#
Полное обучение

Теперь мы посмотрим, как достичь результатов из предыдущей главы без использования класса `Trainer`. В этой главе мы предполагаем, что вы выполнили этапы препроцессинга раздела 2. Ниже короткая выжимка того, что вам понадобится:

    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)

###
Подготовка к обучению

Перед реализацией цикла обучения необходимо задать несколько объектов. Первый: загрузчики данных (далее - dataloaders), которые мы будем использовать для итерирования по батчам данных. Перед этим нам необходимо применить несколько операций постпроцессинга к нашему `tokenized_datasets`. Это нужно сделать: в прошлый раз за нас это автоматически делал `Trainer`. Необходимо сделать следующее:

- Удалить колонки, соответствующие значениям, которые модель не принимает на вход (например, `sentence1` и `sentence2`).
- Переименовать колонку `label` в `labels` (потому что модель ожидает аргумент, названный `labels`).
- Задать тип данных в датасете pytorch tensors вместо списков.

Наш `tokenized_datasets` предоставляет возможность использовать встроенные методы для каждого из приведенных выше шагов:

    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

Мы можем проверить, что в результате у нас присутствуют только те поля, которые ожидает наша модель:

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

Теперь, когда датасет готов, мы может задать dataloader:

    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
    )

Для того, чтобы убедиться в отсутствии ошибок в сделанном нами препроцессинге, мы можем проверить один батч данных:

    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])}

Обратите внимание, что фактические размеры, вероятно, будут немного отличаться для в вашем случае, так как мы установили `shuffle=True` для обучающего загрузчика данных, также мы дополняем (padding) до максимальной длины внутри батча.

Теперь мы полностью завершили этап препроцессинга (приятный, но неуловимый момент для любого специалиста по машинному обучению), перейдем к модели. Мы инициализируем ее точно так, как делали в предыдущем примере:

    from transformers import AutoModelForSequenceClassification

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

Чтобы убедиться, что обучение пойдет гладко, вы подадим на вход модели один батч:

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

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

Все модели 🤗 трансформеров возвращают значение функции потерь, если в данных были `labels`, а также логиты (в результате получается тензор 8 х 2).

Мы почти готовы к написанию обучающего цикла! Мы пропустили только две вещи: оптимизатор и планировщик скорости обучения (learning rate scheduler). Ввиду того, что мы пытаемся повторить вручную то, что делал за нас `Trainer`, мы будем использовать такие же значения по умолчанию. Оптимизатор, используемый в `Trainer` - `AdamW`, который является почти полной копией Adam, за исключением трюка с сокращением весов (далее - weight decay) (см. “Decoupled Weight Decay Regularization” за авторством Ilya Loshchilov и Frank Hutter).

    from torch.optim import AdamW

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

Наконец, планировщик скорости обучения по умолчанию - просто линейное уменьшение весов с максимального значения (5e-5) до 0. Чтобы корректно задать его, нам нужно знать число шагов в обучении, которое задается как произведение числа эпох и числа батчей (длины нашего загрузчика данных). Число эпох по умолчанию в `Trainer` равно 3, так же мы зададим его и сейчас:

    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

###
Обучающий цикл

Последний момент: мы хотим использовать GPU в случае, если у нас будет такая возможность (на CPU процесс может занять несколько часов вместо пары минут). Чтобы добиться этого, мы определим переменную `device` и «прикрепим» к видеокарте нашу модель и данные:

    import torch

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

    device(type='cuda')

Теперь мы готовы к обучению модели! Чтобы иметь представление о том, сколько времени это может занять, мы добавим прогресс-бар, который будет иллюстрировать, сколько шагов обучения уже выполнено. Это можно сделать с использованием бибилиотеки tqdm:

    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)

Вы можете заметить, что процесс обучения выглядит очень похожим на то, как он выглядел в наших первых примерах. Мы не указывали модели, чтобы она нам что-то возвращала в процессе обучения. Для этого мы добавим цикл валидации.

###
Валидационный цикл

Ранее мы использовали метрику, которую нам предоставляла библиотека 🤗 Evaluate. Мы уже знаем, что есть метод `metric.compute()`, однако метрики могут накапливать значения в процессе итерирования по батчу, для этого есть метод `add_batch()`. После того, как мы пройдемся по всем батчам, мы сможем вычислить финальный результат с помощью `metric.compute()`. Вот пример того, как это можно сделать в цикле валидации:

    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}

Повторим: результаты, которые получите вы, могут немного отличаться из-за наличия случайностей при инициализации параметров слоя модели и из-за случайного перемешивания датасета, однако их порядок должен совпадать.

✏️ Попробуйте! Измените обучающий цикл так, чтобы дообучить модель на датасете SST-2.

###
Ускорение обучающего цикла с помощью 🤗 Accelerate

Обучающий цикл, заданный выше, отлично работает на одном GPU или CPU. Однако использование библиотеки 🤗 Accelerate позволяет с небольшими изменениями сделать эту процедуру распределенной на несколько GPU или TPU. Начииная с момента создания обучающих и валидационных загрузчиков данных, наш «ручной» обучающий цикл выглядит так:

    from torch.optim import AdamW
    from transformers import 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)

А вот изменения, которые нужно внести, чтобы ускорить процесс:

    + from accelerate import Accelerator
      from torch.optim import AdamW
      from transformers import 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)

Первая строка – это строка импорта библиотеки. Вторая строка инициализирует объект `Accelerator`, который проанализирует окружение и определит необходимые настройки. 🤗 Accelerate автоматически использует доступное оборудование, поэтому вы можете удалить строки, которые «прикрепляют» модель и данные к видеокарте (или, если вам так удобнее, можете изменить их на `accelerator.device` вместо просто `device`).

Далее главная часть работы выполняется в строке, которая отправляет данные, модель и оптимизатор на `accelerator.prepare()`. Этот метод «обернет» ваши объекты в контейнер и убедится, что распределенное обучение выполняется корректно. Оставшиеся изменения – удаление строки, которая отправляет батч на `device` (повторим: если вы хотите оставить эту строку, замените `device` на `accelerator.device`) и замените `loss.backward()` на `accelerator.backward(loss)`.

⚠️ Чтобы воспользоваться ускорением, предлагаемым облачными TPU, мы рекомендуем дополнять данные до фиксированной длины с помощью аргументов `padding="max_length"` и `max_length` токенизатора.

Если вы хотите скопировать и запустить этот код, это полная версия с использованием 🤗 Accelerate:

    from accelerate import Accelerator
    from torch.optim import AdamW
    from transformers import 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)

Добавление этого в скрипт `train.py` сделает процесс обучения универсальным для любой распределенной системы. Попробуйте запустить его на вашей распределенной системе:

    accelerate config

эта строка предложит вам ответить на несколько вопросов и сохранит ваши ответы в конфигурационный файл, который будет использоваться при вызове команды:

    accelerate launch train.py

запускающей распределенное обучение.

Если вы хотите попробовать запустить этот код в Jupyter Notebook (например, протестировать его с TPU на Google Colab), просто вставьте код в `training_function()` и запустите последнюю ячейку:

    from accelerate import notebook_launcher

    notebook_launcher(training_function)

Вы можете найти больше примеров в репозитории 🤗 Accelerate repo.

< > Update on GitHub