ดูใน ai.google.dev | เรียกใช้ใน Google Colab | เปิดใน Vertex AI | ดูซอร์สบน GitHub |
ภาพรวม
Gemma เป็นกลุ่มโมเดลภาษาแบบเปิดที่ทันสมัยและมีน้ำหนักเบา โดยอิงจากการวิจัยและเทคโนโลยีของ Google DeepMind Gemini บทแนะนำนี้จะสาธิตวิธีปรับแต่งโมเดล Gemma 2B Instruct สำหรับงานแปลภาษาอังกฤษ-ฝรั่งเศสโดยใช้ไลบรารี gemma
ของ Google DeepMind, JAX (ไลบรารีการประมวลผลเชิงตัวเลขประสิทธิภาพสูง), Flax (ไลบรารีเครือข่ายระบบประสาทที่ใช้ JAX), Chex (ไลบรารียูทิลิตีสำหรับการเขียนโค้ด JAX ที่เชื่อถือได้} (JAX} และ {JAX} Translation} (การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยตัวเลข JAX} ของ Translation} (และไลบรารีการประมวลผลแบบ JAX ที่เชื่อถือได้} ของ Translation} แม้ว่าจะไม่มีการใช้ Flax โดยตรงในสมุดบันทึกนี้ แต่มีการใช้ Flax ในการสร้าง Gemma
ไลบรารี gemma
เขียนด้วย JAX, Flax, Orbax (ไลบรารีที่ใช้ JAX สำหรับยูทิลิตีการฝึก เช่น จุดตรวจสอบ) และ SentencePiece (ไลบรารีเครื่องมือทำโทเค็น/ถอดรหัสเสียง)
ตั้งค่า
1. ตั้งค่าการเข้าถึง Kaggle สำหรับ Gemma
หากต้องการทำให้บทแนะนำนี้จบลง ก่อนอื่นคุณต้องทำตามวิธีการตั้งค่าที่การตั้งค่า Gemma ซึ่งแสดงวิธีดำเนินการต่อไปนี้
- เข้าถึง Gemma บน kaggle.com
- เลือกรันไทม์ของ Colab ที่มีทรัพยากรเพียงพอที่จะเรียกใช้โมเดล Gemma
- สร้างและกำหนดค่าชื่อผู้ใช้และคีย์ API ของ Kaggle
หลังจากตั้งค่า Gemma เรียบร้อยแล้ว ให้ไปยังส่วนถัดไปเพื่อตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมสำหรับสภาพแวดล้อม Colab
2. ตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม
ตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมสำหรับ KAGGLE_USERNAME
และ KAGGLE_KEY
เมื่อได้รับข้อความแจ้งเกี่ยวกับ "อนุญาตให้เข้าถึงไหม" ให้ยอมรับที่จะให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลลับ
import os
from google.colab import userdata # `userdata` is a Colab API.
os.environ["KAGGLE_USERNAME"] = userdata.get('KAGGLE_USERNAME')
os.environ["KAGGLE_KEY"] = userdata.get('KAGGLE_KEY')
3. ติดตั้งไลบรารี gemma
ขณะนี้การเร่งฮาร์ดแวร์ฟรีของ Colab เรียกใช้สมุดบันทึกนี้ไม่เพียงพอ หากคุณใช้ Colab Pay As You Go หรือ Colab Pro ให้คลิกแก้ไข > การตั้งค่าสมุดบันทึก > เลือก GPU A100 > บันทึกเพื่อเปิดใช้การเร่งฮาร์ดแวร์
ถัดไป คุณต้องติดตั้งไลบรารี Google DeepMind gemma
จาก github.com/google-deepmind/gemma
หากได้รับข้อผิดพลาดเกี่ยวกับ "รีโซลเวอร์ Dependency ของ PIP" คุณก็ไม่ต้องสนใจข้อผิดพลาดนี้
pip install -q git+https://github.com/google-deepmind/gemma.git
4. นำเข้าไลบรารี
สมุดบันทึกนี้ใช้ Flax (สำหรับโครงข่ายประสาท), JAX หลัก, SentencePiece (สำหรับการแปลงเป็นโทเค็น), Chex (ไลบรารียูทิลิตีสำหรับเขียนโค้ด JAX ที่เชื่อถือได้) และชุดข้อมูล TensorFlow
import os
import enum
import re
import string
import chex
import jax
import jax.numpy as jnp
import optax
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from gemma import params as params_lib
from gemma import sampler as sampler_lib
from gemma import transformer as transformer_lib
import sentencepiece as spm
โหลดโมเดล Gemma
โหลดโมเดล Gemma ด้วย kagglehub.model_download
ซึ่งจะใช้อาร์กิวเมนต์ 3 รายการดังนี้
handle
: แฮนเดิลโมเดลจาก Kagglepath
: (สตริงที่ไม่บังคับ) เส้นทางภายในforce_download
: (บูลีนที่ไม่บังคับ) บังคับให้ดาวน์โหลดโมเดลอีกครั้ง
GEMMA_VARIANT = '2b-it' # @param ['2b', '2b-it'] {type:"string"}
import kagglehub
GEMMA_PATH = kagglehub.model_download(f'google/gemma/flax/{GEMMA_VARIANT}')
Downloading from https://www.kaggle.com/api/v1/models/google/gemma/flax/2b-it/2/download... 100%|██████████| 3.67G/3.67G [00:26<00:00, 147MB/s] Extracting model files...
