AI & GPU
Hoe LLaMA2 snel en gemakkelijk finetunen

Hoe LLaMA2 snel en gemakkelijk finetunen

I. Inleiding tot het finetunen van LLaMA-2

A. Overzicht van LLaMA-2 en zijn mogelijkheden

LLaMA-2 is de tweede iteratie van het Large Language Model for AI (LLaMA) ontwikkeld door Anthropic. Het is een krachtig en veelzijdig taalmodel dat kan worden gebruikt voor een breed scala aan natuurlijke taalverwerkingstaken, zoals tekstgeneratie, vraagbeantwoording en taalvertaling.

LLaMA-2 is gebouwd op basis van het oorspronkelijke LLaMA-model, dat in het begin van 2023 werd uitgebracht en snel de aandacht trok vanwege zijn indrukwekkende prestaties op verschillende benchmarks. Het bijgewerkte LLaMA-2-model bevat verschillende verbeteringen, waaronder verbeterde trainingsdata, modelarchitectuur en optimalisatietechnieken, wat resulteert in nog geavanceerdere taalbegrijpende en genererende mogelijkheden.

Een van de belangrijkste kenmerken van LLaMA-2 is zijn vermogen om te worden gefinetuned op domeinspecifieke datasets, waardoor het zich kan aanpassen aan gespecialiseerde taken en scenario's. Dit finetuningproces staat centraal in deze handleiding, omdat het gebruikers in staat stelt om gebruik te maken van de kracht van het voorgeleerde LLaMA-2-model en het aan te passen aan hun specifieke behoeften.

B. Het belang van finetuning voor domeinspecifieke taken

Hoewel het voorgeleerde LLaMA-2-model zeer capabel is, is het ontworpen als een algemeen taalmodel, getraind op een brede corpus van gegevens. Voor veel real-world toepassingen is er echter behoefte aan aanpassing van het model aan specifieke domeinen, taken of datasets.

Het finetunen van het LLaMA-2-model op domeinspecifieke gegevens kan verschillende voordelen opleveren:

  1. Verbeterde prestaties: Door het model te trainen op gegevens die relevanter zijn voor de doeltaak of het domein, kan het gefinetunede model betere prestaties behalen, vaak beter presterend dan het algemene voorgeleerde model.

  2. Gespecialiseerde kennis: Het finetuningproces stelt het model in staat gespecialiseerde kennis en begrip van het doeldomein te verwerven, waardoor het nauwkeurigere, relevantere en samenhangendere uitvoer kan genereren.

  3. Afgestemde mogelijkheden: Finetuning kan het gedrag en de mogelijkheden van het model vormen om in overeenstemming te zijn met de specifieke eisen van de taak of toepassing, waardoor het meer geschikt is voor de behoeften van de eindgebruiker.

  4. Efficiëntie: Het finetunen van een voorgeleerd model is over het algemeen efficiënter en sneller dan het trainen van een model vanaf nul, omdat het voorgeleerde model al waardevolle representaties en patronen heeft geleerd uit de grootschalige trainingsgegevens.

In de volgende secties zullen we u begeleiden bij het proces van het finetunen van het LLaMA-2-model voor een specifieke taak, waarbij we de nodige stappen en beste praktijken behandelen om een succesvolle en effectieve modelaanpassing te waarborgen.

II. Voorbereiden van de omgeving

A. Systeemvereisten

Voordat we het finetuningproces beginnen, is het belangrijk om ervoor te zorgen dat uw systeem voldoet aan de vereiste hardware- en softwarevereisten.

1. Hardware

Het finetunen van LLaMA-2-modellen is een rekenintensieve taak, dus het is aan te raden om toegang te hebben tot een krachtige GPU, bij voorkeur met ten minste 16 GB videogeheugen. De exacte hardwarevereisten kunnen variëren afhankelijk van de omvang van uw dataset en de complexiteit van de taak, maar een high-end GPU versnelt het trainingsproces aanzienlijk.

Daarnaast heeft u voldoende systeemgeheugen (RAM) nodig om het model en de trainingsgegevens te kunnen verwerken. Als algemene richtlijn streeft u naar ten minste 32 GB RAM, maar de exacte vereisten kunnen variëren afhankelijk van uw specifieke gebruikssituatie.

