Maîtriser la personnalisation de Llama 3 pour des projets d'IA

Affinage de Llama 3 : Maîtriser la personnalisation pour les projets d'IA

Bienvenue dans ce tutoriel sur l'affinage du modèle Llama 3 pour diverses tâches ! Je m'appelle Tommy, et je vais vous guider à travers ce tutoriel complet conçu pour vous doter des compétences nécessaires pour affiner un modèle génératif de pointe en utilisant des ensembles de données du monde réel. À la fin de ce tutoriel, vous serez prêt à appliquer vos connaissances lors de hackathons d'IA et d'autres projets passionnants.

Objectifs 📋

Dans ce tutoriel, nous allons couvrir :

Le processus d'affinage de Llama 3 pour diverses tâches à l'aide d'ensembles de données personnalisables.
Utilisation de l'implémentation Unsloth de Llama 3 pour son efficacité.
Exploitation des outils de Hugging Face pour la gestion des modèles et des ensembles de données.
Adaptation du processus d'affinage à vos besoins spécifiques, vous permettant d'affiner Llama 3 pour n'importe quelle tâche.

Prérequis 🛠️

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir ce qui suit :

Compréhension de base des transformeurs.
Familiarité avec la programmation Python.
Accès à Google Colab.
Connaissance de base de l'affinage des modèles.

Configurer l'environnement 🖥️

Google Colab ⚙️

Pour commencer, ouvrez Google Colab et créez un nouveau notebook. Assurez-vous d'activer le support GPU pour un entraînement plus rapide. Vous pouvez le faire en naviguant vers Modifier > Paramètres du notebook et en sélectionnant le GPU T4 comme accélérateur matériel. Le choix du GPU T4 optimisera les performances.

Installation des dépendances 📦

Dans votre notebook Colab, exécutez la commande suivante pour installer les bibliothèques nécessaires :

!pip install transformers datasets

Chargement du modèle pré-entraîné 📚

Nous allons utiliser l'implémentation Unsloth de Llama 3, qui est optimisée pour un entraînement et une inférence plus rapides. Remarque : Si vous utilisez un modèle avec accès restreint provenant de Hugging Face, n'oubliez pas d'ajouter le champ "token" à FastLanguageModel.from_pretrained avec votre jeton d'accès Hugging Face.

Préparation de l'ensemble de données 📊

Tout d'abord, téléchargez votre fichier dataset.json sur Google Colab contenant les données nécessaires à l'entraînement du modèle pour l'analyse de sentiments. Ensuite, définissez la requête à utiliser en conjonction avec l'ensemble de données pour l'affinage :

from datasets import load_dataset

# Charger l'ensemble de données
train_dataset = load_dataset('json', data_files='dataset.json')

Affinage du modèle 🔧

Nous allons utiliser LoRA (Low-Rank Adaptation) pour affiner le modèle de manière efficace. LoRA aide à adapter de grands modèles en insérant des matrices à faible rang entraînables dans chaque couche de l'architecture Transformer.

Explication des paramètres 📝

r : Rang de l'approximation à faible rang, fixé à 16 pour un bon équilibre entre performance et utilisation de la mémoire.
target_modules : Spécifie sur quels modules LoRA est appliqué, en se concentrant sur les parties les plus critiques du modèle.
lora_alpha : Facteur d'échelle pour les poids LoRA, fixé à 16 pour un entraînement stable.
lora_dropout : Taux de dropout appliqué aux couches LoRA, généralement fixé à 0 pour aucun dropout.
bias : Indique comment les biais sont traités, fixé à "none" ce qui signifie que les biais ne sont pas entraînés.
use_gradient_checkpointing : Réduit l'utilisation de la mémoire en stockant les activations intermédiaires.

Entraînement 🏋️

Nous allons utiliser le SFTTrainer de Hugging Face pour entraîner le modèle. Ci-dessous les paramètres utilisés pour TrainingArguments :

output_dir : Répertoire où le modèle tout juste entraîné et les points de contrôle seront sauvegardés. C'est essentiel pour reprendre l'entraînement et partager le modèle.
per_device_train_batch_size : Taille de lot pour l'entraînement sur chaque appareil, affectant l'utilisation de la mémoire et la vitesse d'entraînement.
save_steps : Nombre d'étapes entre chaque sauvegarde du modèle, crucial pour reprendre en cas d'interruptions.
save_total_limit : Nombre maximum de points de contrôle à conserver ; les anciens points de contrôle seront supprimés.
gradient_accumulation_steps : Étapes pour accumuler les gradients avant d'effectuer un passage arrière, utile pour les modèles plus grands.
warmup_steps : Étapes pour effectuer un échauffement du taux d'apprentissage, aidant à stabiliser le processus d'entraînement.
max_steps : Nombre total d'étapes d'entraînement ; l'entraînement s'arrête une fois cette limite atteinte.
learning_rate : Le taux d'apprentissage pour l'entraînement, contrôlant la taille de mise à jour des poids du modèle.
fp16 : Utilise des nombres à virgule flottante de 16 bits pendant l'entraînement pour réduire l'utilisation de la mémoire.
bf16 : Utilise la précision bfloat16, avantageuse sur certains matériels.

Configurez le SFTTrainer avec :

from transformers import SFTTrainer, TrainingArguments

args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    per_device_train_batch_size=8,
    save_steps=500,
    save_total_limit=2,
    gradient_accumulation_steps=2,
    warmup_steps=100,
    max_steps=1000,
    learning_rate=5e-5,
    fp16=True
)

trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=train_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
    dataset_text_field='text',
    max_seq_length=512
)

Utiliser le modèle affiné 🧠

Après l'entraînement, testez le modèle sur des entrées d'échantillon pour évaluer la tâche d'analyse de sentiments :

sample_input = "J'adore utiliser Llama 3 pour des projets d'IA !"
output = model(sample_input)

Sauvegarde et partage du modèle 💾

Il existe deux façons de sauvegarder votre modèle affiné :

Sauvegarder le modèle localement : Utilisez la fonction de sauvegarde pour enregistrer le modèle sur votre appareil.
Sauvegarder le modèle sur Hugging Face Hub : Partagez votre modèle en le téléchargeant sur la plateforme Hugging Face pour un accès public.

Conclusion 🎉

Et avec cela, vous devriez être bien équipé pour affiner le modèle Llama 3 pour une variété de tâches. En maîtrisant ces techniques, vous serez en mesure d'adapter le modèle à vos besoins spécifiques, vous permettant de relever des projets d'IA avec une plus grande efficacité et précision. Bonne chance avec vos efforts d'affinage et vos projets d'IA passionnants à venir ! 🚀