print('GEMMA_PATH:', GEMMA_PATH)
GEMMA_PATH: /root/.cache/kagglehub/models/google/gemma/flax/2b-it/2
ตรวจสอบตำแหน่งของน้ำหนักโมเดลและตัวแปลงข้อมูลเป็นโทเค็น จากนั้นตั้งค่าตัวแปรเส้นทาง ไดเรกทอรี Tokenizer จะอยู่ในไดเรกทอรีหลักที่คุณดาวน์โหลดโมเดล ส่วนน้ำหนักของโมเดลจะอยู่ในไดเรกทอรีย่อย เช่น
- ไฟล์
tokenizer.model
จะอยู่ใน/LOCAL/PATH/TO/gemma/flax/2b-it/2
) - จุดตรวจของโมเดลจะอยู่ใน
/LOCAL/PATH/TO/gemma/flax/2b-it/2/2b-it
)
CKPT_PATH = os.path.join(GEMMA_PATH, GEMMA_VARIANT)
TOKENIZER_PATH = os.path.join(GEMMA_PATH, 'tokenizer.model')
print('CKPT_PATH:', CKPT_PATH)
print('TOKENIZER_PATH:', TOKENIZER_PATH)
CKPT_PATH: /root/.cache/kagglehub/models/google/gemma/flax/2b-it/2/2b-it TOKENIZER_PATH: /root/.cache/kagglehub/models/google/gemma/flax/2b-it/2/tokenizer.model
โหลดและเตรียมชุดข้อมูล MTNT และเครื่องมือแปลงข้อมูลเป็นโทเค็นของ Gemma
คุณจะใช้ชุดข้อมูล MTNT (Machine Translation of Noisy Text) ซึ่งมีให้ใช้งานจาก TensorFlow Datasets
ดาวน์โหลดส่วนชุดข้อมูลภาษาอังกฤษเป็นฝรั่งเศสของชุดข้อมูล MTNT จากนั้นสุ่มตัวอย่าง 2 ตัวอย่าง ตัวอย่างแต่ละตัวอย่างในชุดข้อมูลประกอบด้วย 2 รายการ ได้แก่ src
: ประโยคภาษาอังกฤษต้นฉบับ และ dst
: คำแปลภาษาฝรั่งเศสที่เกี่ยวข้อง
ds = tfds.load("mtnt/en-fr", split="train")
ds = ds.take(2)
ds = ds.as_numpy_iterator()
for idx, example in enumerate(ds):
print(f'Example {idx}:')
for key, val in example.items():
print(f'{key}: {val}')
print()
Downloading and preparing dataset 35.08 MiB (download: 35.08 MiB, generated: 11.33 MiB, total: 46.41 MiB) to /root/tensorflow_datasets/mtnt/en-fr/1.0.0... Dl Completed...: 0 url [00:00, ? url/s] Dl Size...: 0 MiB [00:00, ? MiB/s] Extraction completed...: 0 file [00:00, ? file/s] Generating splits...: 0%| | 0/3 [00:00<?, ? splits/s] Generating train examples...: 0%| | 0/35692 [00:00<?, ? examples/s] Shuffling /root/tensorflow_datasets/mtnt/en-fr/1.0.0.incomplete6YJMND/mtnt-train.tfrecord*...: 0%| … Generating test examples...: 0%| | 0/1020 [00:00<?, ? examples/s] Shuffling /root/tensorflow_datasets/mtnt/en-fr/1.0.0.incomplete6YJMND/mtnt-test.tfrecord*...: 0%| |… Generating valid examples...: 0%| | 0/811 [00:00<?, ? examples/s] Shuffling /root/tensorflow_datasets/mtnt/en-fr/1.0.0.incomplete6YJMND/mtnt-valid.tfrecord*...: 0%| … Dataset mtnt downloaded and prepared to /root/tensorflow_datasets/mtnt/en-fr/1.0.0. Subsequent calls will reuse this data. Example 0: dst: b'Le groupe de " toutes les \xc3\xa9toiles potentielles de la conf\xc3\xa9rence de l\'Est mais qui ne s\'en sortent pas dans le groupe de l\'Ouest ".' src: b'The group of \xe2\x80\x9ceastern conference potential all stars but not making it in the West\xe2\x80\x9d group.' Example 1: dst: b"Kameron est-elle un peu aigrie de son manque de temps \xc3\xa0 l'\xc3\xa9cran ?" src: b'Is Kameron a Little Salty About Her Lack of Air Time?'
