Python中Keras微调Google Gemma：定制化指令增强大型语言模型LLM

全文链接：https://tecdat.cn/?p=35476

原文出处：拓端数据部落公众号

像谷歌、Meta和Twitter这样的大公司正大力推动其大型语言模型（LLM）的开源。最近，谷歌DeepMind团队推出了Gemma——一个由与创建谷歌Gemini模型相同的研究和技术构建的轻量级、开源LLM系列。

本文，我们将帮助客户了解Gemma模型，如何使用云GPU和TPU访问它们，以及如何在角色扮演数据集上训练最新的Gemma 7b-it模型。

了解谷歌的Gemma

Gemma（拉丁语中的“宝石”）是谷歌不同团队开发的一系列文本到文本、仅解码器的开源模型，尤其是谷歌DeepMind。它受到Gemini模型的启发，设计轻量级且兼容所有主流框架。

谷歌已经发布了两种Gemma模型权重，即Gemma 2B和Gemma 7B，它们提供预训练和指令调整后的变体，如Gemma 2B-it和Gemma 7B-it。

众所周知，Gemma与Gemini具有相似的技术组件，在与其他开源模型（如Meta的Llama-2模型）相比时，其尺寸达到了同类最佳性能。它在所有LLM基准测试中均优于Llama-2。

<img src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/27929f4ef4eb44279931313e86ef457e~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1000&h=615&s=173715&e=png&b=060606">

如何访问谷歌的Gemma模型

在TPU上运行Gemma推理

您可以前往Keras/Gemma，向下滚动，选择“gemma_instruct_2b_en”模型变体，然后点击“新建笔记本”按钮。这将启动一个包含Gemma模型的输入目录的云笔记本。

在右侧面板中向下滚动，选择“TPU VM v3-8”作为加速器。

确保您已经安装并更新了所有必要的Python库。

bash复制代码
    !pip install -q tensorflow-cpu  

    !pip install -q -U keras-nlp tensorflow-hub  

    !pip install -q -U keras>=3  

    !pip install -q -U tensorflow-text

要检查可用的TPU数量，您可以使用jax库和device函数来显示TPU设备。我们有权访问8个TPU。

我们现在将通过将jax设置为Keras后端来启用Keras 3的TPU。

完成初始设置后，访问Gemma模型并生成响应就变得相当简单。我们将使用keras_nlp库从Kaggle加载模型，然后将提示传递给generate函数。



      

    gemma_lm.generate(prompt, max_length=100)

在GPU上运行Gemma推理

现在，我们将使用GPU和转换器框架（而不是Keras）来生成响应。

在新的笔记本中，首先更改标题，然后将加速器更改为GPT T4 x2。

安装并更新所有必要的Python包。

由于Kaggle GPU的VRAM有限，我们无法加载完整的Gemma 7b-it模型。为了解决这个问题，我们将使用BitsAndBytes库以NF4类型配置进行4位量化来加载模型。同时，加载分词器。


      

    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(  

        modelName,  

        device_map="auto",  

        quantization_config=bnbConfig

创建一个简单的提示模板，包括系统、用户和AI。我们要求模型生成Python代码来显示星号模式。

在新的笔记本中，我们首先修改标题，然后将加速器更改为GPT T4 x2。接下来，我们将按照步骤安装并更新所需的Python包，加载数据集、模型和分词器，并执行监督微调（SFT）和推理。



    # 导入所需的库  

    import torch  



      



      

    # 加载模型和分词器  

    config = AutoConfig.from_pretrained(modelName)  

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelName)  

      

    # 初始化模型  

    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(modelName, config=config)  

      

    # 由于Kaggle GPU的VRAM有限，我们将使用BitsAndBytes进行4位量化  

    bnbConfig = AutoConfig.from_pretrained(modelName)  

    
        
      

    # 加载量化后的模型  

    quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(modelName, config=bnbConfig)  

      

    # 定义训练参数  

    training_args = TrainingArguments(  

        output_dir='./results',          # 输出目录  

        num_train_epochs=1,              # 训练周期数  


    # 初始化训练器  

    trainer = Trainer(  

        model=quantized_model,                         # 模型  

        args=training_args,                            # 训练参数  


    # 开始训练  

    trainer.train()  

      

    # 保存微调后的模型  

    trainer.save_model("./finetuned_gemma_model")

另外，微调大型模型可能需要大量的时间和计算资源。在Kaggle上，由于资源限制，您可能无法完成整个微调过程。如果您需要更强大的计算能力来微调大型模型，建议考虑使用云服务或本地高性能计算资源。

最后，请确保您已经正确地安装了所有必要的Python包，并且已经正确配置了Kaggle笔记本以使用GPU加速器。

为基准模型、数据集以及微调后的模型定义名称，我们稍后会将这些内容上传到Hugging Face Hub。

这些变量将在各个阶段中使用，例如加载数据集和模型、分词、训练和保存模型。

登录到Hugging Face CLI

我们将从Kaggle的秘钥（环境变量）中加载Hugging Face的API密钥。

使用API密钥登录到Hugging Face CLI。这将允许我们访问模型并将其保存到Hugging Face Hub。

初始化W&B工作区

使用W&B API密钥初始化weights and biases（W&B）工作区。我们将使用这个工作区来跟踪模型训练。



    # 监控LLM  

    wandb.login(key = secret_wandb)

