En la era del big data y la inteligencia artificial, las empresas buscan continuamente formas de utilizar estas tecnologías para obtener una ventaja competitiva. Una de las áreas más candentes de la IA en este momento es la IA generativa, y con razón. La IA generativa ofrece soluciones poderosas que traspasan los límites de lo posible en términos de creatividad e innovación. En el centro de estas soluciones de vanguardia se encuentra un modelo básico (FM), un modelo de aprendizaje automático muy avanzado que está previamente entrenado con grandes cantidades de datos. Muchos de estos modelos básicos han demostrado una capacidad notable para comprender y generar texto similar al humano, lo que los convierte en una herramienta valiosa para una variedad de aplicaciones, desde la creación de contenido hasta la automatización de la atención al cliente.
Sin embargo, estos modelos no están exentos de desafíos. Son excepcionalmente grandes y requieren grandes cantidades de datos y recursos computacionales para entrenarse. Además, optimizar el proceso de capacitación y calibrar los parámetros puede ser un proceso complejo e iterativo que requiere experiencia y experimentación cuidadosa. Estas pueden ser barreras para muchas organizaciones que buscan construir sus propios modelos básicos. Para superar este desafío, muchos clientes están considerando perfeccionar los modelos de cimentación existentes. Esta es una técnica popular para ajustar una pequeña porción de los parámetros del modelo para aplicaciones específicas y al mismo tiempo preservar el conocimiento ya codificado en el modelo. Permite a las organizaciones utilizar el poder de estos modelos al tiempo que reduce los recursos necesarios para personalizarlos en un dominio o tarea específica.
Hay dos enfoques principales para ajustar los modelos básicos: el ajuste tradicional y el ajuste eficiente de parámetros. El ajuste tradicional implica actualizar todos los parámetros del modelo previamente entrenado para una tarea posterior específica. Por otro lado, el ajuste fino eficiente en parámetros incluye una variedad de técnicas que permiten la personalización de un modelo sin actualizar todos los parámetros del modelo original. Una de esas técnicas se llama Adaptación de rango bajo (LoRA). Implica agregar pequeños módulos específicos de tareas al modelo previamente entrenado y entrenarlos mientras se mantiene fijo el resto de los parámetros, como se muestra en la siguiente imagen.
Fuente: IA generativa en AWS (O'Reilly, 2023)
LoRA ha ganado popularidad recientemente por varias razones. Ofrece un entrenamiento más rápido, requisitos de memoria reducidos y la capacidad de reutilizar modelos previamente entrenados para múltiples tareas posteriores. Más importante aún, el modelo base y el adaptador se pueden almacenar por separado y combinar en cualquier momento, lo que facilita almacenar, distribuir y compartir versiones optimizadas. Sin embargo, esto introduce un nuevo desafío: cómo gestionar adecuadamente estos nuevos tipos de modelos ajustados. ¿Debería combinar el modelo base y el adaptador o mantenerlos separados? En esta publicación, analizamos las mejores prácticas para administrar modelos ajustados de LoRA en Amazon SageMaker para abordar esta cuestión emergente.
Trabajar con FM en el Registro de modelos de SageMaker
En esta publicación, analizamos un ejemplo de extremo a extremo de cómo ajustar el modelo de lenguaje grande (LLM) de Llama2 utilizando el método QLoRA. QLoRA combina los beneficios del ajuste eficiente de parámetros con la cuantificación de 4 bits/8 bits para reducir aún más los recursos necesarios para ajustar un FM a una tarea o caso de uso específico. Para esto, usaremos el modelo Llama7 de 2 mil millones de parámetros previamente entrenado y lo ajustaremos en el conjunto de datos databricks-dolly-15k. Los LLM como Llama2 tienen miles de millones de parámetros y están previamente capacitados en conjuntos de datos de texto masivos. El ajuste fino adapta un LLM a una tarea posterior utilizando un conjunto de datos más pequeño. Sin embargo, ajustar modelos grandes es computacionalmente costoso. Es por eso que utilizaremos el método QLoRA para cuantificar los pesos durante el ajuste fino para reducir este costo de cálculo.
