#
การเทรนโมเดลฉบับสมบูรณ์

คราวนี้เราจะมาดูกันว่าถ้าเราอยากเขียนโค้ดให้ได้ผลลัพธ์แบบเดียวกันกับใน section ที่แล้วโดยไม่ต้องเรียกใช้ `Trainer` class จะต้องทำอย่างไร เราสันนิษฐานว่าคุณได้ทำกระบวนการประมวลผลข้อมูลใน section 2 มาแล้ว โค้ดข้างล่างนี้เป็นการสรุปอย่างย่อครอบคลุมถึงกระบวนการทุกอย่างที่คุณจำเป็นต้องทำ:

    from datasets import load_dataset
    from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding

    raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc")
    checkpoint = "bert-base-uncased"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

    def tokenize_function(example):
        return tokenizer(example["sentence1"], example["sentence2"], truncation=True)

    tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True)
    data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)

###
เตรียมพร้อมก่อนเทรน

ก่อนที่เราจะเริ่มเขียนลูปในการเทรนโมเดล เราจะต้องกำหนดออพเจ็กต์บางตัวก่อน โดยออพเจ็กต์ชุดแรกที่เราต้องกำหนดก็คือ dataloaders (ออพเจ็กต์สำหรับโหลดข้อมูล) ที่เราจะใช้ในการโหลดข้อมูล โดยการทำซ้ำกับหลาย ๆ batch ของข้อมูล แต่ก่อนที่คุณจะกำหนด dataloaders เหล่านี้ เราจะต้องทำกระบวนการ postprocessing บางอย่างกับ `tokenized_datasets` ของเราก่อน เพื่อทำกระบวนการบางอย่างที่ `Trainer` ได้จัดการให้เราโดยอัตโนมัติ ซึ่งกระบวนการเหล่านั้นได้แก่:

- ลบคอลัมน์ที่มีข้อมูลที่โมเดลไม่ต้องการใช้ (เช่น คอลัมน์ `sentence1` และ `sentence2`)
- เปลี่ยนชื่อคอลัมน์ `label` เป็น `labels` (เพราะว่าโมเดลคาดหวังอากิวเมนต์ชื่อว่า `labels`)
- กำหนดรูปแบบของ datasets ให้ส่งผลลัพธ์ออกมาเป็น PyTorach tensors แทนที่จะเป็น lists

`tokenized_datasets` ของเรามีเมธอดสำหรับการจัดการแต่ละขั้นตอนดังนี้:

    tokenized_datasets = tokenized_datasets.remove_columns(["sentence1", "sentence2", "idx"])
    tokenized_datasets = tokenized_datasets.rename_column("label", "labels")
    tokenized_datasets.set_format("torch")
    tokenized_datasets["train"].column_names

จากนั้นเราก็สามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้ว่ามีเฉพาะคอลัมน์ที่โมเดลต้องการใช้:

    ["attention_mask", "input_ids", "labels", "token_type_ids"]

เมื่อเราทำขั้นตอนนี้เสร็จแล้ว เราก็สามารถกำหนด dataloaders ของเราได้อย่างง่ายดาย ดังนี้:

    from torch.utils.data import DataLoader

    train_dataloader = DataLoader(
        tokenized_datasets["train"], shuffle=True, batch_size=8, collate_fn=data_collator
    )
    eval_dataloader = DataLoader(
        tokenized_datasets["validation"], batch_size=8, collate_fn=data_collator
    )

เพื่อจะตรวจสอบอย่างรวดเร็วว่าไม่มีข้อผิดพลาดจากการประมวลผลข้อมูล เราสามารถลองเรียกข้อมูล batch หนึ่งมาดูได้ดังนี้:

    for batch in train_dataloader:
        break
    {k: v.shape for k, v in batch.items()}

    {'attention_mask': torch.Size([8, 65]),
     'input_ids': torch.Size([8, 65]),
     'labels': torch.Size([8]),
     'token_type_ids': torch.Size([8, 65])}

ควรระวังไว้ว่า shape ที่คุณได้อาจจะแตกต่างไปจากนี้เล็กน้อย เนื่องจากเราได้กำหนดค่าให้ training dataloader มีการทำ `shuffle=True` และเราได้เติมข้อมูลให้ยาวเท่ากับข้อมูลตัวที่ยาวที่สุดใน batch