2. Software

Het finetuningproces wordt uitgevoerd met behulp van Python, dus u moet een Python-omgeving op uw systeem hebben geïnstalleerd. We raden aan Python 3.7 of hoger te gebruiken.

Daarnaast moet u de volgende belangrijke bibliotheken installeren:

  • PyTorch: Een populaire deep learning framework dat zal worden gebruikt om het LLaMA-2-model te laden en te manipuleren.
  • Hugging Face Transformers: Een krachtige bibliotheek die gebruiksvriendelijke interfaces biedt voor het werken met voorgeleerde taalmodellen, waaronder LLaMA-2.
  • NumPy: Een fundamentele bibliotheek voor wetenschappelijk rekenen in Python, gebruikt voor gegevensmanipulatie en -preprocessing.
  • Pandas: Een bibliotheek voor gegevensmanipulatie en -analyse, die handig kan zijn voor het werken met tabulaire gegevens.
  • Tensorboard: Een visualisatietoolkit voor het volgen en visualiseren van verschillende metingen tijdens het finetuningproces.

B. Installatie van de vereiste bibliotheken

U kunt de vereiste bibliotheken installeren met behulp van pip, de Python-pakketinstallateur. Open een terminal of opdrachtprompt en voer de volgende opdrachten uit:

pip install torch transformers numpy pandas tensorboard

Als alternatief kunt u een virtuele omgeving maken en de afhankelijkheden binnen die omgeving installeren om conflicten met andere Python-pakketten op uw systeem te voorkomen.

# Maak een virtuele omgeving
python -m venv finetuning-env
# Activeer de virtuele omgeving
source finetuning-env/bin/activate
# Installeer de vereiste bibliotheken
pip install torch transformers numpy pandas tensorboard

Zodra u de vereiste hardware en software hebt ingesteld, bent u klaar om verder te gaan naar de volgende stap: het verkrijgen van het LLaMA-2-model.

III. Verkrijgen van het LLaMA-2 Model

A. Downloaden van het voorgeleerde LLaMA-2-model

Het LLaMA-2-model is momenteel niet publiekelijk beschikbaar, omdat het een eigen model is ontwikkeld door Anthropic. Anthropic heeft echter een set voorgeleerde LLaMA-modellen uitgebracht die als startpunt voor finetuning kunnen worden gebruikt.

Om het voorgeleerde LLaMA-model te verkrijgen, moet u de instructies volgen die door Anthropic worden verstrekt. Dit omvat meestal de aanmelding voor toegang en het akkoord gaan met de gebruiksvoorwaarden. Nadat u toegang heeft, kunt u de modelbestanden downloaden van de Anthropic-website of repository.

B. Verifiëren van de integriteit van het model

Na het downloaden van de LLaMA-modelbestanden is het belangrijk om hun integriteit te verifiëren om ervoor te zorgen dat de bestanden correct zijn gedownload en niet zijn gemanipuleerd.

Een manier om dit te doen is door de bestandshashes geleverd door Anthropic te controleren en deze te vergelijken met de hashes van de gedownloade bestanden. U kunt het sha256sum-commando (op Linux of macOS) of een tool zoals Get-FileHash (op Windows PowerShell) gebruiken om de SHA-256-hash van de gedownloade bestanden te berekenen en deze te vergelijken met de verwachte waarden.

Hier is een voorbeeld van hoe u de bestandsintegriteit kunt verifiëren op Linux of macOS:

# Bereken de SHA-256-hash van het gedownloade modelbestand
sha256sum llama.7b.pth

# Vergelijk de berekende hash met de verwachte hash geleverd door Anthropic

Als de hashes overeenkomen, kunt u er zeker van zijn dat de gedownloade bestanden authentiek zijn en niet zijn beschadigd tijdens het downloadproces.

Met de LLaMA-2-modelbestanden bij de hand en de integriteit geverifieerd, bent u nu klaar om te beginnen met het finetuningproces.

IV. Finetuning van LLaMA-2 voor een specifieke taak

A. Definiëren van de taak en dataset

De eerste stap in het finetuningproces is het duidelijk definiëren van de taak die u wilt bereiken en de dataset die u zult gebruiken voor het finetuningproces.