โหลดเครื่องมือแปลงข้อมูลโทเค็น Gemma ที่สร้างขึ้นโดยใช้ sentencepiece.SentencePieceProcessor
:
vocab = spm.SentencePieceProcessor()
vocab.Load(TOKENIZER_PATH)
True
ปรับแต่ง SentencePieceProcessor
สำหรับงานแปลภาษาอังกฤษเป็นฝรั่งเศส เนื่องจากคุณจะต้องปรับแต่งส่วนภาษาอังกฤษของโมเดล Gemma คุณจะต้องทำการปรับเปลี่ยนบางอย่าง เช่น:
คํานําหน้าอินพุต: การเพิ่มคํานําหน้าทั่วไปให้กับอินพุตแต่ละรายการจะส่งสัญญาณงานการแปล เช่น คุณใช้พรอมต์ที่มีคำนำหน้าอย่าง
Translate this into French: [INPUT_SENTENCE]
ได้คำต่อท้ายเริ่มต้นการแปล: การเพิ่มส่วนต่อท้ายไว้ท้ายพรอมต์แต่ละรายการจะบอกให้โมเดลของ Gemma ทราบอย่างชัดเจนว่าจะเริ่มกระบวนการแปลเมื่อใด บรรทัดใหม่ควรทำหน้าที่นี้
โทเค็นโมเดลภาษา: โมเดลของ Gemma คาดหวังโทเค็น "จุดเริ่มต้นของลำดับ" ที่จุดเริ่มต้นของแต่ละลำดับ ดังนั้นการเพิ่มโทเค็น "สิ้นสุดลำดับ" ต่อท้ายตัวอย่างการฝึกแต่ละรายการก็น่าจะเพียงพอแล้ว
สร้าง Wrapper ที่กําหนดเองรอบ
SentencePieceProcessor
ดังนี้
class GemmaTokenizer:
def __init__(self,
spm_processor: spm.SentencePieceProcessor):
self._spm_processor = spm_processor
@property
def pad_id(self) -> int:
"""Fast access to the pad ID."""
return self._spm_processor.pad_id()
def tokenize(self,
example: str | bytes,
prefix: str = '',
suffix: str = '',
add_eos: bool = True) -> jax.Array:
"""
The tokenization function.
Args:
example: Input string to tokenize.
prefix: Prefix to add to the input string.
suffix: Suffix to add to the input string.
add_eos: If True, add an "end of sentence" token at the end of the output
sequence.
Returns:
Tokens corresponding to the input string.
"""
int_list = [self._spm_processor.bos_id()]
int_list.extend(self._spm_processor.EncodeAsIds(prefix + example + suffix))
if add_eos:
int_list.append(self._spm_processor.eos_id())
return jnp.array(int_list, dtype=jnp.int32)
def tokenize_tf_op(self,
str_tensor: tf.Tensor,
prefix: str = '',
suffix: str = '',
add_eos: bool = True) -> tf.Tensor:
"""A TensorFlow operator for the tokenize function."""
encoded = tf.numpy_function(
self.tokenize,
[str_tensor, prefix, suffix, add_eos],
tf.int32)
encoded.set_shape([None])
return encoded
def to_string(self, tokens: jax.Array) -> str:
"""Convert an array of tokens to a string."""