En nuestros ejemplos, encontrará dos cuadernos (llm-finetune-combined-with-registry.ipynb
y llm-finetune-separate-with-registry.ipynb
). Cada uno funciona de una manera diferente para manejar los modelos ajustados de LoRA, como se ilustra en el siguiente diagrama:
- Primero, descargamos el modelo Llama2 previamente entrenado con 7 mil millones de parámetros usando SageMaker Studio Notebooks. Los LLM, como Llama2, han demostrado un rendimiento de vanguardia en tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) cuando se ajustan con datos específicos del dominio.
- A continuación, ajustamos Llama2 en el conjunto de datos databricks-dolly-15k utilizando el método QLoRA. QLoRA reduce el costo computacional del ajuste fino mediante la cuantificación de los pesos del modelo.
- Durante el ajuste, integramos SageMaker Experiments Plus con la API de Transformers para registrar automáticamente métricas como gradiente, pérdida, etc.
- Luego versionamos el modelo Llama2 ajustado en SageMaker Model Registry usando dos enfoques:
- Almacenamiento del modelo completo
- Almacenamiento del adaptador y del modelo base por separado.
- Finalmente, alojamos los modelos Llama2 ajustados utilizando la biblioteca Deep Java (DJL) que sirve en un punto final en tiempo real de SageMaker.
En las siguientes secciones, profundizaremos en cada uno de estos pasos para demostrar la flexibilidad de SageMaker para diferentes flujos de trabajo de LLM y cómo estas características pueden ayudar a mejorar las operaciones de sus modelos.
Requisitos previos
Complete los siguientes requisitos previos para comenzar a experimentar con el código.
- Créar un Dominio de SageMaker Studio: Amazon SageMaker Studio, específicamente Studio Notebooks, se utiliza para iniciar la tarea de ajuste de Llama2 y luego registrar y ver los modelos dentro. Registro de modelos de SageMaker. Experimentos de SageMaker También se utiliza para ver y comparar registros de trabajos de ajuste fino de Llama2 (pérdida de entrenamiento/pérdida de pruebas/etc.).
- Cree un depósito de Amazon Simple Storage Service (S3): Se requiere acceso a un depósito de S3 para almacenar artefactos de entrenamiento y pesos de modelos. Para obtener instrucciones, consulte Crear un cubo. El código de muestra utilizado para esta publicación utilizará el depósito S3 predeterminado de SageMaker, pero puede personalizarlo para usar cualquier depósito S3 relevante.
- Configure colecciones de modelos (permisos de IAM): actualice su función de ejecución de SageMaker con permisos para grupos de recursos como se enumeran a continuación Guía para desarrolladores de colecciones de registros de modelos para implementar la agrupación de Registro de modelos utilizando colecciones de modelos.
- Acepte los términos y condiciones de Llama2: deberá aceptar el acuerdo de licencia de usuario final y la política de uso aceptable para utilizar el modelo básico de Llama2.
Los ejemplos están disponibles en el Repositorio GitHub. Los archivos del cuaderno se prueban utilizando cuadernos de Studio que se ejecutan en el kernel optimizado para GPU PyTorch 2.0.0 Python 3.10 y el tipo de instancia ml.g4dn.xlarge.
Experimentos más integración de devolución de llamada
Experimentos de Amazon SageMaker le permite organizar, rastrear, comparar y evaluar experimentos de aprendizaje automático (ML) y versiones de modelos desde cualquier entorno de desarrollo integrado (IDE), incluidos los Jupyter Notebooks locales, utilizando SageMaker Python SDK o boto3. Proporciona la flexibilidad de registrar las métricas, parámetros, archivos, artefactos de su modelo, trazar gráficos de las diferentes métricas, capturar varios metadatos, buscarlos y admitir la reproducibilidad del modelo. Los científicos de datos pueden comparar rápidamente el rendimiento y los hiperparámetros para la evaluación del modelo a través de tablas y gráficos visuales. También pueden utilizar SageMaker Experiments para descargar los gráficos creados y compartir la evaluación del modelo con sus partes interesadas.
