA entra en esta categoría y el instructivo Ajusta los modelos de Gemma en Keras con LoRA demuestra cómo ajustar el modelo Gemma 2B gemma_2b_en con LoRA usando KerasNLP en una sola GPU.
Ajuste completo de parámetros con paralelismo de modelos El paralelismo de modelos distribuye las ponderaciones de un solo modelo en varios dispositivos y habilita el escalamiento horizontal. Puedes obtener más información sobre el entrenamiento distribuido en esta guía de Keras.

En este instructivo, se explica cómo usar Keras con un backend de JAX para ajustar el modelo Gemma 7B con LoRA y el entrenamiento distribuido de paralismo de modelos en la unidad de procesamiento tensorial (TPU) de Google. Ten en cuenta que, en este instructivo, se puede desactivar LoRA para lograr un ajuste de parámetros completo más lento, pero más preciso.

Usa aceleradores

Técnicamente, puedes usar TPU o GPU para este instructivo.

Notas sobre los entornos de TPU

Google tiene 3 productos que proporcionan TPU:

Colab proporciona TPU v2, que no es suficiente para este instructivo.
Kaggle ofrece TPU v3 de forma gratuita y funcionan para este instructivo.
Cloud TPU ofrece TPU v3 y generaciones posteriores. Una forma de configurar esta opción es la siguiente:
1. Crea una VM de TPU nueva.
2. Configura la redirección de puertos SSH para el puerto del servidor de Jupyter previsto
3. Instala Jupyter e inícialo en la VM de TPU, luego conéctate a Colab a través de "Conéctate a un entorno de ejecución local"

Notas sobre la configuración de varias GPU

Aunque este instructivo se centra en el caso de uso de la TPU, puedes adaptarlo fácilmente a tus propias necesidades si tienes una máquina con varias GPU.

Si prefieres trabajar a través de Colab, también puedes aprovisionar una VM de varias GPU para Colab directamente a través de "Conectarse a una VM de GCE personalizada" en el menú de Colab Connect.

Aquí nos enfocaremos en usar la TPU gratuita de Kaggle.

Antes de comenzar

Credenciales de Kaggle

Kaggle aloja los modelos de Gemma. Para utilizar Gemma, solicita acceso en Kaggle:

Accede o regístrate en kaggle.com.
Abre la tarjeta de modelo de Gemma y selecciona "Solicitar acceso".
Completar el formulario de consentimiento y aceptar los Términos y Condiciones

Luego, para usar la API de Kaggle, crea un token de API:

Abre la configuración de Kaggle.
Selecciona "Crear token nuevo".
Se descargó un archivo kaggle.json. Contiene tus credenciales de Kaggle

Ejecuta la siguiente celda e ingresa tus credenciales de Kaggle cuando se te solicite.

# If you are using Kaggle, you don't need to login again.
!pip install ipywidgets
import kagglehub

kagglehub.login()

VBox(children=(HTML(value='<center> <img\nsrc=https://www.kaggle.com/static/images/site-logo.png\nalt=\'Kaggle…

Una forma alternativa es configurar KAGGLE_USERNAME y KAGGLE_KEY en tu entorno si kagglehub.login() no funciona.

Instalación

Instalar Keras y KerasNLP con el modelo Gemma

pip install -q -U keras-nlp
# Work around an import error with tensorflow-hub. The library is not used.
pip install -q -U tensorflow-hub
# Install tensorflow-cpu so tensorflow does not attempt to access the TPU.
pip install -q -U tensorflow-cpu
# Install keras 3 last. See https://keras.io/getting_started for details.
pip install -q -U keras

Configura el backend de Keras JAX

Importa JAX y ejecuta una verificación de estado en la TPU. Kaggle ofrece dispositivos TPUv3-8 con 8 núcleos de TPU con 16 GB de memoria cada uno.

import jax

jax.devices()

