Ajuste do RecurrentGemma com o JAX e o Flax

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Este tutorial demonstra como ajustar o modelo Instruct 2B da RecurrentGemma para uma tarefa de tradução do inglês para o francês usando a biblioteca recurrentgemma do Google DeepMind, o JAX (uma biblioteca de computação numérica de alto desempenho), a Flax (a biblioteca de rede neural baseada em JAX), o Chex (uma biblioteca de utilitários para escrever código JAX confiável), a Optax (a biblioteca de processamento e otimização de gradiente baseada em JAX) e o conjunto de dados MTNT (Tradução automática de texto com ruído). Embora o Flax não seja usado diretamente neste notebook, ele foi usado para criar o Gemma.

A biblioteca recurrentgemma foi escrita com JAX, Flax, Orbax (uma biblioteca baseada em JAX para utilitários de treinamento, como checkpointing) e SentencePiece (uma biblioteca de tokenizer/detokenizer).

Este notebook pode ser executado no Google Colab com a GPU T4. Acesse Editar > Configurações do notebook > Acelerador de hardware e selecione GPU T4.

Configuração

As seções a seguir explicam as etapas para preparar um notebook para usar um modelo RecurrentGemma, incluindo o acesso ao modelo, a obtenção de uma chave de API e a configuração do ambiente de execução do notebook.

Configurar o acesso do Kaggle para o Gemma

Para concluir este tutorial, primeiro siga as instruções de configuração semelhantes à configuração do Gemma, com algumas exceções:

  • Acesse o RecurrentGemma (em vez do Gemma) em kaggle.com.
  • Selecione um ambiente de execução do Colab com recursos suficientes para executar o modelo RecurrentGemma.
  • Gere e configure um nome de usuário e uma chave de API do Kaggle.

Depois de concluir a configuração do RecurrentGemma, passe para a próxima seção, em que você vai definir variáveis de ambiente para seu ambiente do Colab.

Defina as variáveis de ambiente

Defina as variáveis de ambiente para KAGGLE_USERNAME e KAGGLE_KEY. Quando receber a mensagem "Conceder acesso?", aceite para fornecer acesso ao segredo.

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')

Instalar a biblioteca recurrentgemma

No momento, a aceleração de hardware sem custo financeiro do Colab é insufficient para executar este notebook. Se você estiver usando o pagamento por uso ou o Colab Pro, clique em Editar > Configurações do notebook > Selecione GPU A100 > Salvar para ativar a aceleração de hardware.

Em seguida, instale a biblioteca recurrentgemma do Google DeepMind em github.com/google-deepmind/recurrentgemma. Se você receber um erro sobre o "resolvedor de dependências do pip", geralmente é possível ignorá-lo.

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

Importar bibliotecas

Este bloco de notas usa o Flax (para redes neurais), o JAX principal, o SentencePiece (para tokenização), o Chex (uma biblioteca de utilitários para escrever código JAX confiável), o Optax (a biblioteca de processamento e otimização de gradiente) e os conjuntos de dados do 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

Carregar o modelo RecurrentGemma

  1. Carregue o modelo RecurrentGemma com kagglehub.model_download, que usa três argumentos:
  • handle: o identificador do modelo do Kaggle
  • path: (string opcional) o caminho local
  • force_download: (booleano opcional) força o novo download do 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
  1. Verifique o local dos pesos do modelo e do tokenizer e defina as variáveis de caminho. O diretório do tokenizer vai estar no diretório principal em que você fez o download do modelo, e os pesos do modelo vão estar em um subdiretório. Exemplo:
  • O arquivo tokenizer.model vai estar em /LOCAL/PATH/TO/recurrentgemma/flax/2b-it/1.
  • O ponto de verificação do modelo será /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

Carregar e preparar o conjunto de dados MTNT e o tokenizer Gemma

Você vai usar o conjunto de dados MTNT (Tradução automática de texto com ruído), disponível em TensorFlow Datasets.

Faça o download da parte do conjunto de dados de inglês para francês do conjunto de dados MTNT e selecione dois exemplos. Cada amostra no conjunto de dados contém duas entradas: src: a frase original em inglês e dst: a tradução francesa correspondente.