La formación de LLM puede ser un proceso lento, costoso e iterativo. Es muy importante que un usuario realice un seguimiento de la experimentación de LLM a escala para evitar una experiencia de ajuste de modelo inconsistente. API de transformador HuggingFace permitir a los usuarios realizar un seguimiento de las métricas durante las tareas de capacitación a través de Devoluciones de llamada. Las devoluciones de llamada son piezas de código de "solo lectura" que pueden personalizar el comportamiento del bucle de entrenamiento en PyTorch Trainer y que pueden inspeccionar el estado del bucle de entrenamiento para generar informes de progreso, iniciar sesión en TensorBoard o SageMaker Experiments Plus a través de una lógica personalizada (que se incluye como parte de este código base).
Puede importar el código de devolución de llamada de SageMaker Experiments incluido en el repositorio de código de esta publicación como se muestra en el siguiente bloque de código:
Esta devolución de llamada registrará automáticamente la siguiente información en SageMaker Experiments como parte de la ejecución de capacitación:
- Parámetros de entrenamiento e hiperparámetros
- Pérdida de capacitación y validación del modelo en el paso, época y final
- Artefactos de entrada y salida del modelo (conjunto de datos de entrenamiento, conjunto de datos de validación, ubicación de salida del modelo, depurador de entrenamiento y más)
El siguiente gráfico muestra ejemplos de los gráficos que puede mostrar utilizando esa información.
Esto le permite comparar varias ejecuciones fácilmente utilizando la función Analizar de SageMaker Experiments. Puede seleccionar las ejecuciones del experimento que desea comparar y automáticamente completarán los gráficos de comparación.
Registre modelos ajustados en las colecciones de registro de modelos
Colecciones de registros modelo es una característica de Registro de modelos de SageMaker que le permite agrupar modelos registrados que están relacionados entre sí y organizarlos en jerarquías para mejorar la capacidad de descubrimiento del modelo a escala. Usaremos colecciones de registros de modelos para realizar un seguimiento del modelo base y las variantes ajustadas.
Método de copia del modelo completo
El primer método combina el modelo base y el adaptador LoRA y guarda el modelo completamente ajustado. El siguiente código ilustra el proceso de fusión de modelos y guarda el modelo combinado usando model.save_pretrained()
.
Combinar el adaptador LoRA y el modelo base en un solo artefacto de modelo después del ajuste fino tiene ventajas y desventajas. El modelo combinado es autónomo y se puede gestionar e implementar de forma independiente sin necesidad del modelo base original. Se puede realizar un seguimiento del modelo como su propia entidad con un nombre de versión que refleje el modelo base y los datos de ajuste. Podemos adoptar una nomenclatura utilizando la base_model_name
+ afinado dataset_name
para organizar los grupos modelo. Opcionalmente, las colecciones de modelos podrían asociar los modelos originales y ajustados, pero esto puede no ser necesario ya que el modelo combinado es independiente. El siguiente fragmento de código le muestra cómo registrar el modelo ajustado.
Puede utilizar el estimador de entrenamiento para registrar el modelo en el Registro de modelos.
Desde Model Registry, puede recuperar el paquete del modelo e implementar ese modelo directamente.