return self._spm_processor.EncodeIds(tokens.tolist())
ลองใช้งานโดยการสร้าง GemmaTokenizer
ที่กำหนดเองใหม่ จากนั้นนำไปใช้กับตัวอย่างชุดข้อมูล MTNT ส่วนเล็กๆ ดังนี้
tokenizer = GemmaTokenizer(vocab)
def tokenize_source(tokenizer, example: tf.Tensor):
return tokenizer.tokenize_tf_op(example,
prefix='Translate this into French:\n',
suffix='\n',
add_eos=False)
def tokenize_destination(tokenizer, example: tf.Tensor):
return tokenizer.tokenize_tf_op(example,
add_eos=True)
ds = tfds.load("mtnt/en-fr",split="train")
ds = ds.take(2)
ds = ds.map(lambda x: {'src': tokenize_source(tokenizer, x['src']),
'dst': tokenize_destination(tokenizer, x['dst'])})
ds = ds.as_numpy_iterator()
for idx, example in enumerate(ds):
print(f'Example {idx}:')
for key, val in example.items():
print(f'{key}: {val}')
print()
Example 0: src: [ 2 49688 736 1280 6987 235292 108 651 2778 576 1080 104745 11982 5736 832 8995 901 780 3547 665 575 573 4589 235369 2778 235265 108] dst: [ 2 2025 29653 581 664 16298 1437 55563 41435 7840 581 683 111452 581 533 235303 9776 4108 2459 679 485 235303 479 6728 579 1806 2499 709 29653 581 533 235303 101323 16054 1] Example 1: src: [ 2 49688 736 1280 6987 235292 108 2437 87150 477 476 11709 230461 8045 3636 40268 576 4252 4897 235336 108] dst: [ 2 213606 477 1455 235290 3510 748 8268 191017 2809 581 2032 69972 581 11495 1305 533 235303 65978 1654 1]
สร้างตัวโหลดข้อมูลสำหรับชุดข้อมูล MTNT ทั้งหมด ดังนี้
@chex.dataclass(frozen=True)
class TrainingInput:
# Input tokens provided to the model.
input_tokens: jax.Array
# A mask that determines which tokens contribute to the target loss
# calculation.
target_mask: jax.Array
class DatasetSplit(enum.Enum):
TRAIN = 'train'
VALIDATION = 'valid'
class MTNTDatasetBuilder:
"""The dataset builder for the MTNT dataset."""
N_ITEMS = {DatasetSplit.TRAIN: 35_692,
DatasetSplit.VALIDATION: 811}
BUFFER_SIZE_SHUFFLE = 10_000
TRANSLATION_PREFIX = 'Translate this into French:\n'
TRANSLATION_SUFFIX = '\n'
def __init__(self,
tokenizer : GemmaTokenizer,
max_seq_len: int):
"""Constructor.
Args:
tokenizer: Gemma tokenizer to use.
max_seq_len: size of each sequence in a given batch.
"""
self._tokenizer = tokenizer
self._base_data = {
DatasetSplit.TRAIN: tfds.load("mtnt/en-fr",split="train"),
DatasetSplit.VALIDATION: tfds.load("mtnt/en-fr",split="valid"),
}
self._max_seq_len = max_seq_len
def _tokenize_source(self, example: tf.Tensor):
"""Tokenization function for the source."""
return self._tokenizer.tokenize_tf_op(example,
prefix=self.TRANSLATION_PREFIX,
suffix=self.TRANSLATION_SUFFIX,
add_eos=False)
def _tokenize_destination(self, example: tf.Tensor):
"""Tokenization function for the French translation."""
return self._tokenizer.tokenize_tf_op(example,
add_eos=True)
def _pad_up_to_max_len(self,
input_tensor: tf.Tensor,
pad_value: int | bool,
) -> tf.Tensor:
"""Pad the given tensor up to sequence length of a batch."""
seq_len = tf.shape(input_tensor)[0]
to_pad = tf.maximum(self._max_seq_len - seq_len, 0)
return tf.pad(input_tensor,
[[0, to_pad]],
mode='CONSTANT',
constant_values=pad_value,
)
def _to_training_input(self,
src_tokens: jax.Array,
dst_tokens: jax.Array,
) -> TrainingInput:
"""Build a training input from a tuple of source and destination tokens."""