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?'

Carregue o tokenizer do Gemma, criado usando sentencepiece.SentencePieceProcessor:

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

True

Personalize o SentencePieceProcessor para a tarefa de tradução do inglês para o francês. Como você vai ajustar a parte em inglês do modelo RecurrentGemma (Griffin), é necessário fazer alguns ajustes, como:

  • O prefixo de entrada: a adição de um prefixo comum a cada entrada indica a tarefa de tradução. Por exemplo, você pode usar um comando com um prefixo como Translate this into French: [INPUT_SENTENCE].

  • O sufixo de início da tradução: adicionar um sufixo ao final de cada comando instrui o modelo Gemma exatamente quando iniciar o processo de tradução. Uma nova linha deve resolver o problema.

  • Tokens de modelo de linguagem: os modelos RecurrentGemma (Griffin) esperam um token "início da sequência" no início de cada sequência. Da mesma forma, é necessário adicionar um token "fim da sequência" ao final de cada exemplo de treinamento.

Crie um wrapper personalizado em torno do SentencePieceProcessor da seguinte maneira:

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 testar, instancie o novo GriffinTokenizer personalizado e aplique-o a uma pequena amostra do conjunto de dados 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]

Crie um carregador de dados para todo o conjunto de dados 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

Teste o MTNTDatasetBuilder instanciando o GriffinTokenizer personalizado novamente, aplicando-o no conjunto de dados MTNT e fazendo a amostragem de dois exemplos:

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]]

Configurar o modelo

Antes de começar a ajustar o modelo Gemma, você precisa fazer a configuração.

Carregue o checkpoint do modelo RecurrentGemma (Griffin) com o método recurrentgemma.jax.utils.load_parameters:

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

Para carregar automaticamente a configuração correta do ponto de verificação do modelo RecurrentGemma, use recurrentgemma.GriffinConfig.from_flax_params_or_variables:

config = recurrentgemma.GriffinConfig.from_flax_params_or_variables(params)

Instanciar o modelo Griffin com recurrentgemma.jax.Griffin:

model = recurrentgemma.Griffin(config)

Crie um sampler com recurrentgemma.jax.Sampler sobre o checkpoint/pesos do modelo RecurrentGemma e o tokenizer para verificar se o modelo pode fazer a tradução:

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

Ajustar o modelo

Nesta seção, você:

  • Use a classe gemma.deprecated.transformer.Transformer para criar a função de transmissão e perda.
  • Criar os vetores de máscara de posição e de atenção para tokens
  • Crie uma função de etapa de treinamento com o Flax.
  • Crie a etapa de validação sem a passagem para trás.
  • Crie o ciclo de treinamento.
  • Ajustar o modelo Gemma.

Defina a passagem direta e a função de perda usando a classe recurrentgemma.jax.griffin.Griffin. O Griffin da RecurrentGemma herda de flax.linen.Module e oferece dois métodos essenciais:

  • init: inicializa os parâmetros do modelo.
  • apply: executa a função __call__ do modelo usando um determinado conjunto de parâmetros.

Como você está trabalhando com pesos de Gemma pré-treinados, não é necessário usar a função 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

Crie a função train_step que executa a passagem reversa e atualiza os parâmetros do modelo de acordo, em que:

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

Crie a função validation_step sem a passagem para trás:

@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),
  )

Defina o ciclo de treinamento:

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

Aqui, você precisa escolher um otimizador (Optax). Para dispositivos com memória menor, use o SGD, que tem um consumo de memória muito menor. Para ter a melhor performance de ajuste fino, use Adam-W. Os hiperparâmetros ideais para cada otimizador para a tarefa específica neste notebook são fornecidos neste exemplo para o ponto de verificação 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}")

Prepare os conjuntos de dados de treinamento e validação:

# 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)

Comece a ajustar o modelo RecurrentGemma (Griffin) em um número limitado de etapas (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

A perda de treinamento e a perda de validação devem ter diminuído com cada contagem de etapas.

Para garantir que a entrada corresponda ao formato de treinamento, use o prefixo Translate this into French:\n e um caractere de nova linha no final. Isso sinaliza ao modelo para iniciar a tradução.

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.

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