AI & GPU
Jak szybko i łatwo dostroić LLaMA2

Jak szybko i łatwo dostroić LLaMA2

I. Wprowadzenie do dostrojenia LLaMA-2

A. Przegląd LLaMA-2 i jego możliwości

LLaMA-2 to druga iteracja, opracowana przez Anthropic, dużego modelu językowego dla sztucznej inteligencji (LLaMA). Jest to potężny i wszechstronny model językowy, który może być wykorzystywany do szerokiej gamy zadań przetwarzania języka naturalnego, takich jak generowanie tekstu, odpowiadanie na pytania i tłumaczenie języka.

LLaMA-2 została zbudowana na podstawie oryginalnego modelu LLaMA, który został wydany na początku 2023 roku i szybko zdobył uwagę ze względu na imponujące osiągi na różnych benchmarkach. Zaktualizowany model LLaMA-2 zawiera kilka usprawnień, w tym ulepszone dane treningowe, architekturę modelu i techniki optymalizacji, co skutkuje jeszcze bardziej zaawansowanym zrozumieniem i generacją języka.

Jedną z kluczowych cech LLaMA-2 jest jego zdolność do dostrojenia na zbiorach danych specyficznych dla dziedziny, co pozwala mu dostosować się do specjalistycznych zadań i scenariuszy. Proces dostrojenia jest przedmiotem tego samouczka, ponieważ umożliwia użytkownikom wykorzystanie mocy wstępnie nauczonego modelu LLaMA-2 i dostosowanie go do swoich konkretnych potrzeb.

B. Ważność dostrojenia dla zadań specyficznych dla dziedziny

Podczas gdy wstępnie nauczony model LLaMA-2 jest bardzo wydajny, został stworzony jako ogólnego zastosowania model językowy, nauczony na szerokim zbiorze danych. W wielu aplikacjach rzeczywistych istnieje jednak potrzeba dostosowania modelu do określonych dziedzin, zadań lub zbiorów danych.

Dostrojenie modelu LLaMA-2 na danych specyficznych dla dziedziny może przynieść wiele korzyści:

  1. Zwiększona wydajność: Dostrojenie modelu na danych bardziej związanych z docelowym zadaniem lub dziedziną pozwala osiągnąć lepszą wydajność, często przewyższając ogólnego modelu wstępnie nauczonego.

  2. Zdobywanie specjalistycznej wiedzy: Proces dostrojenia pozwala modelowi zdobyć specjalistyczną wiedzę i zrozumienie dotyczące docelowej dziedziny, co umożliwia generowanie bardziej precyzyjnych, odpowiednich i spójnych wyników.

  3. Dopasowane możliwości: Dostrojone modele mogą zostać dostosowane do wymagań konkretnego zadania lub aplikacji, co sprawia, że są bardziej odpowiednie dla potrzeb końcowych użytkowników.

  4. Efektywność: Dostrojenie modelu wstępnie nauczonego jest zazwyczaj efektywniejsze i szybsze niż uczenie modelu od podstaw, ponieważ wstępnie nauczony model już nauczył się wartościowych reprezentacji i wzorców z dużej ilości danych treningowych.

W kolejnych sekcjach przewodnik pokaże Ci, jak dostroić model LLaMA-2 dla konkretnej aplikacji, omawiając niezbędne kroki i najlepsze praktyki, aby zapewnić skuteczne i efektywne dostosowanie modelu.

II. Przygotowanie środowiska

A. Wymagania systemowe

Przed rozpoczęciem procesu dostrojenia ważne jest, aby upewnić się, że Twój system spełnia niezbędne wymagania sprzętowe i oprogramowanie.

1. Sprzęt

Dostrojenie modeli LLaMA-2 wymaga intensywnych obliczeń, dlatego zaleca się dostęp do potężnej karty graficznej z co najmniej 16 GB pamięci wideo. Dokładne wymagania sprzętowe mogą się różnić w zależności od rozmiaru zbioru danych i złożoności zadania, ale wysokiej klasy karta graficzna znacznie przyspieszy proces uczenia.