# The input sequence fed to the model is simply the concatenation of the
# source and the destination.
tokens = tf.concat([src_tokens, dst_tokens], axis=0)
# To prevent the model from updating based on the source (input)
# tokens, add a target mask to each input.
q_mask = tf.zeros_like(src_tokens, dtype=tf.bool)
a_mask = tf.ones_like(dst_tokens, dtype=tf.bool)
mask = tf.concat([q_mask, a_mask], axis=0)
# If the output tokens sequence is smaller than the target sequence size,
# then pad it with pad tokens.
tokens = self._pad_up_to_max_len(tokens, self._tokenizer.pad_id)
# Don't want to perform the backward pass on the pad tokens.
mask = self._pad_up_to_max_len(mask, False)
return TrainingInput(input_tokens=tokens, target_mask=mask)
def get_train_dataset(self, batch_size: int, num_epochs: int):
"""Build the training dataset."""
# Tokenize each sample.
ds = self._base_data[DatasetSplit.TRAIN].map(lambda x : (self._tokenize_source(x['src']),
self._tokenize_destination(x['dst'])))
# Convert the samples to training inputs.
ds = ds.map(lambda x, y: self._to_training_input(x, y))
# Remove the samples that are too long.
ds = ds.filter(lambda x: tf.shape(x.input_tokens)[0] <= self._max_seq_len)
# Shuffle the dataset.
ds = ds.shuffle(buffer_size=self.BUFFER_SIZE_SHUFFLE)
# Repeat if necessary.
ds = ds.repeat(num_epochs)
# Build batches.
ds = ds.batch(batch_size, drop_remainder=True)
return ds
def get_validation_dataset(self, batch_size: int):
"""Build the validation dataset."""
# Same steps as in `get_train_dataset`, but without shuffling and no repetition.
ds = self._base_data[DatasetSplit.VALIDATION].map(lambda x : (self._tokenize_source(x['src']),
self._tokenize_destination(x['dst'])))
ds = ds.map(lambda x, y: self._to_training_input(x, y))
ds = ds.filter(lambda x: tf.shape(x.input_tokens)[0] <= self._max_seq_len)
ds = ds.batch(batch_size, drop_remainder=True)
return ds
ลองใช้ MTNTDatasetBuilder
โดยสร้างอินสแตนซ์ GemmaTokenizer
ที่กำหนดเองอีกครั้ง จากนั้นนำไปใช้กับชุดข้อมูล MTNT แล้วสุ่มตัวอย่าง 2 ตัวอย่าง
tokenizer = GemmaTokenizer(vocab)
dataset_builder = MTNTDatasetBuilder(tokenizer, max_seq_len=20)
ds = dataset_builder.get_train_dataset(3, 1)
ds = ds.take(2)
ds = ds.as_numpy_iterator()
for idx, example in enumerate(ds):
print(f'Example {idx}:')
for key, val in example.items():
print(f'{key}: {val}')
print()
WARNING:tensorflow:Mapping types may not work well with tf.nest. Prefer using MutableMapping for <class '__main__.TrainingInput'> WARNING:tensorflow:Mapping types may not work well with tf.nest. Prefer using MutableMapping for <class '__main__.TrainingInput'> WARNING:tensorflow:Mapping types may not work well with tf.nest. Prefer using MutableMapping for <class '__main__.TrainingInput'> Example 0: input_tokens: [[ 2 49688 736 1280 6987 235292 108 10924 665 12302 235341 108 2 4397 63011 1437 38696 1241 1 0] [ 2 49688 736 1280 6987 235292 108 13835 1517 235265 108 2 69875 540 19713 235265 1 0 0 0] [ 2 49688 736 1280 6987 235292 108 6956 1586 235297 235265 108 2 78368 1586 235297 235265 1 0 0]] target_mask: [[False False False False False False False False False False False False True True True True True True True False] [False False False False False False False False False False False True True True True True True False False False] [False False False False False False False False False False False False True True True True True True False False]] Example 1: input_tokens: [[ 2 49688 736 1280 6987 235292 108 18874 235341 108 2 115905 6425 1241 1 0 0 0 0 0] [ 2 49688 736 1280 6987 235292 108 7574 3356 235341 108 2 7997 20707 1241 1 0 0 0 0] [ 2 49688 736 1280 6987 235292 108 8703 665 235265 108 2 235338 235303 90006 20133 235265 1 0 0]] target_mask: [[False False False False False False False False False False True True True True True False False False False False] [False False False False False False False False False False False True True True True True False False False False] [False False False False False False False False False False False True True True True True True True False False]]