[TpuDevice(id=0, process_index=0, coords=(0,0,0), core_on_chip=0),
 TpuDevice(id=1, process_index=0, coords=(0,0,0), core_on_chip=1),
 TpuDevice(id=2, process_index=0, coords=(1,0,0), core_on_chip=0),
 TpuDevice(id=3, process_index=0, coords=(1,0,0), core_on_chip=1),
 TpuDevice(id=4, process_index=0, coords=(0,1,0), core_on_chip=0),
 TpuDevice(id=5, process_index=0, coords=(0,1,0), core_on_chip=1),
 TpuDevice(id=6, process_index=0, coords=(1,1,0), core_on_chip=0),
 TpuDevice(id=7, process_index=0, coords=(1,1,0), core_on_chip=1)]

import os

# The Keras 3 distribution API is only implemented for the JAX backend for now
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"
# Pre-allocate 90% of TPU memory to minimize memory fragmentation and allocation
# overhead
os.environ["XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION"] = "0.9"

Carga el modelo

import keras
import keras_nlp

Notas sobre el entrenamiento de precisión mixta en GPU de NVIDIA

Cuando se entrena en GPU de NVIDIA, se puede usar la precisión mixta (keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_bfloat16')) para acelerar el entrenamiento con un efecto mínimo en la calidad del entrenamiento. En la mayoría de los casos, se recomienda activar la precisión mixta, ya que ahorra memoria y tiempo. Sin embargo, ten en cuenta que, en lotes pequeños, puede aumentar el uso de memoria en 1.5 veces (los pesos se cargarán dos veces, con precisión media y máxima).

Para la inferencia, la precisión media (keras.config.set_floatx("bfloat16")) funcionará y ahorrará memoria, mientras que la precisión mixta no es aplicable.

# Uncomment the line below if you want to enable mixed precision training on GPUs
# keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_bfloat16')

Para cargar el modelo con los pesos y tensores distribuidos en las TPU, primero crea una DeviceMesh nueva. DeviceMesh representa una colección de dispositivos de hardware configurados para el procesamiento distribuido y se introdujo en Keras 3 como parte de la API de distribución unificada.

La API de distribución habilita el paralelismo de datos y modelos, lo que permite un escalamiento eficiente de modelos de aprendizaje profundo en múltiples aceleradores y hosts. Aprovecha el marco subyacente (por ejemplo, JAX) para distribuir el programa y los tensores de acuerdo con las directivas de fragmentación a través de un procedimiento llamado expansión de programa único, varios datos (SPMD). Consulta más detalles en la nueva guía de API de distribución de Keras 3.

# Create a device mesh with (1, 8) shape so that the weights are sharded across
# all 8 TPUs.
device_mesh = keras.distribution.DeviceMesh(
    (1, 8),
    ["batch", "model"],
    devices=keras.distribution.list_devices())

LayoutMap de la API de distribución especifica cómo se deben fragmentar o replicar los pesos y tensores mediante las claves de string, por ejemplo, token_embedding/embeddings a continuación, que se tratan como regex para coincidir con rutas de tensores. Los tensores coincidentes se fragmentan con dimensiones de modelo (8 TPU); otros se replicarán por completo.

model_dim = "model"

layout_map = keras.distribution.LayoutMap(device_mesh)

# Weights that match 'token_embedding/embeddings' will be sharded on 8 TPUs
layout_map["token_embedding/embeddings"] = (model_dim, None)
# Regex to match against the query, key and value matrices in the decoder
# attention layers
layout_map["decoder_block.*attention.*(query|key|value).*kernel"] = (
    model_dim, None, None)

layout_map["decoder_block.*attention_output.*kernel"] = (
    model_dim, None, None)
layout_map["decoder_block.*ffw_gating.*kernel"] = (None, model_dim)
layout_map["decoder_block.*ffw_linear.*kernel"] = (model_dim, None)

ModelParallel te permite fragmentar pesos del modelo o tensores de activación en todos los dispositivos de DeviceMesh. En este caso, algunos de los pesos del modelo Gemma 7B se fragmentan en 8 chips TPU según el layout_map definido anteriormente. Ahora carga el modelo de manera distribuida.

