Livebook で Bumblebee から GPT2 を使って文章の続きを生成する

## はじめに

Bumblebee の公式サンプルに従ってモデルを実行してみるシリーズです

今回は GPT2 という自然言語処理 AI モデルを使って、途中まで書かれた文章の続きを生成します

このシリーズの記事

- [画像分類: ResNet50](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/b9b4799683af5aaa29dd)
- [画像生成: Stable Diffusion](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/8070f6bc372015be6a8d)
- [文章の穴埋め: BERT](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/dcc03a8d19d7320dda8f)
- [文章の判別: BERTweet](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/1f8624d717fb2b1dbdc0)
- 文章の生成: GPT2 (ここ)
- [質疑応答: RoBERTa](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/316d0c24020468d07f18)
- [固有名詞の抽出: bert-base-NER](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/82ac1dddfdddc8a2f79d)

Bumblebee の公式サンプル

https://github.com/elixir-nx/bumblebee/blob/main/notebooks/examples.livemd

実装の全文はこちら

https://github.com/RyoWakabayashi/elixir-learning/blob/main/livebooks/bumblebee/text_generation.livemd

## 実行環境

- MacBook Pro 13 inchi
  - 2.4 GHz クアッドコアIntel Core i5
  - 16 GB 2133 MHz LPDDR3
- macOS Ventura 13.0.1
- Rancher Desktop 1.6.2
  - メモリ割り当て 12 GB
  - CPU 割り当て 6 コア

Livebook 0.8.0 の Docker　イメージを元にしたコンテナで動かしました

https://hub.docker.com/layers/livebook/livebook/0.8.0/images/sha256-6ef3fdd439fd72af9ae01d58e947664a46a8493f031e179cc0e91c08ddac02e5?context=explore

コンテナ定義はこちらを参照

https://github.com/RyoWakabayashi/elixir-learning

## セットアップ

必要なモジュールをインストールして EXLA.Backend で Nx が動くようにします

```elixir
Mix.install(
  [
    {:bumblebee, "~> 0.1"},
    {:nx, "~> 0.4"},
    {:exla, "~> 0.4"},
    {:kino, "~> 0.8"}
  ],
  config: [nx: [default_backend: EXLA.Backend]]
)
```

コンテナで動かしている場合、キャッシュディレクトリーを指定した方が都合がいいです

※詳細は[この記事](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/8070f6bc372015be6a8d)を見てください

```elixir
cache_dir = "/tmp/bumblebee_cache"
```

## モデルのダウンロード

モデルファイルを Haggin Face からダウンロードしてきて読み込みます

必要な場合は `cache_dir` を指定します

```elixir
{:ok, gpt2} =
  Bumblebee.load_model({
    :hf,
    "gpt2",
    cache_dir: cache_dir
  })
```

```elixir
{:ok, tokenizer} =
  Bumblebee.load_tokenizer({
    :hf,
    "gpt2",
    cache_dir: cache_dir
  })
 ```

## サービスの提供

`Bumblebee.Text.generation` で文章生成サービスを提供します

`max_new_tokens` は追加される単語の上限数です

```elixir
serving = Bumblebee.Text.generation(gpt2, tokenizer, max_new_tokens: 10)
```

## マスクされた文章の準備

テキスト入力を作り、途切れた文章を入力します

```elixir
text_input = Kino.Input.text("TEXT", default: "Robots have gained human rights and")
```

![スクリーンショット 2022-12-13 16.39.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/e6973765-3166-eece-6f7e-7c12dcffe8ee.png)

入力された文章を取得します

```elixir
text = Kino.Input.read(text_input)
```

![スクリーンショット 2022-12-13 16.39.33.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/fbb2df59-d2a5-7c72-3b9c-f231f805fe03.png)

## 推論の実行

推論して結果を表示します

```elixir
serving
|> Nx.Serving.run(text)
|> then(&(&1.results))
```

![スクリーンショット 2022-12-13 16.40.05.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/ac02dfc3-d822-1ef5-3b46-31d1847a1df3.png)

## 他のモデル

GPT2 のより重いモデルでも推論できます

```elixir
serve_model = fn repository_id ->
  {:ok, model} =
    Bumblebee.load_model({
      :hf,
      repository_id,
      cache_dir: cache_dir
    })

  {:ok, tokenizer} =
    Bumblebee.load_tokenizer({
      :hf,
      repository_id,
      cache_dir: cache_dir
    })

  Bumblebee.Text.generation(model, tokenizer, max_new_tokens: 10)
end
```

```elixir
"gpt2-medium"
|> serve_model.()
|> Nx.Serving.run(text)
|> then(&(&1.results))
```

![スクリーンショット 2022-12-13 16.41.07.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/cd34acbc-0c80-9557-230d-88ff1ad59a34.png)

```elixir
"gpt2-large"
|> serve_model.()
|> Nx.Serving.run(text)
|> then(&(&1.results))
```

![スクリーンショット 2022-12-13 16.59.51.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/35f8dbd5-f690-aabf-63f7-5b6359c20630.png)

## まとめ

公式 GitHub の Pull Request を見ていると、他にも色々なモデルが追加されようとしています

まだまだこの勢いは止まらないですね