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Cómo ajustar RecurrentGemma con JAX y Flax

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Abrir en Vertex AI

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En este instructivo, se muestra cómo ajustar el modelo de instrucción 2B de RecurrentGemma para una tarea de traducción del inglés al francés con la biblioteca recurrentgemma de Google DeepMind, JAX (una biblioteca de procesamiento numérico de alto rendimiento), Flax (la biblioteca de redes neuronales basada en JAX), Chex (una biblioteca de utilidades para escribir código JAX confiable), Optax (la biblioteca de optimización y procesamiento de gradientes basada en JAX) y el conjunto de datos de MTNT (traducción automática de texto con ruido). Aunque no se usa directamente en este notebook, se usó para crear Gemma.

La biblioteca recurrentgemma se escribió con JAX, Flax, Orbax (una biblioteca basada en JAX para utilidades de entrenamiento, como el registro de puntos de control) y SentencePiece (una biblioteca de tokenización y destokenización).

Este notebook se puede ejecutar en Google Colab con la GPU T4 (ve a Editar > Configuración del notebook > En Acelerador de hardware, selecciona GPU T4).

Configuración

En las siguientes secciones, se explican los pasos para preparar un notebook para usar un modelo de RecurrentGemma, incluido el acceso al modelo, la obtención de una clave de API y la configuración del entorno de ejecución del notebook.

Configura el acceso de Kaggle para Gemma

Para completar este instructivo, primero debes seguir las instrucciones de configuración similares a la configuración de Gemma, con algunas excepciones:

Obtén acceso a RecurrentGemma (en lugar de Gemma) en kaggle.com.
Selecciona un entorno de ejecución de Colab con recursos suficientes para ejecutar el modelo de RecurrentGemma.
Genera y configura un nombre de usuario y una clave de API de Kaggle.

Después de completar la configuración de RecurrentGemma, continúa con la siguiente sección, en la que establecerás variables de entorno para tu entorno de Colab.

Configure las variables de entorno

Configura las variables de entorno para KAGGLE_USERNAME y KAGGLE_KEY. Cuando se te solicite con los mensajes "¿Quieres otorgar acceso?", acepta proporcionar acceso secreto.

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')

Instala la biblioteca `recurrentgemma`

Actualmente, la aceleración de hardware gratuita de Colab es insufficient para ejecutar este notebook. Si usas Colab Pago por uso o Colab Pro, haz clic en Editar > Configuración del notebook > Selecciona GPU A100 > Guardar para habilitar la aceleración de hardware.

A continuación, debes instalar la biblioteca recurrentgemma de Google DeepMind desde github.com/google-deepmind/recurrentgemma. Si recibes un error sobre el "solucionador de dependencias de pip", por lo general, puedes ignorarlo.

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

Importa las bibliotecas

En este notebook, se usa Flax (para redes neuronales), JAX principal, SentencePiece (para la tokenización), Chex (una biblioteca de utilidades para escribir código JAX confiable), Optax (la biblioteca de optimización y procesamiento de gradientes) y conjuntos de datos de TensorFlow.

import pathlib
from typing import Any, Mapping, Iterator
import enum
import functools

import chex
import jax
import jax.numpy as jnp
import optax

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

import sentencepiece as spm

from recurrentgemma import jax as recurrentgemma

Carga el modelo de RecurrentGemma

Carga el modelo de RecurrentGemma con kagglehub.model_download, que toma tres argumentos:

handle: Es el identificador del modelo de Kaggle.
path: (cadena opcional) Es la ruta de acceso local.
force_download: (booleano opcional) Fuerza la reinstalación del modelo.

RECURRENTGEMMA_VARIANT = '2b-it' # @param ['2b', '2b-it'] {type:"string"}

import kagglehub

RECURRENTGEMMA_PATH = kagglehub.model_download(f'google/recurrentgemma/flax/{RECURRENTGEMMA_VARIANT}')

Downloading from https://www.kaggle.com/api/v1/models/google/recurrentgemma/flax/2b-it/1/download...
100%|██████████| 3.85G/3.85G [00:50<00:00, 81.5MB/s]
Extracting model files...

print('RECURRENTGEMMA_VARIANT:', RECURRENTGEMMA_VARIANT)

RECURRENTGEMMA_VARIANT: 2b-it

Verifica la ubicación de las ponderaciones del modelo y el analizador, y, luego, establece las variables de ruta. El directorio del analizador de texto estará en el directorio principal en el que descargaste el modelo, mientras que los pesos del modelo estarán en un subdirectorio. Por ejemplo:

El archivo tokenizer.model estará en /LOCAL/PATH/TO/recurrentgemma/flax/2b-it/1).
El punto de control del modelo estará en /LOCAL/PATH/TO/recurrentgemma/flax/2b-it/1/2b-it).