model_parallel = keras.distribution.ModelParallel(
    device_mesh, layout_map, batch_dim_name="batch")

keras.distribution.set_distribution(model_parallel)
gemma_lm = keras_nlp.models.GemmaCausalLM.from_preset("gemma_7b_en")

Attaching 'config.json' from model 'keras/gemma/keras/gemma_7b_en/1' to your Kaggle notebook...
Attaching 'config.json' from model 'keras/gemma/keras/gemma_7b_en/1' to your Kaggle notebook...
Attaching 'model.weights.h5' from model 'keras/gemma/keras/gemma_7b_en/1' to your Kaggle notebook...
Attaching 'tokenizer.json' from model 'keras/gemma/keras/gemma_7b_en/1' to your Kaggle notebook...
Attaching 'assets/tokenizer/vocabulary.spm' from model 'keras/gemma/keras/gemma_7b_en/1' to your Kaggle notebook...
normalizer.cc(51) LOG(INFO) precompiled_charsmap is empty. use identity normalization.

Ahora, verifica que el modelo se haya particionado de forma correcta. Tomemos decoder_block_1 como ejemplo.

decoder_block_1 = gemma_lm.backbone.get_layer('decoder_block_1')
print(type(decoder_block_1))
for variable in decoder_block_1.weights:
  print(f'{variable.path:<58}  {str(variable.shape):<16}  {str(variable.value.sharding.spec)}')

<class 'keras_nlp.src.models.gemma.gemma_decoder_block.GemmaDecoderBlock'>
decoder_block_1/pre_attention_norm/scale                    (3072,)           PartitionSpec(None,)
decoder_block_1/attention/query/kernel                      (16, 3072, 256)   PartitionSpec(None, 'model', None)
decoder_block_1/attention/key/kernel                        (16, 3072, 256)   PartitionSpec(None, 'model', None)
decoder_block_1/attention/value/kernel                      (16, 3072, 256)   PartitionSpec(None, 'model', None)
decoder_block_1/attention/attention_output/kernel           (16, 256, 3072)   PartitionSpec(None, None, 'model')
decoder_block_1/pre_ffw_norm/scale                          (3072,)           PartitionSpec(None,)
decoder_block_1/ffw_gating/kernel                           (3072, 24576)     PartitionSpec('model', None)
decoder_block_1/ffw_gating_2/kernel                         (3072, 24576)     PartitionSpec('model', None)
decoder_block_1/ffw_linear/kernel                           (24576, 3072)     PartitionSpec(None, 'model')

Inferencia antes del ajuste

gemma_lm.generate("Best comedy movies in the 90s ", max_length=64)

'Best comedy movies in the 90s 1. The Naked Gun 2½: The Smell of Fear (1991) 2. Wayne’s World (1992) 3. The Naked Gun 33⅓: The Final Insult (1994)'

El modelo genera una lista de grandes películas de comedia de los 90 para ver. Ahora ajustamos el modelo Gemma para cambiar el estilo de salida.

Optimizar con IMDB

import tensorflow_datasets as tfds

imdb_train = tfds.load(
    "imdb_reviews",
    split="train",
    as_supervised=True,
    batch_size=2,
)
# Drop labels.
imdb_train = imdb_train.map(lambda x, y: x)

imdb_train.unbatch().take(1).get_single_element().numpy()

