Oluşturma ve ayarlama örnekleri için Gemma Cookbook deposuna göz atın. Daha fazla bilgi

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

JAX ve Flax kullanarak RecurrentGemma'da ince ayar yapma

ai.google.dev'de görüntüleyin

Google Colab'de çalıştır

Vertex AI'da aç

Kaynağı GitHub'da görüntüle

RecurrentGemma recurrentgemmaJAX Chex Optax Doğrudan bu not defterinde Flax kullanılmasa da Gemma'yı oluşturmak için Flax kullanılmıştır.

recurrentgemma kitaplığı JAX, Flax, Orbax (kontrol noktası gibi eğitim yardımcı programları için JAX tabanlı bir kitaplık) ve SentencePiece (jeton oluşturucu/detokenizer kitaplığı) ile yazılmıştır.

Bu not defteri, Google Colab'de T4 GPU ile çalışabilir (Düzenle > Not defteri ayarları > Donanım hızlandırıcı'nın altında T4 GPU'yu seçin).

Kurulum

Aşağıdaki bölümlerde, model erişimi, API anahtarı alma ve not defteri çalışma zamanını yapılandırma da dahil olmak üzere bir not defterini RecurrentGemma modelini kullanmak üzere hazırlama adımları açıklanmaktadır.

Gemma için Kaggle erişimini ayarlama

Bu eğiticiyi tamamlamak için önce birkaç istisna dışında Gemma kurulumuna benzer kurulum talimatlarını uygulamanız gerekir:

kaggle.com adresinden RecurrentGemma'ya (Gemma yerine) erişin.
RecurrentGemma modelini çalıştırmak için yeterli kaynağa sahip bir Colab çalışma zamanı seçin.
Kaggle kullanıcı adı ve API anahtarı oluşturup yapılandırın.

RecurrentGemma kurulumunu tamamladıktan sonra, Colab ortamınız için ortam değişkenlerini ayarlayacağınız bir sonraki bölüme geçin.

Ortam değişkenlerini ayarlama

KAGGLE_USERNAME ve KAGGLE_KEY için ortam değişkenlerini ayarlayın. "Erişim izni verilsin mi?" sorusuyla karşılaştığınızda gizli erişim izni vermeyi kabul edin.

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')

`recurrentgemma` kitaplığını yükle

Ücretsiz Colab donanım hızlandırma özelliği şu anda bu not defterini çalıştırmak için yetersiz. Colab Pay As You Go veya Colab Pro kullanıyorsanız Düzenle'yi tıklayın > Not defteri ayarları > A100 GPU > seçeneğini belirleyin Donanım hızlandırmayı etkinleştirmek için Kaydet'i seçin.

Ardından, github.com/google-deepmind/recurrentgemma üzerinden Google DeepMind recurrentgemma kitaplığını yüklemeniz gerekir. "pip'in bağımlılık çözümleyicisi" hatası alırsanız genellikle bunu göz ardı edebilirsiniz.

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

Kitaplıkları içe aktar

Bu not defteri; Flax (nöral ağlar için), çekirdek JAX, SentencePiece (tokenleştirme için), Chex (güvenilir JAX kodu yazmaya yönelik yardımcı program kitaplığı), Optax (gradyan işleme ve optimizasyon kitaplığı) ve TensorFlow veri kümeleri kullanır.

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

RecurrentGemma modelini yükleme

Üç bağımsız değişken alan kagglehub.model_download ile RecurrentGemma modelini yükleyin:

handle: Kaggle'ın model tutma yeri
path: (İsteğe bağlı dize) Yerel yol
force_download: (İsteğe bağlı boole) Modeli yeniden indirmeye zorlar

import kagglehub

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

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

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

Model ağırlıklarının ve belirteç oluşturucunun konumunu kontrol edin, ardından yol değişkenlerini ayarlayın. Jeton oluşturucu dizini, modeli indirdiğiniz ana dizinde, model ağırlıkları ise bir alt dizinde yer alır. Örneğin:

tokenizer.model dosyası /LOCAL/PATH/TO/recurrentgemma/flax/2b-it/1 klasöründe yer alır.)
Model kontrol noktası /LOCAL/PATH/TO/recurrentgemma/flax/2b-it/1/2b-it konumunda olacaktır.)