ตอนนี้เราก็ทำกระบวนการประมวลผลข้อมูลเสร็จแล้ว (สำหรับนักปฏิบัติ ML แล้วนี่เป็นเป้าหมายที่น่าพึงพอใจทีเดียว แต่ยังไม่ได้ให้ผลลัพธ์อะไรออกมาเป็นรูปธรรมนะ) ลองกลับมาดูที่โมเดลกัน เราจะสร้างโมเดลขึ้นมาแบบเดียวกับที่เราทำใน section ที่แล้ว:

    from transformers import AutoModelForSequenceClassification

    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)

เพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างจะทำงานได้ราบรื่นตลอดการเทรน เราจึงลองส่ง batch ของเราเข้าไปในโมเดลนี้ดู:

    outputs = model(**batch)
    print(outputs.loss, outputs.logits.shape)

    tensor(0.5441, grad_fn=<NllLossBackward>) torch.Size([8, 2])

โมเดล 🤗 Transformers ทุกตัวจะให้ผลลัพธ์ค่า loss ออกมาด้วยถ้าหากเราใส่ข้อมูล `labels` เข้าไปด้วย และเรายังได้ผลลัพธ์ออกมาเป็น logits (ได้ออกมาเป็น 2 ค่าสำหรับแต่ละ input ใน batch ของเรา ดังนั้น logits จะเป็น tensor ที่มีขนาด 8 x 2)

เราเกือบจะพร้อมสำหรับการเขียนลูปในการเทรนแล้ว! เราแค่ต้องการอีกสองสิ่งเท่านั้นเอง: optimizer (ตัวปรับปรุงให้การเทรนราบรื่นขึ้น) และ learning rate scheduler (ตัวกำหนดค่า learning rate ตามเวลา) เนื่องจากตอนนี้เราพยายามจะเลียนแบบสิ่งที่ `Trainer` ทำไว้ เราก็จะใช้ค่าเริ่มต้นที่เหมือนกัน โดยตัว optimizer ที่ `Trainer` ใช้คือ `AdamW` ซึ่งเป็นตัวเดียวกันกับ Adam แต่มีการพลิกแพลงในส่วนของ weight decay regularization (ดูเพิ่มเติมที่ “Decoupled Weight Decay Regularization” โดย Ilya Loshchilov and Frank Hutter):

    from transformers import AdamW

    optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

เราก็มาถึงขั้นตอนสุดท้าย เราจะต้องกำหนดตัว learning rate scheduler ซึ่งมีค่าเริ่มต้นให้ learningrate มีการ decay แบบเชิงเส้น โดยมีการลดค่าจากค่า learning rate ที่สูงที่สุด (5e-5) ไปเรื่อย ๆ จนมีค่าเป็น 0 เพื่อจะกำหนดค่าให้ถูกต้อง เราจะต้องรู้ว่าการเทรนครั้งนี้มีการเทรนจำนวนทั้งสิ้นกี่ step ซึ่งคำนวณได้จากจำนวน epochs ที่เราจะเทรน คูณด้วยจำนวน training batches (ซึ่งก็คือความยาวของ training dataloader ของเรา) โดยตัว `Trainer` มีค่าเริ่มต้นในการเทรนอยู่ที่ 3 epochs เราก็จะยึดตามค่านี้:

    from transformers import get_scheduler

    num_epochs = 3
    num_training_steps = num_epochs * len(train_dataloader)
    lr_scheduler = get_scheduler(
        "linear",
        optimizer=optimizer,
        num_warmup_steps=0,
        num_training_steps=num_training_steps,
    )
    print(num_training_steps)

    1377

###
ลูปในการเทรน

ข้อควรคำนึงถึงข้อสุดท้าย: เราจะต้องการใช้ GPU ถ้าหากเรามีการติดตั้งไว้ (ถ้าเราเทรนบน CPU จะต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงแทนที่จะเป็นเวลาไม่กี่นาที) เพื่อกำหนดให้มีการใช้ GPU ทุกครั้งที่เป็นไปได้ เราสามารถกำหนด `device` ที่เราจะใส่โมเดลและ batches ของข้อมูลของเราลงไปได้ดังนี้:

    import torch

    device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
    model.to(device)
    device

    device(type='cuda')

ตอนนี้เราก็พร้อมจะเทรนโมเดลแล้ว! เพื่อให้เราพอคาดการณ์ได้ว่าการเทรนจะใช้เวลานานเท่าไร เราจึงเพิ่มแถบแสดงสถานะความคืบหน้าตามจำนวน step ในการเทรน โดยใช้ไลบรารี่ `tqdm` ดังนี้:

    from tqdm.auto import tqdm

    progress_bar = tqdm(range(num_training_steps))

    model.train()
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch in train_dataloader:
            batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
            outputs = model(**batch)
            loss = outputs.loss
            loss.backward()

            optimizer.step()
            lr_scheduler.step()
            optimizer.zero_grad()
            progress_bar.update(1)