CKPT_PATH = os.path.join(RECURRENTGEMMA_PATH, RECURRENTGEMMA_VARIANT)
TOKENIZER_PATH = os.path.join(RECURRENTGEMMA_PATH, 'tokenizer.model')
print('CKPT_PATH:', CKPT_PATH)
print('TOKENIZER_PATH:', TOKENIZER_PATH)

CKPT_PATH: /root/.cache/kagglehub/models/google/recurrentgemma/flax/2b-it/1/2b-it
TOKENIZER_PATH: /root/.cache/kagglehub/models/google/recurrentgemma/flax/2b-it/1/tokenizer.model

Carga y prepara el conjunto de datos de MTNT y el tokenizador de Gemma

Usarás el conjunto de datos MTNT (traducción automática de texto con ruido), que está disponible en TensorFlow Datasets.

Descarga la parte del conjunto de datos de MTNT del conjunto de datos de inglés a francés y, luego, toma dos ejemplos. Cada muestra del conjunto de datos contiene dos entradas: src: la oración original en inglés y dst: la traducción correspondiente al francés.

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.incompleteJLH33K/mtnt-train.tfrecord*...:   0%|          …
Generating test examples...:   0%|          | 0/1020 [00:00<?, ? examples/s]
Shuffling /root/tensorflow_datasets/mtnt/en-fr/1.0.0.incompleteJLH33K/mtnt-test.tfrecord*...:   0%|          |…
Generating valid examples...:   0%|          | 0/811 [00:00<?, ? examples/s]
Shuffling /root/tensorflow_datasets/mtnt/en-fr/1.0.0.incompleteJLH33K/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?'

Carga el tokenizador de Gemma, creado con sentencepiece.SentencePieceProcessor:

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

True

Personaliza el SentencePieceProcessor para la tarea de traducción del inglés al francés. Como ajustarás la parte en inglés del modelo RecurrentGemma (Griffin), debes hacer algunos ajustes, como los siguientes:

El prefijo de entrada: Agregar un prefijo común a cada entrada indica la tarea de traducción. Por ejemplo, puedes usar una instrucción con un prefijo como Translate this into French: [INPUT_SENTENCE].
El sufijo de inicio de la traducción: Agregar un sufijo al final de cada instrucción le indica al modelo de Gemma exactamente cuándo comenzar el proceso de traducción. Una línea nueva debería hacer el trabajo.
Tokens de modelo de lenguaje: Los modelos de RecurrentGemma (Griffin) esperan un token de "inicio de secuencia" al comienzo de cada secuencia. Del mismo modo, debes agregar un token de "fin de secuencia" al final de cada ejemplo de entrenamiento.

Compila un wrapper personalizado alrededor de SentencePieceProcessor de la siguiente manera:

class GriffinTokenizer:
  """A custom wrapper around a SentencePieceProcessor."""

  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:
    """
    A 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 TensforFlow 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())

Para probarlo, crea una instancia de tu nuevo GriffinTokenizer personalizado y, luego, aplícalo a una pequeña muestra del conjunto de datos de MTNT:

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)

tokenizer = GriffinTokenizer(vocab)

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]

Compila un cargador de datos para todo el conjunto de datos de 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:
  """A data loader 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 : GriffinTokenizer,
               max_seq_len: int):
    """A constructor.

    Args:
      tokenizer: The tokenizer to use.
      max_seq_len: The 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):
    """A 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):
    """A 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)

    # You want to prevent the model from updating based on the source (input)
    # tokens. To achieve this, 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)

    # You don't want to perform the backward 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 them to training inputs.
    ds = ds.map(lambda x, y: self._to_training_input(x, y))

    # Remove the samples which 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 as the training dataset, but no 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

Para probar MTNTDatasetBuilder, vuelve a crear una instancia de GriffinTokenizer personalizado, aplícalo en el conjunto de datos de MTNT y toma muestras de dos ejemplos:

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  12583    665 235265
     108      2   6151  94975   1320   6238 235265      1      0      0]
 [     2  49688    736   1280   6987 235292    108   4899  29960  11270
  108282 235265    108      2   4899  79025  11270 108282      1      0]
 [     2  49688    736   1280   6987 235292    108  26620 235265    108
       2  26620 235265      1      0      0      0      0      0      0]]
target_mask: [[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 False False
  False  True  True  True  True  True  True False]
 [False False False False False False False False False False  True  True
   True  True False False False False False False]]

