번역
번역은 한 언어로 된 시퀀스를 다른 언어로 변환합니다. 번역이나 요약은 입력을 받아 일련의 출력을 반환하는 강력한 프레임워크인 시퀀스-투-시퀀스 문제로 구성할 수 있는 대표적인 태스크입니다. 번역 시스템은 일반적으로 다른 언어로 된 텍스트 간의 번역에 사용되지만, 음성 간의 통역이나 텍스트-음성 또는 음성-텍스트와 같은 조합에도 사용될 수 있습니다.
이 가이드에서 학습할 내용은:
- 영어 텍스트를 프랑스어로 번역하기 위해 T5 모델을 OPUS Books 데이터세트의 영어-프랑스어 하위 집합으로 파인튜닝하는 방법과
- 파인튜닝된 모델을 추론에 사용하는 방법입니다.
이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다.
시작하기 전에 필요한 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 확인하세요:
pip install transformers datasets evaluate sacrebleu
모델을 업로드하고 커뮤니티와 공유할 수 있도록 Hugging Face 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 새로운 창이 표시되면 토큰을 입력하여 로그인하세요.
>>> from huggingface_hub import notebook_login
>>> notebook_login()OPUS Books 데이터세트 가져오기
먼저 🤗 Datasets 라이브러리에서 OPUS Books 데이터세트의 영어-프랑스어 하위 집합을 가져오세요.
>>> from datasets import load_dataset
>>> books = load_dataset("opus_books", "en-fr")데이터세트를 train_test_split 메서드를 사용하여 훈련 및 테스트 데이터로 분할하세요.
>>> books = books["train"].train_test_split(test_size=0.2)훈련 데이터에서 예시를 살펴볼까요?
>>> books["train"][0]
{'id': '90560',
'translation': {'en': 'But this lofty plateau measured only a few fathoms, and soon we reentered Our Element.',
'fr': 'Mais ce plateau élevé ne mesurait que quelques toises, et bientôt nous fûmes rentrés dans notre élément.'}}반환된 딕셔너리의 translation 키가 텍스트의 영어, 프랑스어 버전을 포함하고 있는 것을 볼 수 있습니다.
전처리
다음 단계로 영어-프랑스어 쌍을 처리하기 위해 T5 토크나이저를 가져오세요.
>>> from transformers import AutoTokenizer
>>> checkpoint = "google-t5/t5-small"
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)만들 전처리 함수는 아래 요구사항을 충족해야 합니다:
- T5가 번역 태스크임을 인지할 수 있도록 입력 앞에 프롬프트를 추가하세요. 여러 NLP 태스크를 할 수 있는 모델 중 일부는 이렇게 태스크 프롬프트를 미리 줘야합니다.
- 원어(영어)과 번역어(프랑스어)를 별도로 토큰화하세요. 영어 어휘로 사전 학습된 토크나이저로 프랑스어 텍스트를 토큰화할 수는 없기 때문입니다.
max_length매개변수로 설정한 최대 길이보다 길지 않도록 시퀀스를 truncate하세요.
>>> source_lang = "en"
>>> target_lang = "fr"
>>> prefix = "translate English to French: "
>>> def preprocess_function(examples):
... inputs = [prefix + example[source_lang] for example in examples["translation"]]
... targets = [example[target_lang] for example in examples["translation"]]
... model_inputs = tokenizer(inputs, text_target=targets, max_length=128, truncation=True)
... return model_inputs전체 데이터세트에 전처리 함수를 적용하려면 🤗 Datasets의 map 메서드를 사용하세요. map 함수의 속도를 높이려면 batched=True를 설정하여 데이터세트의 여러 요소를 한 번에 처리하는 방법이 있습니다.
>>> tokenized_books = books.map(preprocess_function, batched=True)이제 DataCollatorForSeq2Seq를 사용하여 예제 배치를 생성합니다. 데이터세트의 최대 길이로 전부를 padding하는 대신, 데이터 정렬 중 각 배치의 최대 길이로 문장을 동적으로 padding하는 것이 더 효율적입니다.