Dodatkowo, będziesz potrzebował odpowiedniej pamięci systemowej (RAM), aby pomieścić model i dane treningowe. Orientacyjnie, zalecane jest co najmniej 32 GB pamięci RAM, ale dokładne wymagania mogą się różnić w zależności od konkretnej sytuacji.

2. Oprogramowanie

Proces dostrojenia będzie wykonywany przy użyciu języka Python, dlatego musisz mieć skonfigurowane środowisko Python na swoim systemie. Zalecamy korzystanie z wersji Pythona 3.7 lub wyższej.

Dodatkowo, będziesz musiał zainstalować następujące kluczowe biblioteki:

  • PyTorch: Popularny framework do głębokiego uczenia się, który zostanie użyty do wczytywania i manipulowania modelem LLaMA-2.
  • Hugging Face Transformers: Potężna biblioteka, która zapewnia łatwe w użyciu interfejsy do pracy z wstępnie nauczonymi modelami językowymi, w tym z modelem LLaMA-2.
  • NumPy: Podstawowa biblioteka do obliczeń naukowych w Pythonie, używana do manipulacji i przetwarzania danych.
  • Pandas: Biblioteka do manipulacji i analizy danych, która może być pomocna przy pracy z danymi tabelarycznymi.
  • Tensorboard: Zestaw narzędzi do wizualizacji i śledzenia różnych metryk podczas procesu dostrojenia.

B. Instalacja niezbędnych bibliotek

Możesz zainstalować wymagane biblioteki za pomocą narzędzia pip, instalatora pakietów Python. Otwórz terminal lub wiersz polecenia i uruchom następujące polecenia:

pip install torch transformers numpy pandas tensorboard

Alternatywnie, możesz utworzyć środowisko wirtualne i zainstalować niezbędne zależności wewnątrz tego środowiska, aby uniknąć konfliktów z innymi pakietami Pythona na Twoim systemie.

# Utwórz środowisko wirtualne
python -m venv finetuning-env
# Aktywuj środowisko wirtualne
source finetuning-env/bin/activate
# Zainstaluj wymagane biblioteki
pip install torch transformers numpy pandas tensorboard

Po skonfigurowaniu niezbędnego sprzętu i oprogramowania, możesz przejść do następnego kroku: uzyskania modelu LLaMA-2.

III. Uzyskanie modelu LLaMA-2

A. Pobieranie wstępnie nauczonego modelu LLaMA-2

Model LLaMA-2 jest obecnie niedostępny publicznie, ponieważ jest to model własnościowy opracowany przez Anthropic. Jednak Anthropic udostępnił zestaw wstępnie nauczonych modeli LLaMA, które można wykorzystać jako punkt wyjścia do dostrojenia.

Aby uzyskać wstępnie nauczony model LLaMA, będziesz musiał postępować zgodnie z instrukcjami udostępnionymi przez Anthropic. Zazwyczaj wymaga to zarejestrowania się i akceptacji warunków użytkowania. Po uzyskaniu dostępu możesz pobrać pliki modelu ze strony internetowej lub repozytorium Anthropic.

B. Weryfikacja integralności modelu

Po pobraniu plików modelu LLaMA ważne jest, aby zweryfikować ich integralność, aby upewnić się, że zostały one pobrane poprawnie i nie zostały naruszone.

Jednym ze sposobów na to jest sprawdzenie sum kontrolnych plików dostarczonych przez Anthropic i porównanie ich z sumami kontrolnymi pobranych plików. Możesz użyć polecenia sha256sum (na systemach Linux lub macOS) lub narzędzia Get-FileHash (w programie PowerShell w systemie Windows), aby obliczyć sumę kontrolną SHA-256 pobranych plików i porównać je z oczekiwanymi wartościami.

Oto przykład, jak sprawdzić integralność plików na systemie Linux lub macOS:

# Oblicz sumę kontrolną SHA-256 pobranego pliku modelu
sha256sum llama.7b.pth

# Porównaj obliczoną sumę z oczekiwaną sumą podaną przez Anthropic

Jeśli sumy kontrolne się zgadzają, możesz mieć pewność, że pobrane pliki są autentyczne i nie zostały uszkodzone podczas procesu pobierania.

