Google Colab を使って Llama 3 のファインチューニングを試してみました/大塚
npakaさんの記事を参考に、Llama3をファインチューニングしてみました!
途中でつまづいたところがあったので、備忘録として残します😚
<エラー>'SFTScriptArguments'をimportできません…
記事通りにやっていくと、「(6) 学習」の箇所でエラーが出ました。
対処方法
「trl/examples/scripts/sft.py」を開きます。
この「sft.py」を、まずは以下のコードで全て置き換えます。
# flake8: noqa
# Copyright 2023 The HuggingFace Inc. team. All rights reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
"""
# regular:
python examples/scripts/sft.py \
--model_name_or_path="facebook/opt-350m" \
--report_to="wandb" \
--learning_rate=1.41e-5 \
--per_device_train_batch_size=64 \
--gradient_accumulation_steps=16 \
--output_dir="sft_openassistant-guanaco" \
--logging_steps=1 \
--num_train_epochs=3 \
--max_steps=-1 \
--push_to_hub \
--gradient_checkpointing \
# peft:
python examples/scripts/sft.py \
--model_name_or_path="facebook/opt-350m" \
--report_to="wandb" \
--learning_rate=1.41e-5 \
--per_device_train_batch_size=64 \
--gradient_accumulation_steps=16 \
--output_dir="sft_openassistant-guanaco" \
--logging_steps=1 \
--num_train_epochs=3 \
--max_steps=-1 \
--push_to_hub \
--gradient_checkpointing \
--use_peft \
--lora_r=64 \
--lora_alpha=16
"""
import logging
import os
from contextlib import nullcontext
TRL_USE_RICH = os.environ.get("TRL_USE_RICH", False)
from trl.commands.cli_utils import init_zero_verbose, SftScriptArguments, TrlParser
if TRL_USE_RICH:
init_zero_verbose()
FORMAT = "%(message)s"
from rich.console import Console
from rich.logging import RichHandler
import torch
from datasets import load_dataset
from tqdm.rich import tqdm
from transformers import AutoTokenizer, TrainingArguments
from trl import (
ModelConfig,
RichProgressCallback,
SFTTrainer,
get_peft_config,
get_quantization_config,
get_kbit_device_map,
)
tqdm.pandas()
if TRL_USE_RICH:
logging.basicConfig(format=FORMAT, datefmt="[%X]", handlers=[RichHandler()], level=logging.INFO)
if __name__ == "__main__":
parser = TrlParser((SftScriptArguments, TrainingArguments, ModelConfig))
args, training_args, model_config = parser.parse_args_and_config()
# Force use our print callback
if TRL_USE_RICH:
training_args.disable_tqdm = True
console = Console()
################
# Model & Tokenizer
################
torch_dtype = (
model_config.torch_dtype
if model_config.torch_dtype in ["auto", None]
else getattr(torch, model_config.torch_dtype)
)
quantization_config = get_quantization_config(model_config)
model_kwargs = dict(
revision=model_config.model_revision,
trust_remote_code=model_config.trust_remote_code,
attn_implementation=model_config.attn_implementation,
torch_dtype=torch_dtype,
use_cache=False if training_args.gradient_checkpointing else True,
device_map=get_kbit_device_map() if quantization_config is not None else None,
quantization_config=quantization_config,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_config.model_name_or_path, use_fast=True)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
################
# Dataset
################
raw_datasets = load_dataset(args.dataset_name)
train_dataset = raw_datasets[args.dataset_train_name]
eval_dataset = raw_datasets[args.dataset_test_name]
################
# Optional rich context managers
###############
init_context = nullcontext() if not TRL_USE_RICH else console.status("[bold green]Initializing the SFTTrainer...")
save_context = (
nullcontext()
if not TRL_USE_RICH
else console.status(f"[bold green]Training completed! Saving the model to {training_args.output_dir}")
)
################
# Training
################
with init_context:
trainer = SFTTrainer(
model=model_config.model_name_or_path,
model_init_kwargs=model_kwargs,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
dataset_text_field=args.dataset_text_field,
max_seq_length=args.max_seq_length,
tokenizer=tokenizer,
packing=args.packing,
peft_config=get_peft_config(model_config),
callbacks=[RichProgressCallback] if TRL_USE_RICH else None,
)
trainer.train()
with save_context:
trainer.save_model(training_args.output_dir)
その後116行目を、npakaさんのコードを参考に書き換えます。
# データセットの読み込み
dataset = load_dataset("bbz662bbz/databricks-dolly-15k-ja-gozarinnemon", split="train")
dataset = dataset.filter(lambda example: example["category"] == "open_qa")
# プロンプトの生成
def generate_prompt(example):
messages = [
{
'role': "system",
'content': "あなたは日本語で回答するAIアシスタントです。"
},
{
'role': "user",
'content': example["instruction"]
},
{
'role': "assistant",
'content': example["output"]
}
]
return tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)
# textカラムの追加
def add_text(example):
example["text"] = generate_prompt(example)
return example
dataset = dataset.map(add_text)
dataset = dataset.remove_columns(["input", "category", "output", "index", "instruction"])
# データセットの分割
train_test_split = dataset.train_test_split(test_size=0.1)
train_dataset = train_test_split["train"]
eval_dataset = train_test_split["test"]
4/23のcommitで、'SftScriptArguments'が、'SFTScriptArguments'に変わっちゃってるのが原因かと思います。
Llamaモデルへのアクセス権限
また、こちらの学習用のコードを最初に実行した際、llamaへのアクセス権限がありませんといったエラーが出てきます。
# 学習
!python examples/scripts/sft.py \
--model_name meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
--dataset_name bbz662bbz/databricks-dolly-15k-ja-gozaru \
--dataset_text_field text \
--per_device_train_batch_size 2 \
--gradient_accumulation_steps 1 \
--learning_rate 2e-4 \
--optim adamw_torch \
--save_steps 50 \
--logging_steps 50 \
--max_steps 500 \
--use_peft \
--lora_r 64 \
--lora_alpha 16 \
--lora_dropout 0.1 \
--load_in_4bit \
--report_to wandb \
--output_dir Llama-3-Gozaru-8B-Instruct
その時は、表示されたHuggingFaceのURLにアクセスします。すると、以下のようなライセンス同意条項が出てきます。名前や生年月日を入力してアクセス権限を依頼します。僕がやった時は1時間もしないうちに許可されました🤗
使用GPU
Colabで使用するGPUは、V100だとメモリが不足してしまいました。A100につながるように何回か挑戦しました🥺
出力例
試行錯誤してなんとか上手くできました!