1. Identificatie van de taak

Het type taak dat u kiest, hangt af van uw specifieke gebruikssituatie en vereisten. Enkele veelvoorkomende taken die kunnen worden aangepakt door het finetuning van LLaMA-2 zijn onder andere:

  • Tekstgeneratie: Genereer samenhangende en contextueel relevante tekst, zoals verhalen, artikelen of productbeschrijvingen.
  • Vraagbeantwoording: Train het model om vragen te begrijpen en nauwkeurige en informatieve antwoorden te geven.
  • Taalvertaling: Pas het model aan om tekst te vertalen tussen verschillende talen.
  • Sentimentanalyse: Pas het model aan om de sentiment (positief, negatief of neutraal) van invoertekst te classificeren.
  • Samenvatting: Train het model om beknopte en informatieve samenvattingen van langere tekst te genereren.

2. Voorbereiden van de dataset

Nadat u de taak hebt geïdentificeerd, moet u de dataset voorbereiden die zal worden gebruikt voor het finetuningproces. Dit omvat de volgende stappen:

a. Gegevensverzameling: Verzamel een relevante dataset voor uw taak, ofwel uit openbaar beschikbare bronnen of door uw eigen dataset te maken. b. Gegevenspreprocessing: Reinig en preprocess de gegevens om ervoor te zorgen dat ze in een formaat staan dat gemakkelijk door het model kan worden gebruikt. Dit kan taken omvatten zoals tokenisatie, tekstevaluatie en omgaan met speciale tekens. c. Verdeling van trainingsvalidatie-test: Verdeel de dataset in trainings-, validatie- en testsets. De trainingsset wordt gebruikt om het model te finetunen, de validatieset wordt gebruikt om de prestaties van het model tijdens de training te controleren en de testset wordt gebruikt voor de uiteindelijke evaluatie.

Door de taak duidelijk te definiëren en een dataset van hoge kwaliteit te prepareren, legt u de basis voor een succesvol finetuningproces.

B. Voorbereiden van de finetuning-pijplijn

Met de taak en dataset op hun plaats, kunt u nu beginnen met het opzetten van de finetuning-pijplijn. Dit omvat de volgende stappen:

1. Configuratie van de tokenizer

De eerste stap is het configureren van de tokenizer, die verantwoordelijk is voor het omzetten van de invoertekst in een reeks tokens die door het model verwerkt kunnen worden. De Hugging Face Transformers-bibliotheek biedt voorgeleerde tokenizers voor verschillende modellen, waaronder LLaMA-2.

from transformers import LlamaTokenizer
 
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('path/to/llama-2-model')

2. Laden en preprocessen van de dataset

Vervolgens moet u de dataset laden en de gegevens preprocessen om ze te laten overeenkomen met het verwachte formaat van het model. Dit kan taken omvatten zoals het converteren van de tekst naar token-ID's, het opvullen van de sequenties tot een vaste lengte en het maken van de noodzakelijke invoer-uitvoerparen voor de finetuningtaak.

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
 
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, tokenizer):
        self.data = data
        self.tokenizer = tokenizer
 
    def __len__(self):
        return len(self.data)
 