>>> from transformers import DataCollatorForSeq2Seq
>>> data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, model=checkpoint)>>> from transformers import DataCollatorForSeq2Seq
>>> data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, model=checkpoint, return_tensors="tf")평가
훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 🤗 Evaluate 라이브러리로 평가 방법(evaluation method)을 빠르게 가져올 수 있습니다. 현재 태스크에 적합한 SacreBLEU 메트릭을 가져오세요. (메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 🤗 Evaluate 둘러보기를 참조하세요):
>>> import evaluate
>>> metric = evaluate.load("sacrebleu")그런 다음 compute에 예측값과 레이블을 전달하여 SacreBLEU 점수를 계산하는 함수를 생성하세요:
>>> import numpy as np
>>> def postprocess_text(preds, labels):
... preds = [pred.strip() for pred in preds]
... labels = [[label.strip()] for label in labels]
... return preds, labels
>>> def compute_metrics(eval_preds):
... preds, labels = eval_preds
... if isinstance(preds, tuple):
... preds = preds[0]
... decoded_preds = tokenizer.batch_decode(preds, skip_special_tokens=True)
... labels = np.where(labels != -100, labels, tokenizer.pad_token_id)
... decoded_labels = tokenizer.batch_decode(labels, skip_special_tokens=True)
... decoded_preds, decoded_labels = postprocess_text(decoded_preds, decoded_labels)
... result = metric.compute(predictions=decoded_preds, references=decoded_labels)
... result = {"bleu": result["score"]}
... prediction_lens = [np.count_nonzero(pred != tokenizer.pad_token_id) for pred in preds]
... result["gen_len"] = np.mean(prediction_lens)
... result = {k: round(v, 4) for k, v in result.items()}
... return result이제 compute_metrics 함수는 준비되었고, 훈련 과정을 설정할 때 다시 살펴볼 예정입니다.
훈련
Trainer로 모델을 파인튜닝하는 방법에 익숙하지 않다면 여기에서 기본 튜토리얼을 살펴보시기 바랍니다!
모델을 훈련시킬 준비가 되었군요! AutoModelForSeq2SeqLM으로 T5를 로드하세요:
>>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(checkpoint)이제 세 단계만 거치면 끝입니다:
Seq2SeqTrainingArguments에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치인output_dir입니다. 모델을 Hub에 푸시하기 위해push_to_hub=True로 설정하세요. (모델을 업로드하려면 Hugging Face에 로그인해야 합니다.)Trainer는 에폭이 끝날때마다 SacreBLEU 메트릭을 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다.Seq2SeqTrainer에 훈련 인수를 전달하세요. 모델, 데이터 세트, 토크나이저, data collator 및compute_metrics함수도 덩달아 전달해야 합니다.train()을 호출하여 모델을 파인튜닝하세요.
>>> training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
... output_dir="my_awesome_opus_books_model",
... eval_strategy="epoch",
... learning_rate=2e-5,
... per_device_train_batch_size=16,
... per_device_eval_batch_size=16,
... weight_decay=0.01,
... save_total_limit=3,
... num_train_epochs=2,
... predict_with_generate=True,
... fp16=True,
... push_to_hub=True,
... )
>>> trainer = Seq2SeqTrainer(
... model=model,
... args=training_args,
... train_dataset=tokenized_books["train"],
... eval_dataset=tokenized_books["test"],
... tokenizer=tokenizer,
... data_collator=data_collator,
... compute_metrics=compute_metrics,
... )
>>> trainer.train()학습이 완료되면 push_to_hub() 메서드로 모델을 Hub에 공유하세요. 이러면 누구나 모델을 사용할 수 있게 됩니다:
>>> trainer.push_to_hub()Keras로 모델을 파인튜닝하는 방법이 익숙하지 않다면, 여기에서 기본 튜토리얼을 살펴보시기 바랍니다!
>>> from transformers import AdamWeightDecay
>>> optimizer = AdamWeightDecay(learning_rate=2e-5, weight_decay_rate=0.01)이제 TFAutoModelForSeq2SeqLM로 T5를 가져오세요:
>>> from transformers import TFAutoModelForSeq2SeqLM
>>> model = TFAutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(checkpoint)prepare_tf_dataset()로 데이터 세트를 tf.data.Dataset 형식으로 변환하세요:
>>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset(
... tokenized_books["train"],
... shuffle=True,
... batch_size=16,
... collate_fn=data_collator,
... )
>>> tf_test_set = model.prepare_tf_dataset(
... tokenized_books["test"],
... shuffle=False,
... batch_size=16,
... collate_fn=data_collator,
... )훈련하기 위해 compile 메서드로 모델을 구성하세요:
>>> import tensorflow as tf
>>> model.compile(optimizer=optimizer)훈련을 시작하기 전에 예측값으로부터 SacreBLEU 메트릭을 계산하는 방법과 모델을 Hub에 업로드하는 방법 두 가지를 미리 설정해둬야 합니다. 둘 다 Keras callbacks로 구현하세요.
