Comment affiner Jamba : un guide complet

Êtes-vous prêt à amener votre modèle de langage au niveau supérieur ? Affiner Jamba, un modèle de langage puissant, peut ouvrir des possibilités incroyables pour générer du texte de haute qualité contextualisé. Dans cet article captivant, nous vous guiderons à travers les étapes pour affiner Jamba en utilisant l'extrait de code fourni. Préparez-vous à plonger dans le monde de la personnalisation des modèles de langage !

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Jennie Rose

Published on 30/04/2024

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Prérequis

Avant de vous lancer dans cette entreprise excitante, assurez-vous de disposer des prérequis suivants :

• Python 3.x installé sur votre système
• Bibliothèques requises : datasets, trl, peft, torch, transformers et mamba_ssm
• Accès à un GPU avec suffisamment de mémoire (recommandé pour un entraînement plus rapide)

Une fois ces prérequis vérifiés, passons au processus d'affinage !

Étape 1 : Charger l'ensemble de données

Pour commencer, nous devons charger l'ensemble de données que nous utiliserons pour affiner Jamba. Dans cet exemple, nous utiliserons l'ensemble de données "english_quotes" du référentiel Abirate. Voici comment vous pouvez charger l'ensemble de données :

from datasets import load_dataset
 
dataset = load_dataset("Abirate/english_quotes", split="train")

La fonction load_dataset de la bibliothèque datasets nous permet d'accéder facilement à l'ensemble de données souhaité. Nous spécifions le référentiel et le nom de l'ensemble de données, ainsi que la fraction que nous voulons utiliser pour l'entraînement.

Étape 2 : Configurer le tokenizer et le modèle

Ensuite, nous devons configurer le tokenizer et charger le modèle pré-entraîné Jamba. Le tokenizer est responsable de la conversion des données textuelles dans un format compréhensible par le modèle. Voici comment vous pouvez configurer le tokenizer et charger le modèle :

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
 
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    llm_int4_skip_modules=["mamba"]
)
 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jamba")
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "jamba",
    trust_remote_code=True, 
    device_map='auto',
    attn_implementation="flash_attention_2", 
    quantization_config=quantization_config, 
    use_mamba_kernels=True
)

Dans cet extrait de code, nous utilisons les classes AutoTokenizer et AutoModelForCausalLM de la bibliothèque transformers pour charger le tokenizer et le modèle Jamba. Nous configurons également les paramètres de quantification à l'aide de BitsAndBytesConfig pour activer la quantification sur 4 bits et spécifier les modules à ignorer pendant la quantification.

Étape 3 : Définir les arguments d'entraînement

Pour contrôler le processus d'affinage, nous devons définir les arguments d'entraînement. Ces arguments spécifient divers hyperparamètres et paramètres d'entraînement. Voici un exemple de la façon dont vous pouvez définir les arguments d'entraînement :

from transformers import TrainingArguments
 
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=1,
    gradient_accumulation_steps=4,
    optim="adamw_8bit",
    max_grad_norm=0.3,
    weight_decay=0.001,
    warmup_ratio=0.03,
    gradient_checkpointing=True,
    logging_dir='./logs',
    logging_steps=1,
    max_steps=50,
    group_by_length=True,
    lr_scheduler_type="linear",
    learning_rate=2e-3
)

Dans cet extrait de code, nous créons une instance de la classe TrainingArguments et spécifions divers arguments tels que le répertoire de sortie, le nombre d'époques d'entraînement, la taille du lot d'entraînement par périphérique, l'optimiseur, le taux d'apprentissage, etc. Ajustez ces arguments en fonction de vos besoins spécifiques et des ressources disponibles.

Étape 4 : Configurer LoRA

LoRA (Low-Rank Adaptation) est une technique utilisée pour affiner efficacement de grands modèles de langage tels que Jamba. Il permet d'affiner les paramètres du modèle de manière efficace en mettant à jour uniquement un petit sous-ensemble des paramètres du modèle. Voici comment vous pouvez configurer LoRA pour affiner Jamba :

from peft import LoraConfig
 
lora_config = LoraConfig(
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.05,
    init_lora_weights=False,
    r=8,
    target_modules=["embed_tokens", "x_proj", "in_proj", "out_proj"],
    task_type="CAUSAL_LM",
    bias="none"
)

Dans cet extrait de code, nous créons une instance de la classe LoraConfig de la bibliothèque peft. Nous spécifions les hyperparamètres de LoRA tels que lora_alpha, lora_dropout et les modules cibles auxquels appliquer LoRA. Ajustez ces paramètres en fonction de vos besoins spécifiques et de vos expérimentations.

Étape 5 : Créer le formateur

Avec l'ensemble de données, le tokenizer, le modèle, les arguments d'entraînement et la configuration LoRA en place, nous pouvons maintenant créer l'objet formateur. Le formateur est responsable de la gestion du processus d'affinage. Voici comment vous pouvez créer le formateur :

from trl import SFTTrainer
 
trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    args=training_args,
    peft_config=lora_config,
    train_dataset=dataset,
    max_seq_length=256,
    dataset_text_field="quote",
)

Dans cet extrait de code, nous créons une instance de la classe SFTTrainer de la bibliothèque trl. Nous transmettons le modèle chargé, le tokenizer, les arguments d'entraînement, la configuration LoRA et l'ensemble de données d'entraînement au formateur. Nous spécifions également la longueur maximale de la séquence et le champ texte à utiliser dans l'ensemble de données.

Étape 6 : Démarrer l'affinage

Avec tout en place, nous pouvons maintenant démarrer le processus d'affinage. Il suffit d'appeler la méthode train sur l'objet formateur :

trainer.train()

Ceci initiera le processus d'affinage, et Jamba commencera à apprendre à partir de l'ensemble de données fourni. La progression de l'entraînement sera affichée dans la console, y compris la perte et d'autres métriques pertinentes.

Étape 7: Évaluer et utiliser le modèle affiné

Une fois le processus d'affinage terminé, vous pouvez évaluer les performances du modèle affiné sur un ensemble de données de validation ou l'utiliser pour générer du texte. Pour générer du texte, vous pouvez utiliser la méthode generate du modèle en spécifiant la requête souhaitée et les paramètres de génération.

generated_text = model.generate(
    prompt="Il était une fois",
    max_length=100,
    num_return_sequences=1,
    temperature=0.7
)

Ajustez les paramètres de génération en fonction de vos besoins spécifiques et de vos expérimentations.

Conclusion

Félicitations ! Vous avez réussi à affiner Jamba en utilisant le bloc de code fourni. L'affinage d'un modèle de langage comme Jamba vous permet de l'adapter à des domaines, des styles ou des tâches spécifiques, ce qui permet de générer un texte de qualité élevée et contextuel.

N'oubliez pas d'expérimenter avec différents hyperparamètres, ensembles de données et configurations afin d'obtenir les meilleurs résultats pour votre cas d'utilisation spécifique. L'affinage est un processus itératif et il peut être nécessaire d'effectuer plusieurs tentatives pour trouver les réglages optimaux.

Maintenant que vous disposez d'un modèle Jamba affiné, vous pouvez exploiter son potentiel pour diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de texte, la réponse aux questions, l'analyse des sentiments, etc. Les possibilités sont infinies !

Bon affinage et génération de texte avec Jamba !

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