    def __getitem__(self, idx):
        # Preprocess de gegevens en retourneer de invoer-uitvoerparen
```python
input_ids = self.tokenizer.encode(self.data[idx][0], return_tensors='pt')
output_ids = self.tokenizer.encode(self.data[idx][1], return_tensors='pt')
return input_ids, output_ids
 
# Maak de dataset en dataloader aan
dataset = MyDataset(train_data, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

3. Initialisatie en configuratie van het model

Tot slot moet u het LLaMA-2 model initialiseren en configureren voor de fine-tuning taak. Dit omvat het laden van de vooraf getrainde modelgewichten en het opzetten van de benodigde modelcomponenten.

from transformers import LlamaForCausalLM
 
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('pad/naar/llama-2-model')
model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id

Met de tokenizer, dataset en model opgezet, bent u nu klaar om het fine-tuning proces te implementeren.

C. Implementatie van het fine-tuning proces

Het fine-tuning proces omvat het trainen van het LLaMA-2 model op de taakspecifieke dataset, waarbij de parameters van het model worden bijgewerkt om de prestaties op de doeltaak te verbeteren.

1. Definiëren van de trainingslus

De trainingslus is de kern van het fine-tuning proces, waarbij de parameters van het model worden bijgewerkt op basis van de trainingsdata. Hier is een eenvoudig voorbeeld:

import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
 
# Stel de optimizer en loss functie in
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = F.cross_entropy
 
# Trainingslus
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, outputs in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        logits = model(inputs, labels=outputs).logits
        loss = loss_fn(logits.view(-1, logits.size(-1)), outputs.view(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
    # Evalueer het model op de validatieset
    # en implementeer vroegtijdig stoppen indien gewenst

In dit voorbeeld gebruiken we de AdamW optimizer en de cross-entropy loss functie om het model te trainen. U kunt experimenteren met verschillende optimalisatie-algoritmen, loss functies en hyperparameters om de beste configuratie te vinden voor uw specifieke taak.

2. Monitoren en evalueren van het fine-tuning

Tijdens het fine-tuning proces is het belangrijk om de prestaties van het model te monitoren en de voortgang te evalueren. Dit kan worden gedaan door het model periodiek te evalueren op de validatieset en verschillende metrieken bij te houden, zoals:

  • Perplexiteit: Een maat voor hoe goed het model het volgende token in de sequentie voorspelt.
  • BLEU-score: Een metriek om de kwaliteit van machinevertaling of tekstgeneratie te evalueren.
  • **F1-score

Convolutional Neural Networks (CNN's)

Convolutional Neural Networks (CNN's) zijn een gespecialiseerd type neuraal netwerk dat bijzonder geschikt is voor het verwerken van gegevens met een roosterachtige topologie, zoals afbeeldingen. CNN's bestaan uit meerdere lagen, waarvan elke een specifieke taak uitvoert, zoals eigenschapselectie of classificatie.

De kerncomponenten van een CNN zijn:

  1. Convolutional Layers: Deze lagen passen een set van leerzame filters toe op de invoerafbeelding, waarbij eigenschappen zoals randen, vormen en texturen worden geëxtraheerd.
  2. Pooling Layers: Deze lagen verkleinen de ruimtelijke dimensies van de eigenschapskaarten, waardoor overpassing wordt beheerst en het model robuuster wordt voor kleine verschuivingen en vervormingen.
  3. Fully Connected Layers: Deze lagen nemen de uitvoer van de convolutionele en pooling lagen en gebruiken deze om de uiteindelijke classificatie- of regressietaak uit te voeren.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige CNN-architectuur voor beeldclassificatie:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

Dit model neemt grijswaardeafbeeldingen van 28x28 pixels als invoer, stuurt ze door drie convolutionele lagen met max-pooling en gebruikt vervolgens twee volledig verbonden lagen om de afbeeldingen te classificeren in een van de 10 klassen.

Recurrent Neural Networks (RNN's)

Recurrent Neural Networks (RNN's) zijn een type neuraal netwerk dat is ontworpen om sequentiële gegevens, zoals tekst, spraak of tijdreeksgegevens, te verwerken. In tegenstelling tot feedforward neurale netwerken, die gegevens onafhankelijk verwerken, behouden RNN's een "geheugen" van eerdere invoer, waardoor ze de temporele afhankelijkheden in de gegevens kunnen vastleggen.

De kerncomponenten van een RNN zijn:

  1. Recurrent Layers: Deze lagen verwerken de invoersequentie één element per keer en behouden een verborgen toestand die van de ene tijdstap naar de volgende wordt doorgegeven.
  2. Fully Connected Layers: Deze lagen nemen de uitvoer van de recurrente lagen en gebruiken deze om de uiteindelijke classificatie- of regressietaak uit te voeren.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige RNN voor tekstclassificatie:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Stel dat u een getokeniseerde tekstdataset heeft
