Точная настройка Gemma с использованием JAX и Flax

Посмотреть на ai.google.dev

Запустить в Google Colab

Открыть в Vertex AI

Посмотреть исходный код на GitHub

Обзор

Gemma — это семейство легких современных моделей открытого большого языка, основанных на исследованиях и технологиях Google DeepMind Gemini. В этом руководстве показано, как точно настроить модель Gemma 2B Instruct для задачи перевода с английского на французский язык с помощью библиотеки gemma Google DeepMind , JAX (библиотека высокопроизводительных численных вычислений), Flax (библиотека нейронных сетей на основе JAX), Chex ( библиотека утилит для написания надежного кода JAX), Optax (библиотека обработки и оптимизации градиентов на основе JAX) и набор данных MTNT (машинный перевод зашумленного текста) . Хотя лен не используется непосредственно в этом блокноте, лен использовался для создания Джеммы.

Библиотека gemma была написана с использованием JAX, Flax, Orbax (библиотека на основе JAX для обучения таких утилит, как контрольно-пропускные пункты) и SentencePiece (библиотека токенизатора/детокенизатора).

Настраивать

1. Настройте доступ Kaggle для Джеммы.

Чтобы выполнить это руководство, сначала необходимо следовать инструкциям по установке на странице Gemma setup , в которых показано, как сделать следующее:

• Получите доступ к Джемме на kaggle.com .
• Выберите среду выполнения Colab с достаточными ресурсами для запуска модели Gemma.
• Создайте и настройте имя пользователя Kaggle и ключ API.

После завершения настройки Gemma перейдите к следующему разделу, где вы установите переменные среды для вашей среды Colab.

2. Установите переменные среды

Установите переменные среды для KAGGLE_USERNAME и KAGGLE_KEY . При появлении запроса «Предоставить доступ?» сообщения, согласитесь предоставить секретный доступ.

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. Установите библиотеку gemma

Бесплатного аппаратного ускорения Colab в настоящее время недостаточно для работы этого ноутбука. Если вы используете Colab Pay As You Go или Colab Pro , нажмите «Редактировать» > «Настройки ноутбука» > «Выбрать графический процессор A100» > «Сохранить» , чтобы включить аппаратное ускорение.

Далее вам необходимо установить библиотеку gemma Google DeepMind с github.com/google-deepmind/gemma . Если вы получаете сообщение об ошибке «преобразователь зависимостей pip», обычно вы можете игнорировать его.

pip install -q git+https://github.com/google-deepmind/gemma.git

4. Импортировать библиотеки

В этом блокноте используются Flax (для нейронных сетей), ядро ​​JAX , SentencePiece (для токенизации), Chex (библиотека утилит для написания надежного кода JAX) и наборы данных 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

Загрузите модель Джеммы

Загрузите модель Gemma с помощью kagglehub.model_download , который принимает три аргумента:

• handle : ручка модели от Kaggle.
• path : (Необязательная строка) Локальный путь
• force_download : (Необязательное логическое значение) Принудительно повторно загрузить модель.

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

Проверьте расположение весов модели и токенизатора, затем установите переменные пути. Каталог токенизатора будет находиться в основном каталоге, в который вы загрузили модель, а веса модели будут находиться в подкаталоге. Например:

• Файл tokenizer.model будет находиться в /LOCAL/PATH/TO/gemma/flax/2b-it/2 ).
• Контрольная точка модели будет находиться в /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

Загрузите и подготовьте набор данных MTNT и токенизатор Gemma.

Вы будете использовать набор данных MTNT (машинный перевод зашумленного текста) , который доступен на сайте TensorFlow Datasets .

Загрузите часть набора данных MTNT с английского на французский язык, а затем попробуйте два примера. Каждый образец в наборе данных содержит две записи: src : исходное английское предложение; и dst : соответствующий французский перевод.

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?'

Загрузите токенизатор Gemma, созданный с помощью sentencepiece.SentencePieceProcessor :

vocab = spm.SentencePieceProcessor()
vocab.Load(TOKENIZER_PATH)

True

Настройте SentencePieceProcessor для задачи перевода с английского на французский. Поскольку вы будете точно настраивать английскую часть модели Gemma, вам необходимо внести несколько корректировок, например:

• Входной префикс : добавление общего префикса к каждому входу сигнализирует о задаче перевода. Например, вы можете использовать подсказку с префиксом типа Translate this into French: [INPUT_SENTENCE] .

• Суффикс начала перевода . Добавление суффикса в конце каждого запроса указывает модели Gemma, когда именно начинать процесс перевода. Новая линия должна выполнить эту работу.

• Токены языковой модели : модели Gemma ожидают токена «начала последовательности» в начале каждой последовательности, поэтому добавления токена «конца последовательности» в конце каждого обучающего примера должно быть достаточно.

