Ch3. Fine-tuning a model with the Trainer API

1. Introduction

• How to prepare a large dataset from the Hub

• How to use the high-level Trainer API to fine-tuning a model

• How to use a custom training loop

• How to leverage the Accelerate library to easily run that custom training loop on any distributed setup

1.1. Fine-tuning이란?

Pre-trained 모델을 주어진 문제에 맞도록 튜닝 하는 작업을 의미한다.

2. Processing the data

이번 챕터에서는 MRPC(Microsoft Research Paraphrase Corpus) Dataset을 활용하여 학습을 진행해 보기로 한다.

2.1. Loading a dataset from the Hub

Hugging Face는 model, tokenizer 뿐만 아니라 dataset도 제공을 한다.

!pip install datasets

from datasets import load_dataset

raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc")
raw_datasets

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'],
        num_rows: 3668
    })
    validation: Dataset({
        features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'],
        num_rows: 408
    })
    test: Dataset({
        features: ['sentence1', 'sentence2', 'label', 'idx'],
        num_rows: 1725
    })
})

• dataset의 한 문장을 확인해보면

raw_train_dataset = raw_datasets["train"]
raw_train_dataset[0]

{'idx': 0,
 'label': 1,
 'sentence1': 'Amrozi accused his brother , whom he called " the witness " , of deliberately distorting his evidence .',
 'sentence2': 'Referring to him as only " the witness " , Amrozi accused his brother of deliberately distorting his evidence .'}

• 이미 label이 숫자표기로 되어있는 것을 확인할 수 있다. 어떤 label 값을 가지고 있는지 확인해 보자

raw_train_dataset.features

{'sentence1': Value(dtype='string', id=None),
 'sentence2': Value(dtype='string', id=None),
 'label': ClassLabel(num_classes=2, names=['not_equivalent', 'equivalent'], names_file=None, id=None),
 'idx': Value(dtype='int32', id=None)}

• 위 내용은 두 문장을 넣고 equivalent 여부를 체크하는 것으로 보인다.

2.2. Preprocessing a dataset

• tokenizer를 활용하여 convert 한다.

from transformers import AutoTokenizer

checkpoint = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
tokenized_sentences_1 = tokenizer(raw_datasets["train"]["sentence1"])
tokenized_sentences_2 = tokenizer(raw_datasets["train"]["sentence2"])

• model에 넣을 때 sentence1과 2를 각각 넣는 것이 아니다. 두 문장을 한번에 token화하게 된다.

inputs = tokenizer("This is the first sentence.", "This is the second one.")
inputs

{ 
  'input_ids': [101, 2023, 2003, 1996, 2034, 6251, 1012, 102, 2023, 2003, 1996, 2117, 2028, 1012, 102],
  'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
  'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
}

• token_type_ids: 첫 문장과 두번째 문장의 구분을 나타내는 값

input_ids 값을 decode 하게 되면 아래와 같이 얻을 수 있다.

tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"])

['[CLS]', 'this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', '.', '[SEP]', 'this', 'is', 'the', 'second', 'one', '.', '[SEP]']

• [CLS], [SEP] 같은 special token을 확인할 수 있다.

Dataset 객체를 생성하는 방법에 대해 알아보자. 우선 기본적인 방법으로 아래와 같이 정의할 수 있다.

tokenized_dataset = tokenizer(
    raw_datasets["train"]["sentence1"],
    raw_datasets["train"]["sentence2"],
    padding=True,
    truncation=True,
)

하지만 위 방법은 dictionary 형태의 return이 불가능하다. 그래서 Dataset.map method를 사용하게 된다. 이 method는 dataset의 각 element들에게 적용된다. tokenize 함수를 아래와 같이 설정하고 dataset.map을 통해 모든 element를 tokenize할 수 있도록 한다.

def tokenize_function(example):
    return tokenizer(example["sentence1"], example["sentence2"], truncation=True)

tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True)
tokenized_datasets

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['attention_mask', 'idx', 'input_ids', 'label', 'sentence1', 'sentence2', 'token_type_ids'],
        num_rows: 3668
    })
    validation: Dataset({
        features: ['attention_mask', 'idx', 'input_ids', 'label', 'sentence1', 'sentence2', 'token_type_ids'],
        num_rows: 408
    })
    test: Dataset({
        features: ['attention_mask', 'idx', 'input_ids', 'label', 'sentence1', 'sentence2', 'token_type_ids'],
        num_rows: 1725
    })
})

위와 같이 input_ids ,attention_mask token_type_ids 이 추가된 것을 확인할 수 있다.