คุณจะสามารถเห็นได้ว่าแก่นของลูปในการเทรนนั้นก็เหมือนกับตัวที่เราแสดงให้ดูในบทนำ เรายังไม่ได้กำหนดให้มีการรายงานค่าใด ๆ ออกมา ดังนั้นลูปในการเทรนตัวนี้จึงไม่ได้บอกอะไรเราเลยว่าโมเดลมีประสิทธิภาพเป็นอย่างไร เราจึงจำเป็นต้องเขียนลูปในการประเมินผลโมเดล (evaluation loop) ด้วย

###
ลูปในการประเมินผลโมเดล (evaluation loop)

เหมือนกับที่เราได้ทำไว้ก่อนหน้านี้ เราสามารถเรียกใช้ metric จากไลบรารี่ 🤗 Evaluate ได้เลย เราได้เห็นเมธอด `metric.compute()` มาแล้ว แต่ metrics ยังสามารถรวบรวมผลมาเป็น batches ให้เราได้ด้วย โดยใช้เมธอด `add_batch()` โดยเมื่อเรารวบรวมผลมาจากทุก batches แล้ว เราก็จะคำนวณผลลัพธ์สุดท้ายได้โดยใช้เมธอด `metric.compute()` โค้ดข้างล่างนี้เป็นตัวอย่างการทำทุกอย่างที่เรากล่าวมานี้ในลูปสำหรับประเมินผลโมเดล:

    import evaluate

    metric = evaluate.load("glue", "mrpc")
    model.eval()
    for batch in eval_dataloader:
        batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
        with torch.no_grad():
            outputs = model(**batch)

        logits = outputs.logits
        predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)
        metric.add_batch(predictions=predictions, references=batch["labels"])

    metric.compute()

    {'accuracy': 0.8431372549019608, 'f1': 0.8907849829351535}

ผลลัพธ์ที่ได้อาจแตกต่างไปเล็กน้อยเนื่องจากมีการสุ่มค่า weight ตอนสร้าง model head และมีการสลับข้อมูลแบบสุ่ม แต่ผลที่ได้ก็ควรจะใกล้เคียงกัน

✏️ ลองเลย! แก้ไขลูปในการเทรนก่อนหน้านี้เพื่อทำการ fine-tune โมเดลของคุณด้วย SST-2 dataset.

###
เร่งความเร็วให้ลูปในการเทรนของคุณด้วย 🤗 Accelerate

ลูปในการเทรนที่เรากำหนดขึ้นก่อนหน้านี้ทำงานได้ดีบน CPU หรือ GPU ตัวเดียว แต่การใช้ไลบรารี่ 🤗 Accelerate และเพิ่มการปรับค่าอีกเพียงเล็กน้อย จะช่วยให้เราสามารถเทรนบน distributed setup ที่มีการใช้ GPUs หรือ TPUs หลายตัวได้ โดยเริ่มต้นจากการสร้าง training และ validation dataloaders ลูปในการเทรนแบบ manual ของเรามีลักษณะดังนี้:

    from transformers import AdamW, AutoModelForSequenceClassification, get_scheduler

    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)
    optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=3e-5)

    device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
    model.to(device)

    num_epochs = 3
    num_training_steps = num_epochs * len(train_dataloader)
    lr_scheduler = get_scheduler(
        "linear",
        optimizer=optimizer,
        num_warmup_steps=0,
        num_training_steps=num_training_steps,
    )

    progress_bar = tqdm(range(num_training_steps))

    model.train()
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch in train_dataloader:
            batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
            outputs = model(**batch)
            loss = outputs.loss
            loss.backward()

            optimizer.step()
            lr_scheduler.step()
            optimizer.zero_grad()
            progress_bar.update(1)

และต่อไปนี้คือสิ่งที่ต้องปรับแก้:

    + from accelerate import Accelerator
      from transformers import AdamW, AutoModelForSequenceClassification, get_scheduler

    + accelerator = Accelerator()

      model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)
      optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=3e-5)

    - device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
    - model.to(device)