  Создайте собственную оболочку вокруг SentencePieceProcessor следующим образом:

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())

Попробуйте это, создав экземпляр нового пользовательского GemmaTokenizer , а затем применив его к небольшому образцу набора данных MTNT:

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]

Создайте загрузчик данных для всего набора данных MTNT:

@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

Попробуйте MTNTDatasetBuilder , снова создав экземпляр пользовательского GemmaTokenizer , затем применив его к набору данных MTNT и выбрав два примера:

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]]

Настройте модель

Прежде чем приступить к тонкой настройке модели Gemma, ее необходимо настроить.

Сначала загрузите и отформатируйте контрольную точку модели Gemma с помощью метода gemma.params.load_and_format_params :

params = params_lib.load_and_format_params(CKPT_PATH)

Чтобы автоматически загрузить правильную конфигурацию из контрольной точки модели Gemma, используйте gemma.transformer.TransformerConfig . Аргумент cache_size — это количество временных шагов в кеше Gemma Transformer . После этого создайте экземпляр модели Gemma как model_2b с помощью gemma.transformer.Transformer (который наследуется от flax.linen.Module ).

config_2b = transformer_lib.TransformerConfig.from_params(
    params,
    cache_size=30
)

model_2b = transformer_lib.Transformer(config=config_2b)

Точная настройка модели

В этом разделе вы:

• Используйте класс gemma.transformer.Transformer для создания функции прямого прохода и потери.
• Постройте векторы маски положения и внимания для токенов.
• Создайте функцию шага обучения с помощью Flax.
• Создайте этап проверки без обратного прохода.
• Создайте цикл обучения.
• Точная настройка модели Джеммы.

Определите прямой проход и функцию потерь, используя класс gemma.transformer.Transformer . Gemma Transformer наследует от flax.linen.Module и предлагает два основных метода:

• init : Инициализирует параметры модели.

• apply : выполняет функцию __call__ модели, используя заданный набор параметров.

  Поскольку вы работаете с предварительно обученными весами Gemma, вам не нужно использовать функцию init .

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

Классу gemma.transformer.Transformer требуется attention_mask и вектор positions рядом с каждым входом. Вы можете сгенерировать их, создав пользовательскую функцию, которая использует Transformer.build_positions_from_mask и 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

Создайте функцию train_step , которая выполняет обратный проход и соответствующим образом обновляет параметры модели, где:

• jax.value_and_grad предназначен для оценки функции потерь и градиентов во время прямого и обратного проходов.
• optax.apply_updates предназначен для обновления параметров.

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

Создайте функцию validation_step без обратного прохода:

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

Определите цикл обучения, используя optax.sgd для оптимизатора SGD:

@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

Начните точную настройку модели Gemma за ограниченное количество шагов ( SEQ_SIZE ), чтобы убедиться, что она помещается в памяти:

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

И потери при обучении, и потери при проверке должны были уменьшаться с каждым подсчетом шагов.

Создайте sampler с помощью gemma.sampler.Sampler . Он использует контрольную точку модели Gemma и токенизатор.

sampler = sampler_lib.Sampler(
    transformer=model_2b,
    vocab=vocab,
    params=params['params'],
)

Используйте sampler , чтобы проверить, может ли ваша модель выполнять перевод. Аргумент total_generation_steps в gemma.sampler.Sampler — это количество шагов, выполненных при генерации ответа. Чтобы гарантировать, что ввод соответствует формату обучения, используйте префикс « Translate this into French:\n с символом новой строки в конце. Это сигнализирует модели о начале трансляции.

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."]

Узнать больше

• Вы можете узнать больше о библиотеке gemma Google DeepMind на GitHub , которая содержит строки документации модулей, которые вы использовали в этом руководстве, таких как gemma.params , gemma.transformer и gemma.sampler .
• Следующие библиотеки имеют собственные сайты документации: core JAX , Flax , Chex , Optax и Orbax .
• Документацию по токенизатору/детокенизатору sentencepiece можно найти в репозитории Google sentencepiece на GitHub .
• Документацию kagglehub можно найти README.md в репозитории kagglehub на GitHub .
• Узнайте, как использовать модели Gemma с Google Cloud Vertex AI .
• Если вы используете Google Cloud TPU (v3-8 и новее), обязательно обновите последнюю версию пакета jax[tpu] ( !pip install -U jax[tpu] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html ), перезапустите среду выполнения и проверьте соответствие версий jax и jaxlib ( !pip list | grep jax ). Это может предотвратить RuntimeError , которая может возникнуть из-за несоответствия версий jaxlib и jax . Дополнительные инструкции по установке JAX см. в документации JAX .