Sin embargo, este enfoque tiene desventajas. La combinación de los modelos genera ineficiencia y redundancia en el almacenamiento, ya que el modelo base se duplica en cada versión mejorada. A medida que aumentan el tamaño del modelo y la cantidad de modelos ajustados, esto aumenta exponencialmente las necesidades de almacenamiento. Tomando el modelo llama2 7b como ejemplo, el modelo base tiene aproximadamente 13 GB y el modelo ajustado tiene 13.6 GB. Es necesario duplicar el 96% del modelo después de cada ajuste fino. Además, distribuir y compartir archivos de modelos muy grandes también se vuelve más difícil y presenta desafíos operativos a medida que los costos de transferencia y administración de archivos aumentan con el aumento del tamaño del modelo y los trabajos de ajuste.
Método de adaptador y base separados
El segundo método se centra en la separación de los pesos base y los pesos del adaptador guardándolos como componentes de modelo separados y cargándolos secuencialmente en tiempo de ejecución.
Ahorrar pesos de base y adaptador tiene ventajas y desventajas, similares al método de copia del modelo completo. Una ventaja es que puede ahorrar espacio de almacenamiento. Los pesos base, que son el componente más grande de un modelo ajustado, solo se guardan una vez y se pueden reutilizar con otros pesos adaptadores que se ajustan para diferentes tareas. Por ejemplo, los pesos base de Llama2-7B son aproximadamente 13 GB, pero cada tarea de ajuste solo necesita almacenar alrededor de 0.6 GB de pesos del adaptador, lo que supone un ahorro de espacio del 95 %. Otra ventaja es que los pesos base se pueden gestionar por separado de los pesos del adaptador mediante un registro de modelos de pesos base únicamente. Esto puede ser útil para dominios de SageMaker que se ejecutan en modo solo VPC sin una puerta de enlace de Internet, ya que se puede acceder a los pesos base sin tener que conectarse a Internet.
Crear grupo de paquetes de modelos para pesos base
Crear grupo de paquetes de modelos para pesos QLoRA
El siguiente código muestra cómo etiquetar pesos QLoRA con el tipo de conjunto de datos/tarea y registrar pesos delta ajustados en un registro de modelo separado y realizar un seguimiento de los pesos delta por separado.
El siguiente fragmento muestra una vista del Registro de modelos donde los modelos se dividen en pesos base y ajustados.
La gestión de modelos, conjuntos de datos y tareas para LLM hiperpersonalizados puede volverse abrumadora rápidamente. Colecciones de registro de modelos de SageMaker puede ayudarle a agrupar modelos relacionados y organizarlos en una jerarquía para mejorar la capacidad de descubrimiento del modelo. Esto facilita el seguimiento de las relaciones entre los pesos base, los pesos del adaptador y los conjuntos de datos de tareas de ajuste. También puede crear relaciones y vínculos complejos entre modelos.
Cree una nueva colección y agregue los pesos de su modelo base a esta colección.
Vincule todos sus pesos delta del adaptador LoRA ajustados a esta colección por tarea y/o conjunto de datos
Esto dará como resultado una jerarquía de recopilación que está vinculada por modelo/tipo de tarea y el conjunto de datos utilizado para ajustar el modelo base.
Este método de separar los modelos base y adaptador tiene algunos inconvenientes. Un inconveniente es la complejidad en la implementación del modelo. Debido a que hay dos artefactos de modelo separados, necesita pasos adicionales para volver a empaquetar el modelo en lugar de implementarlo directamente desde Model Registry. En el siguiente ejemplo de código, primero descargue y vuelva a empaquetar la última versión del modelo base.
Luego descargue y vuelva a empaquetar los últimos pesos del adaptador LoRA ajustados.
Dado que utilizará el servicio DJL con velocidad profunda para alojar el modelo, su directorio de inferencia debería verse como el siguiente.
Finalmente, empaquete el código de inferencia personalizado, el modelo base y el adaptador LoRA en un único archivo .tar.gz para su implementación.
Limpiar
Limpie sus recursos siguiendo las instrucciones en la sección de limpieza del cuaderno. Referirse a Precios de Amazon SageMaker para obtener detalles sobre el costo de las instancias de inferencia.
