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単一 GPU 向けに Hugging Face モデルを微調整する

  • [アーティクル]

この記事では、単一 GPU で Hugging Face transformers ライブラリを使用して、Hugging Face モデルを微調整する方法について説明します。 また、レイクハウスからデータを読み込み、モデルを MLflow に記録するための Databricks 固有の推奨事項も含まれています。これにより、Azure Databricks でモデルを使用して管理できます。

Hugging Face transformers ライブラリには、Transformers モデルの読み込みと微調整を可能にする Trainer ユーティリティと Auto Model クラスが用意されています。

これらのツールは、単純な変更を加えた次のタスクで使用できます。

  • 微調整するモデルの読み込み。
  • Hugging Face Transformers Trainer ユーティリティの構成の構築。
  • 単一 GPU でのトレーニングの実行。

「Hugging Face Transformers とは」を参照してください

必要条件

Hugging Face データセットをトークン化する

Hugging Face Transformers モデルでは、ダウンロードされたデータ内のテキストではなく、トークン化された入力が想定されます。 基本モデルとの互換性を確保するには、基本モデルから読み込まれる AutoTokenizer を使用します。 Hugging Face datasets を使用すると、トレーニングとテスト データの両方にトークナイザーを一貫して直接適用できます。

次に例を示します。

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model)
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding=False, truncation=True)

train_test_tokenized = train_test_dataset.map(tokenize_function, batched=True)

トレーニング構成を設定する

Hugging Face トレーニング構成ツールを使用して、Trainer を構成できます。 Trainer クラスでは、ユーザーは以下を指定する必要があります。

  • メトリック
  • 基本モデル
  • トレーニング構成

Trainer が計算する既定の loss メトリックに加え、評価メトリックを構成できます。 次の例では、メトリックとして accuracy を追加する方法を示します。

import numpy as np
import evaluate
metric = evaluate.load("accuracy")
def compute_metrics(eval_pred):
    logits, labels = eval_pred
    predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
    return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

NLP の Auto Model クラスを使用して、タスクに適したモデルを読み込みます。

テキスト分類の場合は、AutoModelForSequenceClassification を使用して、テキスト分類の基本モデルを読み込みます。 モデルを作成するときに、データセットの準備中に作成されたクラスの数とラベル マッピングを指定します。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
        base_model,
        num_labels=len(label2id),
        label2id=label2id,
        id2label=id2label
        )

次に、トレーニング構成を作成します。 TrainingArguments クラスを使用すると、出力ディレクトリ、評価戦略、学習率、およびその他のパラメーターを指定できます。

from transformers import TrainingArguments, Trainer
training_args = TrainingArguments(output_dir=training_output_dir, evaluation_strategy="epoch")

データ コレーターを使用すると、トレーニングと評価データセットの入力がバッチ処理されます。 DataCollatorWithPadding により、テキスト分類のベースライン パフォーマンスが向上します。

from transformers import DataCollatorWithPadding
data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer)

これらすべてのパラメーターが構築されたので、Trainer を作成できるようになりました。

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_test_dataset["train"],
    eval_dataset=train_test_dataset["test"],
    compute_metrics=compute_metrics,
    data_collator=data_collator,
)

トレーニングして MLflow に記録する

Hugging Face は MLflow と適切に連動し、MLflowCallback を使用してモデル トレーニング中にメトリックを自動的にログに記録します。 しかし、トレーニング済みのモデルは自分でログに記録する必要があります。

MLflow 実行でトレーニングをラップします。 これにより、トークナイザーとトレーニング済みのモデルから Transformers パイプラインが構築され、ローカル ディスクに書き込まれます。 最後に、mlflow.transformers.log_model を使用してモデルを MLflow に記録します。

from transformers import pipeline

with mlflow.start_run() as run:
  trainer.train()
  trainer.save_model(model_output_dir)
  pipe = pipeline("text-classification", model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_output_dir), batch_size=1, tokenizer=tokenizer)
  model_info = mlflow.transformers.log_model(
        transformers_model=pipe,
        artifact_path="classification",
        input_example="Hi there!",
    )

パイプラインを作成する必要がない場合は、トレーニングで使用されるコンポーネントをディクショナリに送信できます。

model_info = mlflow.transformers.log_model(
  transformers_model={"model": trainer.model, "tokenizer": tokenizer},
  task="text-classification",
  artifact_path="text_classifier",
  input_example=["MLflow is great!", "MLflow on Databricks is awesome!"],
)

推論のためにモデルを読み込む

モデルがログに記録され、準備ができたら、推論のためにモデルを読み込むのは、MLflow でラップされた事前トレーニング済みモデルの読み込みと同じです。

logged_model = "runs:/{run_id}/{model_artifact_path}".format(run_id=run.info.run_id, model_artifact_path=model_artifact_path)

# Load model as a Spark UDF. Override result_type if the model does not return double values.
loaded_model_udf = mlflow.pyfunc.spark_udf(spark, model_uri=logged_model, result_type='string')

test = test.select(test.text, test.label, loaded_model_udf(test.text).alias("prediction"))
display(test)

詳細については、「Azure Databricks でのモデルの提供」を参照してください。

一般的な CUDA エラーのトラブルシューティング

このセクションでは、一般的な CUDA エラーとその解決方法に関するガイダンスについて説明します。

OutOfMemoryError: CUDA のメモリ不足

大規模なモデルをトレーニングするときに発生する可能性がある一般的なエラーは、CUDA のメモリ不足エラーです。

例:

OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 14.76 GiB total capacity; 666.34 MiB already allocated; 17.75 MiB free; 720.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF.

このエラーを解決するには、次の推奨事項を試します。

  • トレーニングのバッチ サイズを小さくします。 TrainingArguments でper_device_train_batch_size の値を小さくできます。

  • 精度の低いトレーニングを使用します。 TrainingArguments で fp16=True を設定できます。

  • TrainingArguments で gradient_accumulation_steps を使用して、全体的なバッチ サイズを効果的に増やします。

  • 8 ビットの Adam オプティマイザーを使用します。

  • トレーニングの前に GPU メモリをクリーンアップします。 GPU メモリが未使用のコードによって占有される場合があります。

    from numba import cuda
device = cuda.get_current_device()
device.reset()

CUDA カーネル エラー

トレーニングを実行しているときに、CUDA カーネル エラーが発生する可能性があります。

例:

CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.

For debugging, consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

トラブルシューティングを行うには:

  • CPU でコードを実行してみて、エラーを再現できるかどうかを確認します。

  • もう 1 つのオプションは、CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 を設定して、より良いトレースバックを取得することです。

    import os
os.environ["CUDA_LAUNCH_BLOCKING"] = "1"

ノートブック: 単一 GPU でテキスト分類を微調整する

コード例をすぐに使い始めるために、この例のノートブックでは、テキスト分類のモデルを微調整するためのエンドツーエンドの例が提供されます。 この記事の以降のセクションでは、Azure Databricks で Hugging Face を使用して微調整する方法について詳しく説明します。

Hugging Face テキスト分類モデル ノートブックの微調整

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その他のリソース

Azure Databricks での Hugging Face についてさらに学習します。