Example 1:
input_tokens: [[     2  49688    736   1280   6987 235292    108    527   5174   1683
  235336    108      2 206790    581  20726    482   2208   1654      1]
 [     2  49688    736   1280   6987 235292    108  28484 235256 235336
     108      2 120500  13832   1654      1      0      0      0      0]
 [     2  49688    736   1280   6987 235292    108 235324 235304   2705
  235265    108      2 235324 235304  19963 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  True]
 [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 False
   True  True  True  True  True  True False False]]

Cómo configurar el modelo

Antes de comenzar a ajustar el modelo de Gemma, debes configurarlo.

Carga el punto de control del modelo RecurrentGemma (Griffin) con el método recurrentgemma.jax.utils.load_parameters:

params =  recurrentgemma.load_parameters(CKPT_PATH, "single_device")

Para cargar automáticamente la configuración correcta desde el punto de control del modelo de RecurrentGemma, usa recurrentgemma.GriffinConfig.from_flax_params_or_variables:

config = recurrentgemma.GriffinConfig.from_flax_params_or_variables(params)

Crea una instancia del modelo Griffin con recurrentgemma.jax.Griffin:

model = recurrentgemma.Griffin(config)

Crea un sampler con recurrentgemma.jax.Sampler sobre el punto de control o los pesos del modelo de RecurrentGemma y el analizador para verificar si tu modelo puede realizar la traducción:

sampler = recurrentgemma.Sampler(model=model, vocab=vocab, params=params)

Ajusta el modelo

En esta sección, deberás hacer lo siguiente:

Usa la clase gemma.deprecated.transformer.Transformer para crear el pase directo y la función de pérdida.
Compila los vectores de posición y máscara de atención para los tokens
Compila una función de paso de entrenamiento con Flax.
Compila el paso de validación sin el pase hacia atrás.
Crea el bucle de entrenamiento.
Ajusta el modelo de Gemma.

Define el pase directo y la función de pérdida con la clase recurrentgemma.jax.griffin.Griffin. El Griffin de RecurrentGemma hereda de flax.linen.Module y ofrece dos métodos esenciales:

init: Inicializa los parámetros del modelo.
apply: Ejecuta la función __call__ del modelo con un conjunto determinado de parámetros.

Como trabajas con pesos de Gemma previamente entrenados, no necesitas usar la función init.

def forward_and_loss_fn(
    params,
    *,
    model: recurrentgemma.Griffin,
    input_tokens: jax.Array,            # Shape [B, L]
    input_mask: jax.Array,              # Shape [B, L]
    positions: jax.Array,               # Shape [B, L]
) -> jax.Array:
  """Forward pass and loss function.

  Args:
    params: model's input parameters.
    model: Griffin 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].

  Returns:
    Softmax cross-entropy loss for the next-token prediction task.
  """
  batch_size = input_tokens.shape[0]
  # Forward pass on the input data.
  # No attention cache is needed here.
  # Exclude the last step as it does not appear in the targets.
  logits, _ = model.apply(
        {"params": params},
        tokens=input_tokens[:, :-1],
        segment_pos=positions[:, :-1],
        cache=None,
    )

  # Similarly, the first token cannot be predicteds.
  target_tokens = input_tokens[:, 1:]
  target_mask = input_mask[:, 1:]

  # Convert the target labels into 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]

  # Normalization factor.
  norm_factor = batch_size * (jnp.sum(target_mask) + 1e-8)

  # Return the negative log-likelihood loss (NLL) function.
  return -jnp.sum(jax.nn.log_softmax(logits) * one_hot) / norm_factor

Compila la función train_step que realiza el paso hacia atrás y actualiza los parámetros del modelo según corresponda, donde:

jax.value_and_grad sirve para evaluar la función de pérdida y los gradientes durante los pases hacia adelante y hacia atrás.
optax.apply_updates sirve para actualizar los parámetros.

Params = Mapping[str, Any]

def get_positions(example: jax.Array, pad_id : int) -> jax.Array:
  """Builds the position vector from the given tokens."""
  pad_mask = example != pad_id
  positions = jnp.cumsum(pad_mask, axis=-1)
  # Subtract one for all positions from the first valid one as they are
  # 0-indexed
  positions = positions - (positions >= 1)
  return positions

@functools.partial(
    jax.jit,
    static_argnames=['model', 'optimizer'],
    donate_argnames=['params', 'opt_state'],
)
def train_step(
    model: recurrentgemma.Griffin,
    params: Params,
    optimizer: optax.GradientTransformation,
    opt_state: optax.OptState,
    pad_id: int,
    example: TrainingInput,
) -> tuple[jax.Array, Params, optax.OptState]:
  """The train step.

