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Ottimizzazione distribuita con Gemma utilizzando Keras

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Corsa con Kaggle

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Panoramica

Gemma è una famiglia di modelli aperti leggeri e all'avanguardia creati a partire dalla ricerca e dalla tecnologia utilizzati per creare modelli Google Gemini. Gemma può essere ulteriormente perfezionata per soddisfare esigenze specifiche. Tuttavia, i modelli linguistici di grandi dimensioni, come Gemma, possono avere dimensioni molto grandi e alcuni di loro potrebbero non essere adatti a un acceleratore di canti per essere perfezionati. In questo caso, esistono due approcci generali per ottimizzarli:

PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning), che cerca di ridurre le dimensioni effettive del modello sacrificando una certa fedeltà. LoRA rientra in questa categoria e il tutorial Perfeziona i modelli Gemma in Keras utilizzando LoRA dimostra come perfezionare il modello Gemma 2B gemma_2b_en con LoRA utilizzando KerasNLP su una singola GPU.
Ottimizzazione completa dei parametri con il parallelismo del modello. Il parallelismo dei modelli distribuisce le ponderazioni di un singolo modello su più dispositivi e consente la scalabilità orizzontale. Puoi trovare ulteriori informazioni sull'addestramento distribuito in questa guida di Keras.

Questo tutorial illustra l'utilizzo di Keras con un backend JAX per perfezionare il modello Gemma 7B con LoRA e l'addestramento distribuito modello-parallismo sulla Tensor Processing Unit (TPU) di Google. Tieni presente che LoRA può essere disattivato in questo tutorial per un'ottimizzazione più lenta ma più accurata di tutti i parametri.

Utilizzo degli acceleratori

Tecnicamente puoi utilizzare TPU o GPU per questo tutorial.

Note sugli ambienti TPU

Google ha tre prodotti che forniscono TPU:

Colab fornisce TPU v2, che non è sufficiente per questo tutorial.
Kaggle offre TPU v3 senza costi e funziona per questo tutorial.
Cloud TPU offre TPU v3 e di generazioni più recenti. Un modo per configurarlo è:
1. Crea una nuova VM TPU
2. Configura il port forwarding SSH per la porta del server Jupyter prevista
3. Installa Jupyter e avvialo sulla VM TPU, quindi connettiti a Colab tramite "Connetti a un runtime locale"

Note sulla configurazione multi-GPU

Anche se questo tutorial è incentrato sul caso d'uso delle TPU, puoi facilmente adattarlo alle tue esigenze se hai una macchina con più GPU.

Se preferisci utilizzare Colab, puoi anche eseguire il provisioning di una VM multi-GPU per Colab direttamente tramite "Connetti a una VM GCE personalizzata" nel menu Colab Connect.

Qui ci concentreremo sull'utilizzo della TPU senza costi di Kaggle.

Prima di iniziare

Credenziali di Kaggle

I modelli Gemma sono ospitati da Kaggle. Per utilizzare Gemma, richiedi l'accesso su Kaggle:

Accedi o registrati su kaggle.com
Apri la scheda del modello Gemma e seleziona "Richiedi accesso"
Compila il modulo di consenso e accetta i Termini e condizioni

Quindi, per utilizzare l'API Kaggle, crea un token API:

Apri le impostazioni di Kaggle.
Seleziona "Create New Token" (Crea nuovo token)
È stato scaricato un file kaggle.json. Contiene le tue credenziali di Kaggle

Esegui la cella seguente e inserisci le tue credenziali di Kaggle quando richiesto.

# 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…

Un modo alternativo è impostare KAGGLE_USERNAME e KAGGLE_KEY nel tuo ambiente se kagglehub.login() non funziona per te.

Installazione

Installare Keras e KerasNLP con il modello 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 il backend Keras JAX

Importa JAX ed esegui un controllo di integrità sulla TPU. Kaggle offre dispositivi TPUv3-8 dotati di 8 core TPU con 16 GB di memoria ciascuno.

