Ajustement fin de TinyLLaMA avec Unsloth : Un guide complet

Affinage de TinyLLaMA avec Unsloth : Un Guide Pratique

Bienvenue, passionnés d'IA et développeurs ! Dans ce guide détaillé, je suis ravi de vous montrer comment affiner TinyLLaMA, un petit modèle de langage (SLM) spécialement conçu pour les appareils de périphérie comme les téléphones mobiles. Que vous cherchiez à améliorer vos applications d'IA ou à participer à votre prochain hackathon, vous êtes au bon endroit. Plongeons-nous dans le vif du sujet !

Prérequis

Avant de plonger dans le tutoriel, assurez-vous d'avoir les éléments suivants :

• Connaissances de base en Python
• Familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique
• Un compte Google pour accéder à Google Colab.
• Un compte W&B (vous pouvez vous inscrire ici).

Mise en place de l'environnement d'affinage

Nous allons utiliser Google Colab pour affiner TinyLLaMA, en profitant de ses capacités GPU gratuites et accessibles. Voici comment commencer :

Créer un nouveau carnet Colab :

1. Visitez Google Colab et créez un nouveau carnet.
2. Réglez le runtime du carnet pour utiliser un GPU en sélectionnant Runtime > Change runtime type, puis choisissez T4 GPU dans la section Accélérateur matériel.

Installer les dépendances :

Dans votre cellule de code, exécutez la commande suivante pour installer les bibliothèques requises :

!pip install unsloth transformers accelerate

Chargement du modèle et du tokenizer

Ensuite, chargez le modèle TinyLLaMA et son tokenizer. Voici comment le faire avec des options de configuration :

from transformers import TinyLLaMA, TinyLLaMATokenizer

model = TinyLLaMA.from_pretrained('tiny-llama')
tokenizer = TinyLLaMATokenizer.from_pretrained('tiny-llama')

Sélection des couches et hyperparamètres

Après avoir chargé le modèle, configurez-le pour l'affinage en sélectionnant des couches spécifiques et en définissant des hyperparamètres clés :

À l'aide de la méthode get_peft_model du FastLanguageModel fourni par Unsloth, vous appliquez des techniques d'Affinage Efficace des Paramètres (PEFT) :

from unsloth import get_peft_model

peft_model = get_peft_model(model, 'LoRA', layers={'attention': ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"], 'feed_forward': ["gate_proj", "up_proj", "down_proj"]})

Préparation du jeu de données et définition du format de prompt

Maintenant que votre modèle est configuré, il est temps de préparer votre jeu de données. Vous pouvez utiliser le jeu de données Alpaca ou en créer un personnalisé. Voici comment :

Utiliser le jeu de données Alpaca

Le jeu de données Alpaca est spécifiquement conçu pour former des modèles à suivre des instructions

!pip install datasets
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('huggingface/alpaca')

Créer et charger un jeu de données personnalisé

Si vous optez pour un jeu de données personnalisé :

• Créez une structure de fichier JSON contenant des champs tels que instruction, input, et output.
• Chargez-le en utilisant :

dataset = load_dataset('json', data_files='dataset.json')

Suivi de l'affinage avec W&B

Weights & Biases (W&B) est inestimable pour suivre le processus d'entraînement de votre modèle :

import wandb

wandb.init(project="tiny-llama")

Entraînement de TinyLLaMA avec intégration W&B

Enfin, entraînons TinyLLaMA avec le SFTTrainer de la bibliothèque trl :

from trl import SFTTrainer

trainer = SFTTrainer(model, dataset,
                     args={'gradient_accumulation_steps': 4,
                           'per_device_train_batch_size': 2,
                           'logging_dir': './logs'})

trainer.train()

Suivi de l'entraînement avec Weights & Biases (W&B)

Pour voir les métriques d'entraînement :

1. Connectez-vous à W&B et naviguez vers votre projet.
2. Explorez le tableau de bord pour des métriques comme la perte, la vitesse d'entraînement et l'utilisation du GPU.

Tester le modèle affiné

Après l'entraînement, testez la performance de votre modèle :

output = model.generate(tokenizer.encode())
print(tokenizer.decode(output))

Sauvegarder le modèle affiné

Vous pouvez sauvegarder votre modèle localement ou le pousser vers le Hugging Face Hub :

• Localement : Utilisez

  model.save_pretrained('./fine_tuned_model')

• Hugging Face Hub :

  model.push_to_hub('your-hub-name')

Conseils pratiques

Voici quelques conseils pour améliorer votre expérience d'affinage :

• Évitez le sur-apprentissage : Surveillez la perte de validation. Utilisez des techniques comme l'arrêt précoce et la régularisation.
• Gérer les données déséquilibrées : Des techniques telles que le sur-échantillonnage et le poids de classe peuvent aider.
• Affinage sur des données limitées : L'augmentation des données et l'apprentissage par transfert peuvent maximiser la performance du modèle.

Considérations avancées

Vous souhaitez aller plus loin ? Considérez :

• Affinage spécifique par couche
• Apprentissage par transfert
• Intégration avec d'autres modèles

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons couvert les méthodes pour affiner TinyLLaMA en utilisant Unsloth, ainsi que des techniques efficaces de gestion des ressources. L'affinage peut entraîner des améliorations significatives des performances du modèle avec une utilisation efficace des ressources GPU dans Google Colab. Nous avons également souligné les meilleures pratiques, y compris l'importance de surveiller les performances de votre modèle avec W&B.

Bon modélisation, et que vos projets d'IA s'épanouissent !