  Args:
    model: The RecurrentGemma (Griffin) model.
    params: The model's input parameters.
    optimizer: The Optax optimizer to use.
    opt_state: The input optimizer's state.
    pad_id: The ID of the pad token.
    example: The input batch.

  Returns:
    Training loss, updated parameters, updated optimizer state.
  """

  positions = get_positions(example.input_tokens, pad_id)

  # 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,
  )
  # Update the parameters.
  updates, opt_state = optimizer.update(grads, opt_state, params)
  params = optax.apply_updates(params, updates)

  return train_loss, params, opt_state

Compila la función validation_step sin el paso hacia atrás:

@functools.partial(jax.jit, static_argnames=['model'])
def validation_step(
    model: recurrentgemma.Griffin,
    params: Params,
    pad_id: int,
    example: TrainingInput,
) -> jax.Array:
  return forward_and_loss_fn(
      params,
      model=model,
      input_tokens=example.input_tokens,
      input_mask=example.target_mask,
      positions=get_positions(example.input_tokens, pad_id),
  )

Define el bucle de entrenamiento:

def train_loop(
    model: recurrentgemma.Griffin,
    params: Params,
    optimizer: optax.GradientTransformation,
    train_ds: Iterator[TrainingInput],
    validation_ds: Iterator[TrainingInput],
    num_steps: int | None = None,
    eval_every_n: int = 20,
):
  opt_state = jax.jit(optimizer.init)(params)

  step_counter = 0
  avg_loss=0

  # The first round of the validation loss.
  n_steps_eval = 0
  eval_loss = 0
  for val_example in validation_ds.as_numpy_iterator():
    eval_loss += 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 = train_step(
        model=model,
        params=params,
        optimizer=optimizer,
        opt_state=opt_state,
        pad_id=dataset_builder._tokenizer.pad_id,
        example=train_example,
    )

    step_counter += 1
    avg_loss += train_loss
    if step_counter % 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 += validation_step(
            model,
            params,
            dataset_builder._tokenizer.pad_id,
            val_example,
        )
        n_steps_eval +=1
      avg_loss /= eval_every_n
      eval_loss /= n_steps_eval
      print(f"STEP {step_counter} training loss: {avg_loss} - eval loss: {eval_loss}")
      avg_loss=0
    if num_steps is not None and step_counter > num_steps:
      break
  return params

Aquí debes elegir un optimizador (Optax). En el caso de los dispositivos con memoria más pequeña, debes usar SGD, ya que tiene una huella de memoria mucho menor. Para obtener el mejor rendimiento de ajuste fino, prueba Adam-W. En este ejemplo, se proporcionan los hiperparámetros óptimos para cada optimizador de la tarea en particular de este notebook para el punto de control 2b-it.

def griffin_weight_decay_mask(params_like: optax.Params) -> Any:
  # Don't put weight decay on the RGLRU, the embeddings and any biases
  def enable_weight_decay(path: list[Any], _: Any) -> bool:
    # Parameters in the LRU and embedder
    path = [dict_key.key for dict_key in path]
    if 'rg_lru' in path or 'embedder' in path:
      return False
    # All biases and scales
    if path[-1] in ('b', 'scale'):
      return False
    return True

  return jax.tree_util.tree_map_with_path(enable_weight_decay, params_like)

optimizer_choice = "sgd"

if optimizer_choice == "sgd":
  optimizer = optax.sgd(learning_rate=1e-3)
  num_steps = 300
elif optimizer_choice == "adamw":
  optimizer = optax.adamw(
        learning_rate=1e-4,
        b2=0.96,
        eps=1e-8,
        weight_decay=0.1,
        mask=griffin_weight_decay_mask,
    )
  num_steps = 100
else:
  raise ValueError(f"Unknown optimizer: {optimizer_choice}")

Prepara los conjuntos de datos de entrenamiento y validación:

# Choose a small sequence length size, so that everything fits in memory.
num_epochs = 1
batch_size = 1
sequence_length = 32

# Make the dataset builder.
tokenizer = GriffinTokenizer(vocab)
dataset_builder= MTNTDatasetBuilder(tokenizer, sequence_length + 1)