2.3. Dynamic padding

Dataset을 DataLoader에 담아 데이터를 꺼내어 사용하게 되는데 우리는 불필요한 패딩을 줄이기위해 각 batch별로 가장 큰 길이를 지정하여 padding을 생성하게 된다.

여기서는 DataCollatorWithPadding 함수를 사용해 padding을 만들어 본다.

from transformers import DataCollatorWithPadding

data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)

samples = tokenized_datasets["train"][:8]
samples = {
    k: v for k, v in samples.items() if k not in ["idx", "sentence1", "sentence2"]
}
[len(x) for x in samples["input_ids"]]

[50, 59, 47, 67, 59, 50, 62, 32]

• 샘플 데이터를 추출하여 data_collator 에 넣어보면

batch = data_collator(samples)
{k: v.shape for k, v in batch.items()}

{'attention_mask': torch.Size([8, 67]),
 'input_ids': torch.Size([8, 67]),
 'token_type_ids': torch.Size([8, 67]),
 'labels': torch.Size([8])}

size가 67로 가장 큰 size로 잡힌 것을 확인 할 수 있다.

3. Fine-tuning a model with the Trainer API

Transformer는 Trainer 클래스를 제공해 fine-tune 하기 쉽도록 하였다.

3.1. Training

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)

• 우선 Dataset과 tokenizer를 가져와서 Pre-processing을 거친다.

TrainingArguments 클래스를 가져와 생성해준다.

from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments("test-trainer")

다음으로 모델 객체를 생성해 준다.

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

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

from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model,
    training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=data_collator,
    tokenizer=tokenizer,
)

trainer.train()

정말 너무 간단하게도 train method를 호출하는 것 만으로 학습이 진행된다.

3.2. Evaluation

predictions = trainer.predict(tokenized_datasets["validation"])
print(predictions.predictions.shape, predictions.label_ids.shape)

(408, 2) (408,)

import numpy as np
preds = np.argmax(predictions.predictions, axis=-1)

from datasets import load_metric

metric = load_metric("glue", "mrpc")
metric.compute(predictions=preds, references=predictions.label_ids)

{'accuracy': 0.8578431372549019, 'f1': 0.8996539792387542}

• 위 과정을 하나의 함수로 만들게 되면,

def compute_metrics(eval_preds):
    metric = load_metric("glue", "mrpc")
    logits, labels = eval_preds
    predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
    return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

training_args = TrainingArguments("test-trainer", evaluation_strategy="epoch")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)

trainer = Trainer(
    model,
    training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=data_collator,
    tokenizer=tokenizer,
    compute_metrics=compute_metrics
)

trainer.train()

4. A full training

Trainer 클래스의 도움없이 학습을 진행하는 일련의 과정을 살펴보기로 한다.

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)

우선 Dataset을 준비한다. 또 주어진 파라미터로 변환할 수 있도록 한다.

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

['attention_mask', 'input_ids', 'labels', 'token_type_ids']

다음으로는 Dataloader를 정의한다.

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
)

Dataloader 검증하기

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])}

모델을 준비한다.

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

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

배치를 넣어 잘 동작하는지 확인한다.

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

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

Optimizer 와 learning rate scheduler 설정.

from transformers import AdamW

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

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

4.1. Training loop

학습을 위해 GPU를 연결

import torch

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

device(type='cuda')

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)

4.2. Evaluation loop

from datasets import load_metric

metric= load_metric("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()

4. Accelerate ✔

Accelerate library를 활용하여 Multiple GPU에서 사용이 가능하다. 그와 관련된 소스를 보도록한다.

• 기존 학습

from transformers import AdamW, 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)

• Accelerate 학습

+ from accelerate import Accelerator
  from transformers import AdamW, 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)

• 사용시에는 Accelerate 설정 및 적용을 하여야 한다.

# accelerate config
# accelerate launch train.py

• On jupyter Notebooks

from accelerate import notebook_launcher

notebook_launcher(training_function)

accelerate/examples at main · huggingface/accelerateGitHub

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