Model LLaMA-2 wraz z zweryfikowaną integralnością plików masz już gotowy, teraz możesz rozpocząć proces dostrojenia.

IV. Dostrojenie modelu LLaMA-2 dla konkretnego zadania

A. Definiowanie zadania i zbioru danych

Pierwszym krokiem w procesie dostrojenia jest jasne zdefiniowanie zadania, które chcesz osiągnąć, i zbioru danych, który zostanie wykorzystany do dostrojenia.

1. Identyfikowanie zadania

Typ zadania, które wybierzesz, zależy od twojego konkretnego przypadku użycia i wymagań. Niektóre powszechne zadania, które można rozwiązać poprzez dostrojenie modelu LLaMA-2, to:

  • Generowanie tekstu: Generowanie spójnego i kontekstowo istotnego tekstu, takiego jak opowiadania, artykuły lub opisy produktów.
  • Odpowiadanie na pytania: Wytrenuj model do rozumienia pytań i udzielania dokładnych i informacyjnych odpowiedzi.
  • Tłumaczenie języka: Dostrojenie modelu do tłumaczenia tekstu między różnymi językami.
  • Analiza sentymentu: Dostosuj model do klasyfikacji nastroju (pozytywny, negatywny lub neutralny) tekstu wejściowego.
  • Podsumowanie: Wytrenuj model do generowania zwięzłych i informacyjnych podsumowań dłuższego tekstu.

2. Przygotowanie zbioru danych

Po zidentyfikowaniu zadania będziesz musiał przygotować zbiór danych, który zostanie wykorzystany do dostrojenia. Wymaga to wykonania następujących kroków:

a. Gromadzenie danych: Zebranie odpowiedniego zbioru danych dla Twojego zadania, zarówno z publicznie dostępnych źródeł, jak i poprzez własne utworzenie zbioru danych. b. Przetwarzanie danych: Wprowadzenie czystości i przetworzenie danych, aby były w formacie, który może być łatwo przetwarzany przez model. Może to obejmować zadania takie jak tokenizacja, normalizacja tekstu i obsługa specjalnych znaków. c. Podział danych na zbiory treningowy, walidacyjny i testowy: Podzielenie zbioru danych na zbiory treningowy, walidacyjny i testowy. Zbiór treningowy będzie wykorzystywany do dostrojenia modelu, zbiór walidacyjny będzie wykorzystywany do monitorowania wydajności modelu podczas treningu, a zbiór testowy będzie wykorzystywany do ostatecznej oceny.

Jasne zdefiniowanie zadania i przygotowanie wysokiej jakości zbioru danych stawia podstawy pod pomyślny proces dostrojenia.

B. Przygotowanie potoku dostrojenia

Mając zadanie i zbiór danych, możesz teraz rozpocząć konfigurację potoku dostrojenia. Wymaga to wykonania następujących kroków:

1. Konfiguracja tokenizatora

Pierwszym krokiem jest skonfigurowanie tokenizatora, który jest odpowiedzialny za konwersję tekstu wejściowego na sekwencję tokenów, które mogą być przetwarzane przez model. Biblioteka Hugging Face Transformers zapewnia wstępnie nauczone tokenizatory dla różnych modeli, w tym dla LLaMA-2.

from transformers import LlamaTokenizer
 
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('ścieżka/do/modelu/llama-2')

2. Wczytywanie zbioru danych i przetwarzanie

Następnie, będziesz musiał wczytać zbiór danych i przetworzyć dane tak, aby pasowały do oczekiwanego formatu modelu. Może to obejmować zadania takie jak konwersja tekstu na identyfikatory tokenów, wyrównywanie sekwencji do stałej długości i tworzenie niezbędnych par wejście-wyjście dla zadania dostrojenia.

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):
        # Przetwórz dane i zwróć pary wejście-wyjście
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
 
# Utwórz zbiór danych i zamieniacz
dataset = MyDataset(train_data, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

3. Inicjalizowanie i konfigurowanie modelu

Na koniec, będziesz musiał zainicjalizować model LLaMA-2 i skonfigurować go dla zadania strojenia. Oznacza to załadowanie wagi pre-trenowanego modelu i skonfigurowanie odpowiednich komponentów modelu.