กำหนดค่าโมเดล
ก่อนที่จะเริ่มปรับแต่งโมเดล Gemma คุณต้องกำหนดค่าโมเดล
ก่อนอื่น ให้โหลดและจัดรูปแบบจุดตรวจสอบโมเดล Gemma ด้วยเมธอด gemma.params.load_and_format_params
ดังนี้
params = params_lib.load_and_format_params(CKPT_PATH)
หากต้องการโหลดการกำหนดค่าที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติจากจุดตรวจสอบโมเดล Gemma ให้ใช้ gemma.transformer.TransformerConfig
อาร์กิวเมนต์ cache_size
คือจำนวนขั้นตอนในแคชของ Gemma Transformer
หลังจากนั้น ให้สร้างโมเดล Gemma เป็น model_2b
ด้วย gemma.transformer.Transformer
(ซึ่งรับค่ามาจาก flax.linen.Module
)
config_2b = transformer_lib.TransformerConfig.from_params(
params,
cache_size=30
)
model_2b = transformer_lib.Transformer(config=config_2b)
ปรับแต่งโมเดล
ในส่วนนี้ คุณจะทำสิ่งต่อไปนี้
- ใช้คลาส
gemma.transformer.Transformer
เพื่อสร้างฟังก์ชันส่งต่อและเสีย - สร้างเวกเตอร์ของตำแหน่งและมาสก์ความสนใจสำหรับโทเค็น
- สร้างฟังก์ชันขั้นตอนการฝึกด้วย Flax
- สร้างขั้นตอนการตรวจสอบโดยไม่ผ่านย้อนหลัง
- สร้างลูปการฝึก
- ปรับแต่งโมเดลของ Gemma
กำหนดการส่งต่อและฟังก์ชันการสูญเสียโดยใช้คลาส gemma.transformer.Transformer
Transformer
ของ Gemma ได้รับมาจาก flax.linen.Module
และมีวิธีที่จำเป็น 2 วิธีดังนี้
init
: เริ่มต้นพารามิเตอร์ของโมเดลapply
: เรียกใช้ฟังก์ชัน__call__
ของโมเดลโดยใช้ชุดพารามิเตอร์ที่กำหนดคุณไม่จําเป็นต้องใช้ฟังก์ชัน
init
เนื่องจากกำลังใช้การยกน้ำหนักของ Gemma ที่ฝึกล่วงหน้าอยู่
def forward_and_loss_fn(params,
*,
model: transformer_lib.Transformer,
input_tokens: jax.Array, # Shape [B, L]
input_mask: jax.Array, # Shape [B, L]
positions: jax.Array, # Shape [B, L]
attention_mask: jax.Array, # [B, L, L]
) -> jax.Array:
"""The forward pass and the loss function.
Args:
params: Model's input parameters.
model: The Gemma transformer model to call.
input_tokens: Input tokens sequence, shape [B, L].
input_mask: Tokens to ignore when computing the loss, shape [B, L].
positions: Relative position of each token, shape [B, L].
attention_mask: Input attention mask, shape [B, L].
Returns:
The softmax cross-entropy loss for the next-token prediction task.
"""
# The forward pass on the input data.
# No attention cache is needed here.
logits, _ = model.apply(
params,
input_tokens,
positions,
None, # Attention cache is None.
attention_mask,
)
# Exclude the last step as it does not appear in the targets.
logits = logits[0, :-1]
# Similarly, the first token cannot be predicted.
target_tokens = input_tokens[0, 1:]
target_mask = input_mask[0, 1:]
# Convert the target labels to one-hot encoded vectors.
one_hot = jax.nn.one_hot(target_tokens, logits.shape[-1])
# Don't update on unwanted tokens.
one_hot = one_hot * target_mask.astype(one_hot.dtype)[...,None]
# Define the normalization factor.
norm_factor = 1 / (jnp.sum(target_mask) + 1e-8)
# Return the negative log likelihood (NLL) loss.
return -jnp.sum(jax.nn.log_softmax(logits) * one_hot) * norm_factor
คลาส gemma.transformer.Transformer
ต้องมีเวกเตอร์ attention_mask
และ positions
ควบคู่ไปกับอินพุตแต่ละรายการ โดยคุณสร้างรายการเหล่านี้ได้โดยสร้างฟังก์ชันที่กำหนดเองที่ใช้ Transformer.build_positions_from_mask
และ Transformer.make_causal_attn_mask
def get_attention_mask_and_positions(example: jax.Array,
pad_id : int,
)-> tuple[jax.Array, jax.Array]:
"""Builds the position and attention mask vectors from the given tokens."""