KerasMetricCallback에 compute_metrics 함수를 전달하세요.
>>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback
>>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set)모델과 토크나이저를 업로드할 위치를 PushToHubCallback에서 지정하세요:
>>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback
>>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
... output_dir="my_awesome_opus_books_model",
... tokenizer=tokenizer,
... )이제 콜백들을 한데로 묶어주세요:
>>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]드디어 모델을 훈련시킬 모든 준비를 마쳤군요! 이제 훈련 및 검증 데이터 세트에 fit 메서드를 에폭 수와 만들어둔 콜백과 함께 호출하여 모델을 파인튜닝하세요:
>>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_test_set, epochs=3, callbacks=callbacks)학습이 완료되면 모델이 자동으로 Hub에 업로드되고, 누구나 사용할 수 있게 됩니다!
번역을 위해 모델을 파인튜닝하는 방법에 대한 보다 자세한 예제는 해당 PyTorch 노트북 또는 TensorFlow 노트북을 참조하세요.
추론
좋아요, 이제 모델을 파인튜닝했으니 추론에 사용할 수 있습니다!
다른 언어로 번역하고 싶은 텍스트를 써보세요. T5의 경우 원하는 태스크를 입력의 접두사로 추가해야 합니다. 예를 들어 영어에서 프랑스어로 번역하는 경우, 아래와 같은 접두사가 추가됩니다:
>>> text = "translate English to French: Legumes share resources with nitrogen-fixing bacteria."파인튜닝된 모델로 추론하기에 제일 간단한 방법은 pipeline()을 사용하는 것입니다. 해당 모델로 번역 pipeline을 만든 뒤, 텍스트를 전달하세요:
>>> from transformers import pipeline
# Change `xx` to the language of the input and `yy` to the language of the desired output.
# Examples: "en" for English, "fr" for French, "de" for German, "es" for Spanish, "zh" for Chinese, etc; translation_en_to_fr translates English to French
# You can view all the lists of languages here - https://huggingface.co/languages
>>> translator = pipeline("translation_xx_to_yy", model="my_awesome_opus_books_model")
>>> translator(text)
[{'translation_text': 'Legumes partagent des ressources avec des bactéries azotantes.'}]원한다면 pipeline의 결과를 직접 복제할 수도 있습니다:
텍스트를 토큰화하고 input_ids를 PyTorch 텐서로 반환하세요:
>>> from transformers import AutoTokenizer
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_awesome_opus_books_model")
>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_idsgenerate() 메서드로 번역을 생성하세요. 다양한 텍스트 생성 전략 및 생성을 제어하기 위한 매개변수에 대한 자세한 내용은 Text Generation API를 살펴보시기 바랍니다.
>>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("my_awesome_opus_books_model")
>>> outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=40, do_sample=True, top_k=30, top_p=0.95)생성된 토큰 ID들을 다시 텍스트로 디코딩하세요:
>>> tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
'Les lignées partagent des ressources avec des bactéries enfixant l'azote.'텍스트를 토큰화하고 input_ids를 TensorFlow 텐서로 반환하세요:
>>> from transformers import AutoTokenizer
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_awesome_opus_books_model")
>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf").input_ids~transformers.generation_tf_utils.TFGenerationMixin.generate 메서드로 번역을 생성하세요. 다양한 텍스트 생성 전략 및 생성을 제어하기 위한 매개변수에 대한 자세한 내용은 Text Generation API를 살펴보시기 바랍니다.
>>> from transformers import TFAutoModelForSeq2SeqLM
>>> model = TFAutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("my_awesome_opus_books_model")
>>> outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=40, do_sample=True, top_k=30, top_p=0.95)생성된 토큰 ID들을 다시 텍스트로 디코딩하세요:
>>> tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
'Les lugumes partagent les ressources avec des bactéries fixatrices d'azote.'