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

Z zamieniaczem, zbiorem danych i modelem gotowym, jesteś teraz gotowy, aby zaimplementować proces strojenia.

C. Implementacja procesu strojenia

Proces strojenia polega na trenowaniu modelu LLaMA-2 na zadaniowo-specyficznym zbiorze danych, aktualizowaniu parametrów modelu w celu poprawy jego działania w zadaniu docelowym.

1. Określanie pętli treningowej

Pętla treningowa jest rdzeniem procesu strojenia, gdzie parametry modelu są aktualizowane na podstawie danych treningowych. Oto prosty przykład:

import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
 
# Ustawienie optymalizatora i funkcji straty
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = F.cross_entropy
 
# Pętla treningowa
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()
 
    # Ocena modelu na zbiorze walidacyjnym
    # i implementacja wczesnego zatrzymywania, jeśli jest to wymagane

W tym przykładzie używamy optymalizatora AdamW i funkcji straty cross-entropy, aby trenować model. Możesz eksperymentować z różnymi algorytmami optymalizacji, funkcjami straty i hiperparametrami, aby znaleźć najlepszą konfigurację dla konkretnego zadania.

2. Monitorowanie i ocena strojenia

Podczas procesu strojenia ważne jest monitorowanie wydajności modelu i ocenianie postępów. Możesz to zrobić, oceniając model okresowo na zbiorze walidacyjnym i śledząc różne miary, takie jak:

  • Perpleksja: miara, która określa, jak dobrze model przewiduje następny token w sekwencji.
  • Wskaźnik BLEU: metryka używana do oceny jakości tłumaczenia maszynowego lub generowania tekstu.
  • **Wskaźnik F1

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) to specjalizowany rodzaj sieci neuronowej, który doskonale nadaje się do przetwarzania danych o topologii siatki, takich jak obrazy. CNN składają się z wielu warstw, z których każda ma swoje zadanie, takie jak ekstrakcja cech lub klasyfikacja.

Podstawowe składniki CNN to:

  1. Warstwy konwolucyjne: Warstwy te stosują zestaw możliwości nauki filtrów do obrazu wejściowego, wydobywając cechy takie jak krawędzie, kształty i tekstury.
  2. Warstwy agregujące: Warstwy te zmniejszają przestrzenne wymiary map cech, pomagając kontrolować overfitting i sprawiając, że model jest bardziej odporny na małe przesunięcia i zniekształcenia.
  3. Warstwy w pełni połączone: Warstwy te pobierają wynik warstw konwolucyjnych i agregujących i wykorzystują go do wykonania ostatecznego zadania klasyfikacji lub regresji.

Poniżej przedstawiono przykład prostego architektury CNN do klasyfikacji obrazów:

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'))

Ten model pobiera obrazy o rozmiarze 28x28 w skali szarości, przekształca je przez trzy warstwy konwolucyjne z agregacją w pełni połączoną, aby klasyfikować obrazy do jednej z 10 klas.

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to rodzaj sieci neuronowej, które są projektowane do obsługi danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa lub dane szeregowe. W odróżnieniu od jednokierunkowych sieci neuronowych, które przetwarzają dane niezależnie, RNN zachowuje "pamięć" wcześniejszych wejść, pozwalając im uwzględnić zależności czasowe w danych.

Podstawowe składniki RNN to:

  1. Warstwy rekurencyjne: Warstwy te przetwarzają sekwencję wejściową element po elemencie, utrzymując ukryte stan, który jest przekazywany od jednego kroku czasowego do drugiego.
  2. Warstwy w pełni połączone: Warstwy te pobierają wynik warstw rekurencyjnych i wykorzystują go do wykonania ostatecznego zadania klasyfikacji lub regresji.

Oto przykład prostego RNN do klasyfikacji tekstu:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Zakładając, że masz zbiór danych ztokenizowanych tekstów
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'))

Ten model pobiera sekwencję 100 indeksów słów, przekształca je za pomocą warstwy embeddingowej na gęste wektory, a następnie używa warstwy LSTM do przetwarzania sekwencji. Ostateczna warstwa w pełni połączona generuje pojedynczy wynik, który może być używany do zadań klasyfikacji binarnej.