pad_mask = example != pad_id
current_token_position = transformer_lib.build_positions_from_mask(pad_mask)
attention_mask = transformer_lib.make_causal_attn_mask(pad_mask)
return current_token_position, attention_mask
สร้างฟังก์ชัน train_step
ที่จะดําเนินการส่งผ่านย้อนหลังและอัปเดตพารามิเตอร์ของโมเดลให้สอดคล้องกัน โดยทําดังนี้
jax.value_and_grad
ใช้สำหรับประเมินฟังก์ชัน Loss และการไล่ระดับสีระหว่างการส่งไปข้างหน้าและข้างหลังoptax.apply_updates
มีไว้สำหรับการอัปเดตพารามิเตอร์
def train_step(model: transformer_lib.Transformer,
params,
optimizer: optax.GradientTransformation,
opt_state: optax.OptState,
pad_id: int,
example: TrainingInput):
"""Train step.
Args:
model: The Gemma transformer model.
params: The model's input parameters.
optimizer: The Optax optimizer to use.
opt_state: The input optimizer's state.
pad_id: ID of the pad token.
example: Input batch.
Returns:
The training loss, the updated parameters, and the updated optimizer state.
"""
# Build the position and attention mask vectors.
positions, attention_mask = get_attention_mask_and_positions(example.input_tokens, pad_id)
# The forward and backward passes.
train_loss, grads = jax.value_and_grad(forward_and_loss_fn)(params,
model=model,
input_tokens=example.input_tokens,
input_mask=example.target_mask,
positions=positions,
attention_mask=attention_mask)
# Update the parameters.
updates, opt_state = optimizer.update(grads, opt_state)
params = optax.apply_updates(params, updates)
return train_loss, params, opt_state
สร้างฟังก์ชัน validation_step
โดยไม่ใช้บัตรผ่านย้อนกลับ:
def validation_step(model: transformer_lib.Transformer,
params,
pad_id: int,
example: TrainingInput,
):
positions, attention_mask = get_attention_mask_and_positions(example.input_tokens, pad_id)
val_loss = forward_and_loss_fn(params,
model=model,
input_tokens=example.input_tokens,
input_mask=example.target_mask,
positions=positions,
attention_mask=attention_mask)
return val_loss
กำหนดลูปการฝึกโดยใช้ optax.sgd
สำหรับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ SGD ดังนี้
@chex.dataclass(frozen=True)
class TrainingConfig:
learning_rate: float
num_epochs: int
eval_every_n: int
batch_size: int
max_steps: int | None = None
def train_loop(
model: transformer_lib.Transformer,
params,
dataset_builder: MTNTDatasetBuilder,
training_cfg: TrainingConfig):
# Apply `jax.jit` on the training step, making the whole loop much more efficient.
compiled_train_step = jax.jit(train_step, static_argnames=['model', 'optimizer'])
# Apply `jax.jit` on the validation step.
compiled_validation_step = jax.jit(validation_step, static_argnames=['model'])
# To save memory, use the SGD optimizer instead of the usual Adam optimizer.
# Note that for this specific example, SGD is more than enough.
optimizer = optax.sgd(training_cfg.learning_rate)
opt_state = optimizer.init(params)
# Build the training dataset.
train_ds = dataset_builder.get_train_dataset(batch_size=training_cfg.batch_size,
num_epochs=training_cfg.num_epochs)
train_ds = train_ds.as_numpy_iterator()
# Build the validation dataset, with a limited number of samples for this demo.
validation_ds = dataset_builder.get_validation_dataset(batch_size=training_cfg.batch_size)
validation_ds = validation_ds.take(50)