Conclusión
Esta publicación le mostró las mejores prácticas para administrar modelos ajustados de LoRA en Amazon SageMaker. Cubrimos dos métodos principales: combinar los pesos base y adaptador en un modelo autónomo y separar los pesos base y adaptador. Ambos enfoques tienen ventajas y desventajas, pero separar pesos ayuda a optimizar el almacenamiento y permite técnicas avanzadas de gestión de modelos como las colecciones de registros de modelos de SageMaker. Esto le permite crear jerarquías y relaciones entre modelos para mejorar la organización y la capacidad de descubrimiento. Le recomendamos que pruebe el código de muestra en Repositorio GitHub experimentar con estos métodos usted mismo. A medida que la IA generativa avanza rápidamente, seguir las mejores prácticas de gestión de modelos le ayudará a realizar un seguimiento de los experimentos, encontrar el modelo adecuado para su tarea y gestionar LLM especializados de manera eficiente a escala.
Referencias
Sobre los autores
James Wu es un arquitecto de soluciones especialista en inteligencia artificial/aprendizaje automático sénior en AWS. ayudar a los clientes a diseñar y crear soluciones de IA/ML. El trabajo de James cubre una amplia gama de casos de uso de ML, con un interés principal en la visión artificial, el aprendizaje profundo y la ampliación de ML en toda la empresa. Antes de unirse a AWS, James fue arquitecto, desarrollador y líder tecnológico durante más de 10 años, incluidos 6 años en ingeniería y 4 años en las industrias de marketing y publicidad.
Pranav Murthy es un arquitecto de soluciones especializado en IA/ML en AWS. Se enfoca en ayudar a los clientes a crear, entrenar, implementar y migrar cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) a SageMaker. Anteriormente trabajó en la industria de los semiconductores desarrollando grandes modelos de visión por computadora (CV) y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mejorar los procesos de semiconductores. En su tiempo libre, le gusta jugar al ajedrez y viajar.
Mecit Gungor es un arquitecto de soluciones especialista en IA/ML en AWS que ayuda a los clientes a diseñar y crear soluciones de IA/ML a escala. Cubre una amplia gama de casos de uso de IA/ML para clientes de telecomunicaciones y actualmente se enfoca en IA generativa, LLM y optimización de capacitación e inferencia. A menudo se le puede encontrar caminando por la naturaleza o jugando juegos de mesa con sus amigos en su tiempo libre.
Shelbee Eigen Brode es Arquitecto Principal de Soluciones Especializado en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en Amazon Web Services (AWS). Ha estado en tecnología durante 24 años, abarcando múltiples industrias, tecnologías y funciones. Actualmente se está enfocando en combinar su experiencia en DevOps y ML en el dominio de MLOps para ayudar a los clientes a entregar y administrar cargas de trabajo de ML a escala. Con más de 35 patentes otorgadas en varios dominios tecnológicos, le apasiona la innovación continua y el uso de datos para impulsar los resultados comerciales. Shelbee es cocreadora e instructora de la especialización en Ciencias prácticas de datos en Coursera. También es codirectora de Women In Big Data (WiBD), capítulo de Denver. En su tiempo libre, le gusta pasar tiempo con su familia, amigos y perros hiperactivos.
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- PlatoESG. Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
- PlatoSalud. Inteligencia en Biotecnología y Ensayos Clínicos. Accede Aquí.
- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/model-management-for-lora-fine-tuned-models-using-llama2-and-amazon-sagemaker/
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- También soy miembro del cuerpo docente de World Extreme Medicine (WEM) y embajadora europea de igualdad para The Transformational Travel Council (TTC). En mi tiempo libre, soy una incansable aventurera, escaladora, patrona de día, buceadora y defensora de la igualdad de género en el deporte y la aventura. En XNUMX, fundé Almas Libres, una ONG nacida para involucrar, educar y empoderar a mujeres y niñas a través del deporte urbano, la cultura y la tecnología.
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