Sieci długotrwałej pamięci krótkoterminowej (LSTMs)

Sieci długotrwałej pamięci krótkoterminowej (LSTMs) to specjalny rodzaj RNN, który został zaprojektowany w celu rozwiązania problemu zanikających gradientów, które utrudniają uczenie się zwykłych RNN w przypadku zależności długookresowych w danych.

LSTMs wprowadzają nowe pojęcie zwanem "stanem komórki", który działa jako pamięć, która może być selektywnie aktualizowana i przekazywana od jednego kroku czasowego do drugiego. Pozwala to LSTMs dokładniej uwzględniać długookresowe zależności w danych.

Oto przykład LSTM do prognozowania serii czasowych:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# Zakładając, że masz zbiór danych zserii czasowych
n_features = 5
n_steps = 10
 
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Dense(1))

Ten model pobiera sekwencję 10 kroków czasowych, z każdego kroku pochodzącego z 5 funkcji, a następnie używa warstwy LSTM z 50 jednostkami do przetwarzania sekwencji. Ostateczna warstwa w pełni połączona generuje pojedynczy wynik, który może być używany do prognozowania serii czasowych.

Generatywne sieci przeciwnikowe (GANs)

Generatywne sieci przeciwnikowe (GANs) to rodzaj modelu uczenia głębokiego, który składa się z dwóch sieci neuronowych: generującej i rozróżniającej. Sieć generująca jest trenowana w celu generowania nowych danych, które są podobne do danych treningowych, podczas gdy sieć rozróżniająca jest trenowana w celu rozróżniania między danymi prawdziwymi i wygenerowanymi.

Podstawowe składniki GAN to:

  1. Sieć generująca: Sieć ta pobiera losowy wektor szumu i generuje nowe dane, które przypominają dane treningowe.
  2. Sieć rozróżniająca: Sieć ta pobiera prawdziwe lub wygenerowane dane i zwraca prawdopodobieństwo, że dane są prawdziwe.

Obie sieci są trenowane w sposób wzajemnie przeciwny, w którym sieć generująca stara się zmylić sieć rozróżniającą, a sieć rozróżniająca stara się poprawnie rozpoznać dane prawdziwe i wygenerowane.

Oto przykład prostego GAN do generowania ręcznie pisanych cyfr:

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
 
# Sieć generująca
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'))
 
# Sieć rozróżniająca
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'))
 
# Połącz generator i dyskryminator w model GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))

Ten model używa generatora konwolucyjnego i dyskryminatora konwolucyjnego do generowania ręcznie pisanych cyfr. Generator pobiera 100-wymiarowy wektor szumu i generuje obrazy szarości 28x28, podczas gdy dyskryminator przyjmuje prawdziwe lub wygenerowane obrazy i zwraca prawdopodobieństwo, że obraz jest prawdziwy.

Podsumowanie

W tym samouczku przedstawiliśmy kilka ważnych architektur uczenia głębokiego, w tym konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), sieci długotrwałej pamięci krótkotrwałej (LSTMs) i generatywne sieci przeciwnikowe (GANs). Przedstawiliśmy przykłady i fragmenty kodu, aby pokazać, jak można zaimplementować te modele przy użyciu biblioteki TensorFlow/Keras.

Te modele uczenia głębokiego mają szerokie zastosowanie, od przetwarzania obrazów i przetwarzania języka naturalnego, po analizę serii czasowych i generatywne modele. W miarę rozwoju dziedziny uczenia głębokiego ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i najlepszymi praktykami.Mamy nadzieję, że ten samouczek zapewnił Ci solidne podstawy w dziedzinie uczenia głębokiego i zainspirował Cię do dalszego eksplorowania tych potężnych technik. Szczęśliwego naukowania!

Jak łatwo skonfigurować stanowisko do głębokiego uczenia maszynowegoJak łatwo zrozumieć GAN w PyTorch dla początkujących