n_steps = 0
avg_loss=0
# A first round of the validation loss.
n_steps_eval = 0
eval_loss = 0
val_iterator = validation_ds.as_numpy_iterator()
for val_example in val_iterator:
eval_loss += compiled_validation_step(model,
params,
dataset_builder._tokenizer.pad_id,
val_example)
n_steps_eval += 1
print(f"Start, validation loss: {eval_loss/n_steps_eval}")
for train_example in train_ds:
train_loss, params, opt_state = compiled_train_step(model=model,
params=params,
optimizer=optimizer,
opt_state=opt_state,
pad_id=dataset_builder._tokenizer.pad_id,
example=train_example)
n_steps += 1
avg_loss += train_loss
if n_steps % training_cfg.eval_every_n == 0:
eval_loss = 0
n_steps_eval = 0
val_iterator = validation_ds.as_numpy_iterator()
for val_example in val_iterator:
eval_loss += compiled_validation_step(model,
params,
dataset_builder._tokenizer.pad_id,
val_example)
n_steps_eval +=1
avg_loss /= training_cfg.eval_every_n
eval_loss /= n_steps_eval
print(f"STEP {n_steps} training loss: {avg_loss} - eval loss: {eval_loss}")
avg_loss=0
if training_cfg.max_steps is not None and n_steps > training_cfg.max_steps:
break
return params
เริ่มปรับแต่งโมเดล Gemma โดยใช้ขั้นตอนที่จำกัด (SEQ_SIZE
) เพื่อให้แน่ใจว่าขนาดนี้พอดีกับหน่วยความจำ:
SEQ_SIZE = 25
tokenizer = GemmaTokenizer(vocab)
dataset_builder= MTNTDatasetBuilder(tokenizer, SEQ_SIZE)
training_cfg = TrainingConfig(learning_rate=1e-4,
num_epochs=1,
eval_every_n=20,
batch_size=1,
max_steps=100)
params = train_loop(model=model_2b,
params={'params': params['transformer']},
dataset_builder=dataset_builder,
training_cfg=training_cfg)
Start, validation loss: 10.647212982177734 STEP 20 training loss: 3.3015992641448975 - eval loss: 2.686880111694336 STEP 40 training loss: 5.375057220458984 - eval loss: 2.6751961708068848 STEP 60 training loss: 2.6599338054656982 - eval loss: 2.663877010345459 STEP 80 training loss: 4.822389125823975 - eval loss: 2.3333375453948975 STEP 100 training loss: 2.0131142139434814 - eval loss: 2.360811948776245
ทั้งการสูญเสียการฝึกและการสูญเสียการตรวจสอบควรลดลงตามจํานวนก้าวแต่ละขั้น
สร้าง sampler
ด้วย gemma.sampler.Sampler
โดยใช้จุดตรวจสอบโมเดล Gemma และเครื่องมือแปลงข้อมูลเป็นโทเค็น
sampler = sampler_lib.Sampler(
transformer=model_2b,
vocab=vocab,
params=params['params'],
)
ใช้ sampler
เพื่อตรวจสอบว่าโมเดลของคุณแปลเนื้อหาได้หรือไม่ อาร์กิวเมนต์ total_generation_steps
ใน gemma.sampler.Sampler
คือจำนวนขั้นตอนที่ดำเนินการเมื่อสร้างคำตอบ โปรดใช้คำนำหน้า Translate this into French:\n
ที่ต่อท้ายด้วยอักขระขึ้นบรรทัดใหม่เพื่อให้อินพุตตรงกับรูปแบบการฝึก เพื่อส่งสัญญาณให้โมเดลเริ่มการแปล
sampler(
["Translate this into French:\nHello, my name is Morgane.\n"],
total_generation_steps=100,
).text
["C'est Bonjour, mon nom est Morgane.C'est Bonjour, mon nom est Morgane."]
ดูข้อมูลเพิ่มเติม
- คุณสามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับไลบรารี Google DeepMind
gemma
ใน GitHub ซึ่งมีสตริงเอกสารของโมดูลที่คุณใช้ในบทแนะนำนี้ เช่นgemma.params
,gemma.transformer
และgemma.sampler
- ไลบรารีต่อไปนี้มีเว็บไซต์เอกสารประกอบของตัวเอง ได้แก่ core JAX, Flax, Chex, Optax และ Orbax
- ดูเอกสารประกอบเกี่ยวกับเครื่องมือทำโทเค็น/เครื่องมือถอดรหัสของ
sentencepiece
ได้ที่ที่เก็บข้อมูล GitHub ของ Googlesentencepiece
- สำหรับเอกสารประกอบของ
kagglehub
โปรดดูREADME.md
ในที่เก็บ GitHub ของ Kagglekagglehub
- ดูวิธีใช้โมเดล Gemma กับ Vertex AI ของ Google Cloud
- หากคุณใช้ Google Cloud TPU (v3-8 และเวอร์ชันใหม่กว่า) โปรดอัปเดตเป็นแพ็กเกจ
jax[tpu]
ล่าสุด (!pip install -U jax[tpu] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html
) เริ่มรันไทม์อีกครั้ง และตรวจสอบว่าเวอร์ชันjax
และjaxlib
ตรงกัน (!pip list | grep jax
) วิธีนี้จะป้องกันไม่ให้RuntimeError
เกิดขึ้นเนื่องจากเวอร์ชันjaxlib
และjax
ไม่ตรงกัน โปรดดูวิธีการติดตั้ง JAX เพิ่มเติมได้จากเอกสาร JAX