# Build the training dataset.
train_ds = dataset_builder.get_train_dataset(
    batch_size=batch_size,
    num_epochs=num_epochs,
).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=batch_size,
).take(50)

Comienza a ajustar el modelo de RecurrentGemma (Griffin) en una cantidad limitada de pasos (num_steps):

trained_params = train_loop(
    model=model,
    params=params,
    optimizer=optimizer,
    train_ds=train_ds,
    validation_ds=validation_ds,
    num_steps=num_steps,
)

Start, validation loss: 7.894117832183838
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/jax/_src/interpreters/mlir.py:920: UserWarning: Some donated buffers were not usable: ShapedArray(int32[1,33]), ShapedArray(bool[1,33]), ShapedArray(int32[], weak_type=True).
See an explanation at https://jax.readthedocs.io/en/latest/faq.html#buffer_donation.
  warnings.warn("Some donated buffers were not usable:"
STEP 20 training loss: 4.592616081237793 - eval loss: 2.847407102584839
STEP 40 training loss: 2.7537424564361572 - eval loss: 2.9258534908294678
STEP 60 training loss: 2.835618257522583 - eval loss: 2.4382340908050537
STEP 80 training loss: 2.6322107315063477 - eval loss: 2.3696839809417725
STEP 100 training loss: 1.8703256845474243 - eval loss: 2.355681896209717
STEP 120 training loss: 2.7280433177948 - eval loss: 2.4059958457946777
STEP 140 training loss: 2.3047447204589844 - eval loss: 2.083082914352417
STEP 160 training loss: 2.3432137966156006 - eval loss: 2.095074415206909
STEP 180 training loss: 2.1081202030181885 - eval loss: 2.006460189819336
STEP 200 training loss: 2.5359647274017334 - eval loss: 1.9667452573776245
STEP 220 training loss: 2.202195644378662 - eval loss: 1.9440618753433228
STEP 240 training loss: 2.756615400314331 - eval loss: 2.1073737144470215
STEP 260 training loss: 2.5128934383392334 - eval loss: 2.117241859436035
STEP 280 training loss: 2.73045015335083 - eval loss: 1.9159646034240723
STEP 300 training loss: 2.0918595790863037 - eval loss: 1.9742532968521118

Tanto la pérdida de entrenamiento como la de validación deberían haber disminuido con cada recuento de pasos.

Para asegurarte de que tu entrada coincida con el formato de entrenamiento, recuerda usar el prefijo Translate this into French:\n y un carácter de línea nueva al final. Esto le indica al modelo que comience la traducción.

sampler.params = trained_params
output = sampler(
    ["Translate this into French:\nHello, my name is Morgane.\n"],
    total_generation_steps=100,
)
print(output.text[0])

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/jax/_src/interpreters/mlir.py:920: UserWarning: Some donated buffers were not usable: ShapedArray(int32[1,16]).
See an explanation at https://jax.readthedocs.io/en/latest/faq.html#buffer_donation.
  warnings.warn("Some donated buffers were not usable:"
Mais je m'appelle Morgane.

Más información

Puedes obtener más información sobre la biblioteca recurrentgemma de Google DeepMind en GitHub, que contiene docstrings de los métodos y módulos que usaste en este instructivo, como recurrentgemma.jax.load_parameters, recurrentgemma.jax.Griffin y recurrentgemma.jax.Sampler.
Las siguientes bibliotecas tienen sus propios sitios de documentación: JAX principal, Flax, Chex, Optax y Orbax.
Para obtener documentación sobre el analizador o desanalizador de sentencepiece, consulta el repositorio de GitHub de sentencepiece de Google.
Para obtener documentación de kagglehub, consulta README.md en el repositorio de GitHub de kagglehub de Kaggle.
Obtén información para usar modelos de Gemma con Google Cloud Vertex AI.
Si usas Google Cloud TPU (v3-8 y versiones posteriores), asegúrate de actualizar también al paquete jax[tpu] más reciente (!pip install -U jax[tpu] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html), reiniciar el entorno de ejecución y verificar que las versiones de jax y jaxlib coincidan (!pip list | grep jax). Esto puede evitar el error RuntimeError que puede surgir debido a la discrepancia de versiones de jaxlib y jax. Para obtener más instrucciones de instalación de JAX, consulta la documentación de JAX.
Consulta el artículo RecurrentGemma: Moving Past Transformers for Efficient Open Language Models de Google DeepMind.
Lee el artículo Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models de Google DeepMind para obtener más información sobre la arquitectura del modelo que usa RecurrentGemma.