    + train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer = accelerator.prepare(
    +     train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer
    + )

      num_epochs = 3
      num_training_steps = num_epochs * len(train_dataloader)
      lr_scheduler = get_scheduler(
          "linear",
          optimizer=optimizer,
          num_warmup_steps=0,
          num_training_steps=num_training_steps
      )

      progress_bar = tqdm(range(num_training_steps))

      model.train()
      for epoch in range(num_epochs):
          for batch in train_dataloader:
    -         batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
              outputs = model(**batch)
              loss = outputs.loss
    -         loss.backward()
    +         accelerator.backward(loss)

              optimizer.step()
              lr_scheduler.step()
              optimizer.zero_grad()
              progress_bar.update(1)

โค้ดบรรทัดแรกที่ต้องเพิ่มเข้ามาเป็นส่วนของการ import โดยบรรทัดที่สองเป็นการสร้างออพเจ็กต์ `Accelerator` ที่จะตรวจสอบ environment ของคุณและสร้าง distributed setup ที่เหมาะสมขึ้นมาให้ โดย 🤗 Accelerate จะช่วยจัดการ device ให้คุณ คุณจึงสามารถเอาโค้ดส่วนที่คุณใส่โมเดลเข้าไปใน device ออกได้ (หรือถ้าคุณอยากคงไว้ ก็เปลี่ยนจาก `device` เป็น `accelerator.device`)

จากนัั้นก็มีการทำงานหลัก ๆ ในบรรทัดที่ส่ง dataloaders, โมเดล และ optimizer เข้าไปที่ `accelerator.prepare()` ซึ่งเป็นการ wrap ออพเจ็กต์เหล่านี้ให้อยู่ใน container ที่เหมาะสม และทำให้แน่ใจว่า distributed training ของคุณทำงานได้ตามที่ตั้งใจไว้ การเปลี่ยนแปลงส่วนที่เหลือคือการเอาโค้ดส่วนที่คุณใส่ batch เข้าไปใน `device` ออก (และอีกครั้ง ถ้าคุณอยากคงไว้ ก็เปลี่ยนจาก `device` เป็น `accelerator.device` และแก้จาก `loss.backward()` เป็น `accelerator.backward(loss)`)

⚠️ เพื่อที่จะได้ประโยชน์จากความเร็วที่เพิ่มขึ้นจากการใช้ Cloud TPUs เราแนะนำให้คุณเติมข้อมูลของคุณด้วยความยาวที่คงที่โดยการกำหนดอากิวเมนต์ `padding="max_length"` และ `max_length` ให้กับ tokenizer

ถ้าคุณอยากคัดลองและวางโค้ดเพื่อทดลองดู โค้ดข้างล่างนี้คือตัวอย่างของลูปในการเทรนโดยใช้ 🤗 Accelerate แบบสมบูรณ์:

    from accelerate import Accelerator
    from transformers import AdamW, AutoModelForSequenceClassification, get_scheduler

    accelerator = Accelerator()

    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)
    optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=3e-5)

    train_dl, eval_dl, model, optimizer = accelerator.prepare(
        train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer
    )

    num_epochs = 3
    num_training_steps = num_epochs * len(train_dl)
    lr_scheduler = get_scheduler(
        "linear",
        optimizer=optimizer,
        num_warmup_steps=0,
        num_training_steps=num_training_steps,
    )

    progress_bar = tqdm(range(num_training_steps))

    model.train()
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch in train_dl:
            outputs = model(**batch)
            loss = outputs.loss
            accelerator.backward(loss)

            optimizer.step()
            lr_scheduler.step()
            optimizer.zero_grad()
            progress_bar.update(1)

การใส่โค้ดข้างบนนี้เข้าไปในสคริปต์ `train.py` จะทำให้สคริปต์ของคุณรันได้ไม่ว่าจะมี distributed setup เป็นแบบใดก็ตาม เพื่อจะลองบน distributed setup ของคุณ ให้รันคำสั่งนี้:

    accelerate config

ซึ่งจะให้คุณตอบคำถาม 2-3 ข้อ และใส่คำตอบของคุณลงไปในไฟล์ configuration ที่ใช้ในคำสั่งนี้:

    accelerate launch train.py

ซึ่งจะเริ่มการเทรนโมเดลแบบ distributed

ถ้าคุณอยากลองโค้ดนี้บน Notebook (เช่น ทดลองกับ TPUs บน Colab) แค่วางโค้ดนี้ลงไปใน `training_function()` และรัน cell สุดท้ายด้วยโค้ดนี้:

    from accelerate import notebook_launcher

    notebook_launcher(training_function)

คุณสามารถศึกษาจากตัวอย่างอื่น ๆ เพิ่มเติม ได้ใน 🤗 Accelerate repo

< > Update on GitHub