Downloading and preparing dataset 80.23 MiB (download: 80.23 MiB, generated: Unknown size, total: 80.23 MiB) to /root/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0...
Dl Completed...: 0 url [00:00, ? url/s]
Dl Size...: 0 MiB [00:00, ? MiB/s]
Generating splits...: 0%| | 0/3 [00:00<?, ? splits/s]
Generating train examples...: 0%| | 0/25000 [00:00<?, ? examples/s]
Shuffling /root/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0.incompleteAJDUZT/imdb_reviews-train.tfrecord…
Generating test examples...: 0%| | 0/25000 [00:00<?, ? examples/s]
Shuffling /root/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0.incompleteAJDUZT/imdb_reviews-test.tfrecord*…
Generating unsupervised examples...: 0%| | 0/50000 [00:00<?, ? examples/s]
Shuffling /root/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0.incompleteAJDUZT/imdb_reviews-unsupervised.t…
Dataset imdb_reviews downloaded and prepared to /root/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0. Subsequent calls will reuse this data.
b"This was an absolutely terrible movie. Don't be lured in by Christopher Walken or Michael Ironside. Both are great actors, but this must simply be their worst role in history. Even their great acting could not redeem this movie's ridiculous storyline. This movie is an early nineties US propaganda piece. The most pathetic scenes were those when the Columbian rebels were making their cases for revolutions. Maria Conchita Alonso appeared phony, and her pseudo-love affair with Walken was nothing but a pathetic emotional plug in a movie that was devoid of any real meaning. I am disappointed that there are movies like this, ruining actor's like Christopher Walken's good name. I could barely sit through it."

# Use a subset of the dataset for faster training.
imdb_train = imdb_train.take(2000)

Realiza ajustes con la Adaptación de rango bajo (LoRA). LoRA es una técnica de ajuste que reduce en gran medida la cantidad de parámetros entrenables para las tareas downstream mediante la inmovilización de todos los pesos del modelo y la inserción de una cantidad menor de pesos entrenables nuevos en el modelo. Básicamente, LoRA reparametriza las matrices de peso completas más grandes con 2 matrices de rango bajo más pequeñas AxB para entrenar, y esta técnica hace que el entrenamiento sea mucho más rápido y eficiente en términos de memoria.

# Enable LoRA for the model and set the LoRA rank to 4.
gemma_lm.backbone.enable_lora(rank=4)

# Fine-tune on the IMDb movie reviews dataset.

# Limit the input sequence length to 128 to control memory usage.
gemma_lm.preprocessor.sequence_length = 128
# Use AdamW (a common optimizer for transformer models).
optimizer = keras.optimizers.AdamW(
    learning_rate=5e-5,
    weight_decay=0.01,
)
# Exclude layernorm and bias terms from decay.
optimizer.exclude_from_weight_decay(var_names=["bias", "scale"])

gemma_lm.compile(
    loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    optimizer=optimizer,
    weighted_metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)
gemma_lm.summary()
gemma_lm.fit(imdb_train, epochs=1)

/usr/local/lib/python3.10/site-packages/jax/_src/interpreters/mlir.py:756: UserWarning: Some donated buffers were not usable: ShapedArray(float32[256000,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,384,256]), ShapedArray(float32[16,256,384]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[384,24576]), ShapedArray(float32[24576,384]).
See an explanation at https://jax.readthedocs.io/en/latest/faq.html#buffer_donation.
  warnings.warn("Some donated buffers were not usable:"
2000/2000 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 358s 163ms/step - loss: 2.7145 - sparse_categorical_accuracy: 0.4329
<keras.src.callbacks.history.History at 0x7e9cac7f41c0>

Tenga en cuenta que habilitar LoRA reduce la cantidad de parámetros entrenables de forma significativa, de 7,000 millones a solo 11 millones.

Inferencia después del ajuste

gemma_lm.generate("Best comedy movies in the 90s ", max_length=64)

"Best comedy movies in the 90s \n\nThis is the movie that made me want to be a director. It's a great movie, and it's still funny today. The acting is superb, the writing is excellent, the music is perfect for the movie, and the story is great."

Después del ajuste, el modelo aprendió el estilo de las reseñas de películas y ahora está generando resultados en ese estilo en el contexto de las películas de comedia de los 90.

Próximos pasos

En este instructivo, aprendiste a usar el backend JAX de KerasNLP para ajustar un modelo de Gemma en el conjunto de datos de IMDb de forma distribuida en las potentes TPU. A continuación, se incluyen algunas sugerencias sobre qué más puedes aprender:

Obtén información para comenzar a usar Keras Gemma.
Aprende a ajustar el modelo de Gemma en la GPU.