加载数据集

复制代码
    # 加载数据集  



    dataset["text"][100]

我们的数据集由用户与助理之间基于名人风格的连续对话组成，这是一种角色扮演。

加载模型和分词器

为了避免内存问题，我们将使用BitsAndBytesConfig以4位精度加载我们的模型。这可以直接从Kaggle加载模型。

复制代码
    # 加载基准模型（Gemma 7B-it）  

    bnbConfig = BitsAndBytesConfig(  

        load_in_4bit = True,

加载分词器，并配置填充标记以修复fp16的问题。

复制代码
    # 加载分词器  

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model)

添加适配层

通过在我们的模型中添加适配层，我们可以更高效地对其进行微调。这样，我们无需训练整个模型，而只需更新适配层的参数，这将加速训练过程。

我们的目标模块将是'o_proj'、'q_proj'、'up_proj'、'v_proj'、'k_proj'、'down_proj'和'gate_proj'。

model = prepare_model_for_kbit_training(model)
peft_config = LoraConfig(
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.1,

训练模型

为了开始训练，我们需要指定超参数。这些参数是基础性的，可以通过调整它们来优化训练过程并提高模型的性能。

    training_arguments = TrainingArguments(  

        output_dir="./gemma-7b-v2-role-play",  

        num_train_epochs=1,

为了设置监督微调（SFT）训练器，我们需要向它提供模型、数据集、Lora配置、分词器和训练参数作为参数。

    trainer = SFTTrainer(  

        model=model,  

        train_dataset=dataset,  

        peft_config=peft_config,

接下来，我们将使用.train函数运行训练过程。微调过程大约花费了1小时1分钟的时间。训练损失逐渐减小，并且你可以通过增加epoch的数量来进一步减少这个损失。

python复制代码
    trainer.train()

完成Weights & Biases（W&B）会话，并为推断配置模型。

wandb.finish()
model.config.use_cache = True

w&b run history

我们在两种类型的GPU加速器上训练了模型。看起来P100的速度是T4 2X的两倍。

保存模型

接下来，我们将把模型适配器保存在本地，然后上传到Hugging Face hub。push_to_hub命令将创建仓库并将适配器配置和适配器权重推送到hub。

模型推断

为了使用我们微调后的模型生成响应，我们需要遵循几个步骤。

首先，我们将按照角色扮演数据集格式创建一个提示。然后，我们将提示传递给分词器，再传递给模型以生成预测。

为了将预测的输出转换为可读的文本，我们将使用分词器对其进行解码。



text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(text)

它还会提出相关的后续问题。

用一个新的角色再试一次：Michel Jordan。

python复制代码
    prompt = '''<|system|>Michael Jordan an NBA legend known for his competitive drive six championship wins with the Chicago Bulls.  


    text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)  

      

    print(text)

使用角色扮演适配器的Gemma 7B推断

要生成响应，我们不能简单地加载保存的适配器。我们需要将微调后的适配器与基础模型（Gemma 7b-it）合并。

安装所有必要的Python库。

从Kaggle secrets加载API密钥并登录到Hugging Face CLI。

!huggingface-cli login --token $secret_hf

提供基础模型和适配器的位置。




    new_model = "kingabzpro/gemma-7b-it-v2-role-play"

加载基础模型。




    base_model_reload = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(  

        base_model,

加载适配器并将其与基础模型合并。

加载分词器。


    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model, trust_remote_code=True

将提示通过分词器传递给模型进行响应生成。



    text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)  

      

    print(text)

解释了“自我”的含义。

QQ截图20240326140651.png
最受欢迎的见解

1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测

2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析

3.Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列

4.Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性

5.r语言copulas和金融时间序列案例

6.R 语言用RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

7.Matlab创建向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列

8.r语言k-shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

9.R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

Python中Keras微调Google Gemma：定制化指令增强大型语言模型LLM

全文链接：https://tecdat.cn/?p=35476

原文出处：拓端数据部落公众号

了解谷歌的Gemma

如何访问谷歌的Gemma模型

在TPU上运行Gemma推理

在GPU上运行Gemma推理

登录到Hugging Face CLI

初始化W&B工作区

加载数据集

加载模型和分词器

添加适配层

训练模型

保存模型

模型推断

使用角色扮演适配器的Gemma 7B推断

拓端tecdat

引用和评论

【专题】2024年双十一购物节营销、消费洞察报告汇总PDF洞察（附原数据表）

Light·技术公益创造营，开营了！

数据集汇总｜18个电影/音乐数据集汇总，覆盖影片/歌曲推荐、电影评价、歌词识别、音乐流派······

详解Diffusion扩散模型：理论、架构与实现

Looktech 发布 AI 智能眼镜：旋钮交互引领创新，智能体小程序开启无限可能

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRA知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验

8款国内外免费AI生成视频工具对比实测！我们真的可以做到“一人搞定一部影视作品“吗？