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

MTNT veri kümesini ve Gemma jeton oluşturucuyu yükleme ve hazırlama

TensorFlow Datasets'ten erişilebilen MTNT (Machine Translation of Noisy Text) veri kümesini kullanacaksınız.

MTNT veri kümesinin İngilizce-Fransızca veri kümesi kısmını indirin ve ardından iki örnek örneği alın. Veri kümesindeki her örnek iki giriş içerir: src: orijinal İngilizce cümle; ve dst: karşılık gelen Fransızca çeviri.

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?'

sentencepiece.SentencePieceProcessor kullanılarak oluşturulan Gemma jeton oluşturucuyu yükleyin:

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

True

İngilizce-Fransızca çeviri görevi için SentencePieceProcessor aracını özelleştirin. RecurrentGemma (Griffin) modelinin İngilizce bölümüne ince ayar yapacağınız için, aşağıdakiler gibi birkaç ayarlama yapmanız gerekir:

Giriş öneki: Her girişe ortak bir önek eklenmesi çeviri görevini bildirir. Örneğin, Translate this into French: [INPUT_SENTENCE] gibi bir öneke sahip bir istem kullanabilirsiniz.
Çeviri başlangıç soneki: Her istemin sonuna bir son ek eklenmesi, Gemma modeline çeviri işleminin tam olarak ne zaman başlayacağını bildirir. İşi yeni bir satır alacaktır.
Dil modeli jetonları: RecurrentGemma (Griffin) modelleri, "dizinin başlangıcı" olmasını bekler başına koyabilirsiniz. Benzer şekilde, bir "sıra sonu" eklemeniz gerekir belirtmelisiniz.

SentencePieceProcessor öğesinin etrafında aşağıdaki gibi bir özel sarmalayıcı oluşturun:

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())

Yeni özel GriffinTokenizer örnek oluşturup bunu MTNT veri kümesinin küçük bir örneğine uygulayarak bu özelliği deneyin:

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]

Tüm MTNT veri kümesi için bir veri yükleyici oluşturun:

@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

Özel GriffinTokenizer örneğini tekrar oluşturup MTNT veri kümesine uygulayarak ve iki örneği örnekleyerek MTNTDatasetBuilder işlevini deneyin:

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]]

Modeli yapılandırma

Gemma modelinde ince ayar yapmaya başlamadan önce modeli yapılandırmanız gerekir.

RecurrentGemma (Griffin) modeli kontrol noktasını recurrentgemma.jax.utils.load_parameters yöntemiyle yükleyin:

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

RecurrentGemma model kontrol noktasından doğru yapılandırmayı otomatik olarak yüklemek için recurrentgemma.GriffinConfig.from_flax_params_or_variables komutunu kullanın:

config = recurrentgemma.GriffinConfig.from_flax_params_or_variables(params)

Griffin modelini recurrentgemma.jax.Griffin ile örneklendirin:

model = recurrentgemma.Griffin(config)

Modelinizin çeviri yapıp yapamayacağını kontrol etmek için RecurrentGemma model kontrol noktası/ağırlıkları ve jeton oluşturucunun üzerine recurrentgemma.jax.Sampler ile bir sampler oluşturun:

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

Modelde ince ayar yapma

Bu bölümde şunları yapacaksınız:

İleriye doğru hesaplama ve kayıp işlevini oluşturmak için gemma.transformer.Transformer sınıfını kullanın.
Jetonlar için konum ve dikkat maskesi vektörleri oluşturma
Flax ile eğitim adımı işlevi oluşturma
Doğrulama adımını geriye doğru hesaplama olmadan oluşturun.
Eğitim döngüsünü oluşturun.
Gemma modelinde ince ayar yapın.