num_words = 10000
max_length = 100
 
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words, 128, input_length=max_length))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Dit model neemt een sequentie van 100 woordindices in, stuurt ze door een embedding-laag om ze om te zetten in dichte vectoren, en gebruikt vervolgens een LSTM-laag om de volgorde te verwerken. De uiteindelijke volledig verbonden laag produceert een enkele uitvoer, die kan worden gebruikt voor binaire classificatietaken.

Long Short-Term Memory (LSTM's)

Long Short-Term Memory (LSTM's) zijn een speciaal type RNN dat is ontworpen om het probleem van het verdwijnen van gradiënten aan te pakken, wat het voor traditionele RNN's moeilijk kan maken om langdurige afhankelijkheden in de gegevens te leren.

LSTM's introduceren een nieuw concept genaamd "celstaat", die fungeert als een geheugen dat selectief kan worden bijgewerkt en van de ene tijdstap naar de volgende kan worden doorgegeven. Dit stelt LSTM's in staat om langdurige afhankelijkheden in de gegevens beter vast te leggen.

Hier is een voorbeeld van een LSTM voor tijdreeksvoorspelling:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# Stel dat u een tijdreeksdataset heeft
n_features = 5
n_steps = 10
 
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Dense(1))

Dit model neemt een sequentie van 10 tijdstappen, elk met 5 kenmerken, en gebruikt een LSTM-laag met 50 eenheden om de sequentie te verwerken. De uiteindelijke volledig verbonden laag produceert een enkele uitvoer, die kan worden gebruikt voor tijdreeksvoorspellingstaken.

Generative Adversarial Networks (GAN's)

Generative Adversarial Networks (GAN's) zijn een type diep leermiddel dat bestaat uit twee neurale netwerken: een generator en een discriminator. Het generatieve netwerk wordt getraind om nieuwe gegevens te genereren die lijken op de trainingsgegevens, terwijl het discriminerende netwerk wordt getraind om onderscheid te maken tussen echte en gegenereerde gegevens.

De belangrijkste componenten van een GAN zijn:

  1. Generator Network: Dit netwerk neemt een willekeurige ruisvector in en genereert nieuwe gegevens die lijken op de trainingsgegevens.
  2. Discriminator Network: Dit netwerk neemt echte of gegenereerde gegevens in en geeft een waarschijnlijkheid weer dat de gegevens echt zijn.

De twee netwerken worden op een vijandige manier getraind, waarbij de generator de discriminator probeert te misleiden en de discriminator probeert echte en gegenereerde gegevens correct te identificeren.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige GAN voor het genereren van handgeschreven cijfers:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, LeakyReLU, BatchNormalization
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Generator Network
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7*7*256, input_shape=(100,), activation=LeakyReLU()))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU()))
generator.add(BatchNormalization())
generator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU()))
generator.add(BatchNormalization())
generator.add(Conv2D(1, (5, 5), padding='same', activation='tanh'))
 
# Discriminator Network
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation=LeakyReLU()))
discriminator.add(BatchNormalization())
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU()))
discriminator.add(BatchNormalization())
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Combineer de generator en discriminator tot een GAN-model
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))

Dit model maakt gebruik van een convolutionele generator en een convolutionele discriminator om handgeschreven cijfers te genereren. De generator neemt een 100-dimensionale ruisvector in en genereert 28x28 grijswaardeafbeeldingen, terwijl de discriminator echte of gegenereerde afbeeldingen neemt en een waarschijnlijkheid geeft dat de afbeelding echt is.

Conclusie

In deze tutorial hebben we verschillende belangrijke architecturen voor diep leren behandeld, waaronder Convolutional Neural Networks (CNN's), Recurrent Neural Networks (RNN's), Long Short-Term Memory (LSTM's) en Generative Adversarial Networks (GAN's). We hebben voorbeelden en codefragmenten gegeven om te illustreren hoe deze modellen kunnen worden geïmplementeerd met behulp van de TensorFlow/Keras-bibliotheek.

Deze diep leernetwerken hebben een breed scala aan toepassingen, van computervisie en natuurlijke taalverwerking tot tijdreeksanalyse en generatieve modellering. Naarmate het veld van diep leren zich blijft ontwikkelen, is het essentieel om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen en beste praktijken.We hopen dat deze handleiding je een solide basis heeft gegeven in diep leren en je heeft geïnspireerd om deze krachtige technieken verder te verkennen. Veel plezier met leren!

Hoe u eenvoudig een Deep Learning Werkstation kunt opzettenHoe GAN in PyTorch gemakkelijk te begrijpen voor beginners