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"

Carica modello

import keras
import keras_nlp

Note sull'addestramento di precisione mista sulle GPU NVIDIA

Durante l'addestramento su GPU NVIDIA, puoi utilizzare la precisione mista (keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_bfloat16')) per velocizzare l'addestramento con un impatto minimo sulla qualità dell'addestramento. Nella maggior parte dei casi, ti consigliamo di attivare la precisione mista per risparmiare tempo e memoria. Tuttavia, tieni presente che in batch di dimensioni ridotte può aumentare l'utilizzo della memoria di 1, 5 volte (le ponderazioni verranno caricate due volte, con precisione metà e massima precisione).

Per l'inferenza, la precisione dimezza (keras.config.set_floatx("bfloat16")) funziona e consente di risparmiare memoria, mentre la precisione mista non è applicabile.

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

Per caricare il modello con pesi e tensori distribuiti tra le TPU, crea prima un nuovo valore DeviceMesh. DeviceMesh rappresenta una raccolta di dispositivi hardware configurati per il calcolo distribuito ed è stato introdotto in Keras 3 come parte dell'API di distribuzione unificata.

L'API di distribuzione consente il parallelismo di dati e modelli, consentendo una scalabilità efficiente dei modelli di deep learning su più acceleratori e host. Sfrutta il framework sottostante (ad esempio JAX) per distribuire il programma e i tensori secondo le direttive di sharding attraverso una procedura chiamata espansione a programma singolo, più dati (SPMD). Scopri di più nella nuova guida alle API per la distribuzione di 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 dell'API di distribuzione specifica in che modo le ponderazioni e i tensori devono essere segmentati o replicati utilizzando le chiavi stringa, ad esempio token_embedding/embeddings di seguito, che vengono trattate come un'espressione regolare per trovare corrispondenze con i percorsi dei tensori. I tensori corrispondenti vengono segmentati con le dimensioni del modello (8 TPU); gli altri verranno replicati completamente.

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 ti consente di partizionare in partizionamento dei pesi o dei tensori di attivazione in tutti i dispositivi nella DeviceMesh. In questo caso, alcuni pesi del modello Gemma 7B vengono segmentati su 8 chip TPU secondo il layout_map definito sopra. Ora carica il modello in modo distribuito.

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.

Ora verifica che il modello sia stato partizionato correttamente. Prendiamo come esempio decoder_block_1.

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')

Inferenza prima dell'ottimizzazione

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)'

Il modello genera un elenco di fantastici film comici degli anni '90 da guardare. Ora perfezioniamo il modello Gemma per modificare lo stile di output.

Ottimizza 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)

Esegui il perfezionamento utilizzando l'Adattamento basso ranking (LoRA). LoRA è una tecnica di ottimizzazione che riduce notevolmente il numero di parametri addestrabili per le attività a valle congelando tutti i pesi del modello e inserendo un numero inferiore di nuovi pesi addestrabili nel modello. Fondamentalmente, LoRA riparametrizza le matrici a peso pieno con 2 matrici di basso rango più piccole da addestrare AxB e questa tecnica rende l'addestramento molto più veloce ed efficiente in termini di 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>

Tieni presente che abilitare LoRA riduce significativamente il numero di parametri trainabili, da 7 miliardi a solo 11 milioni.

Inferenza dopo l'ottimizzazione

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."

Dopo l'ottimizzazione, la modella ha appreso lo stile delle recensioni dei film e ora sta generando output in questo stile nel contesto dei film commedia degli anni '90.

Passaggi successivi

In questo tutorial hai imparato a utilizzare il backend KerasNLP JAX per ottimizzare un modello Gemma sul set di dati IMDb in modo distribuito sulle potenti TPU. Ecco alcuni suggerimenti per approfondire l'argomento:

Scopri come iniziare a utilizzare Keras Gemma.
Scopri come mettere a punto il modello Gemma sulla GPU.