İleriye doğru geçişi ve kayıp işlevini, recurrentgemma.jax.griffin.Griffin kullanarak tanımlama sınıfını kullanır. RecurrentGemma Griffin, flax.linen.Module öğesinden devralır ve iki temel yöntem sunar:

init: Modelin parametrelerini başlatır.
apply: Belirli bir parametre grubunu kullanarak modelin __call__ işlevini yürütür.

Önceden eğitilmiş Gemma ağırlıklarıyla çalıştığınız için init işlevini kullanmanız gerekmez.

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

Geriye geçişi gerçekleştiren ve modelin parametrelerini uygun şekilde güncelleyen train_step işlevini oluşturun. Burada:

jax.value_and_grad, ileri ve geri geçişler sırasında kayıp işlevini ve gradyanları değerlendirmek içindir.
optax.apply_updates, parametreleri güncellemek içindir.

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

Geriye doğru geçiş olmadan validation_step işlevini oluşturun:

@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),
  )

Eğitim döngüsünü tanımlayın:

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

Burada, bir (Optax) optimize edici seçmeniz gerekiyor. Daha küçük belleğe sahip cihazlarda bellek ayak izi çok daha az olduğundan SGD'yi kullanmalısınız. En iyi ince ayar performansını elde etmek için Adam-W'yu deneyin. Bu not defterindeki belirli bir göreve yönelik olarak her bir optimize ediciye yönelik optimum hiperparametreler, bu örnekte 2b-it kontrol noktası için sağlanmıştır.

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}")

Eğitim ve doğrulama veri kümelerini hazırlayın:

# 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)

Sınırlı sayıda adımla (num_steps) RecurrentGemma (Griffin) modelinde ince ayar yapmaya başlayın:

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

Her adım sayımında hem eğitim kaybı hem de doğrulama kaybı azalmış olmalıydı.

Girişinizin eğitim biçimiyle eşleştiğinden emin olmak için Translate this into French:\n önekini ve sonda yeni satır karakteri kullanmayı unutmayın. Bu işlem, modele çeviriye başlama sinyalini verir.

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.

Daha fazla bilgi

Bu eğiticide kullandığınız yöntem ve modüllerin yer aldığı recurrentgemma.jax.load_parameters, recurrentgemma.jax.Griffin ve recurrentgemma.jax.Sampler gibi yöntemlerin ve modüllerin yer aldığı Google DeepMind recurrentgemma kitaplığı hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub'a gidin.
Şu kütüphanelerin kendi dokümantasyon siteleri vardır: core JAX, Flax, Chex, Optax ve Orbax.
sentencepiece jeton oluşturucu/detokenizer belgeleri için Google'ın sentencepiece GitHub deposuna göz atın.
kagglehub dokümanları için Kaggle'ın kagglehub GitHub deposundaki README.md sayfasına göz atın.
Gemma modellerini Google Cloud Vertex AI ile nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Google Cloud TPU'ları (v3-8 ve daha yeni) kullanıyorsanız ayrıca en son jax[tpu] paketine (!pip install -U jax[tpu] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html) güncelleme yaptığınızdan, çalışma zamanını yeniden başlattığınızdan ve jax ile jaxlib sürümlerinin eşleştiğinden (!pip list | grep jax) emin olun. Bu işlem, jaxlib ve jax sürümlerindeki uyuşmazlıklar nedeniyle oluşabilecek RuntimeError oluşmasını önleyebilir. Daha fazla JAX yükleme talimatları için JAX belgelerine bakın.
Şu göz atın: RecurrentGemma: Move Geçmiş Transformers for Efficient Open Language Models (Verimli Open Language Models) başlıklı makaleyi inceleyin.
Griffin: Kaplı Doğrusal Yinelemeleri Karıştırma ile Local Attention for Efficient Language Models (Google DeepMind tarafından hazırlanan Yerel Attention for Efficient Language Models) makalesinde, RecurrentGemma tarafından kullanılan model mimarisi hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.