Trainieren mit einem Skript

Neben den 🤗 Transformers notebooks gibt es auch Beispielskripte, die zeigen, wie man ein Modell für eine Aufgabe mit PyTorch, TensorFlow oder JAX/Flax trainiert.

Sie werden auch Skripte finden, die wir in unseren Forschungsprojekten und Legacy-Beispielen verwendet haben und die größtenteils von der Community stammen. Diese Skripte werden nicht aktiv gepflegt und erfordern eine bestimmte Version von 🤗 Transformers, die höchstwahrscheinlich nicht mit der neuesten Version der Bibliothek kompatibel ist.

Es wird nicht erwartet, dass die Beispielskripte bei jedem Problem sofort funktionieren. Möglicherweise müssen Sie das Skript an das Problem anpassen, das Sie zu lösen versuchen. Um Ihnen dabei zu helfen, legen die meisten Skripte vollständig offen, wie die Daten vorverarbeitet werden, so dass Sie sie nach Bedarf für Ihren Anwendungsfall bearbeiten können.

Für jede Funktion, die Sie in einem Beispielskript implementieren möchten, diskutieren Sie bitte im Forum oder in einem issue, bevor Sie einen Pull Request einreichen. Wir freuen uns zwar über Fehlerkorrekturen, aber es ist unwahrscheinlich, dass wir einen Pull Request zusammenführen, der mehr Funktionalität auf Kosten der Lesbarkeit hinzufügt.

Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie ein Beispiel für ein Trainingsskript zur Zusammenfassung in PyTorch und TensorFlow ausführen können. Sofern nicht anders angegeben, sollten alle Beispiele mit beiden Frameworks funktionieren.

Einrichtung

Um die neueste Version der Beispielskripte erfolgreich auszuführen, müssen Sie 🤗 Transformers aus dem Quellcode in einer neuen virtuellen Umgebung installieren:

git clone https://github.com/huggingface/transformers
cd transformers
pip install .

Für ältere Versionen der Beispielskripte klicken Sie auf die Umschalttaste unten:

Beispiele für ältere Versionen von 🤗 Transformers

Dann stellen Sie Ihren aktuellen Klon von 🤗 Transformers auf eine bestimmte Version um, z.B. v3.5.1:

git checkout tags/v3.5.1

Nachdem Sie die richtige Bibliotheksversion eingerichtet haben, navigieren Sie zu dem Beispielordner Ihrer Wahl und installieren die beispielspezifischen Anforderungen:

pip install -r requirements.txt

Ein Skript ausführen

Pytorch

Hide Pytorch content

Das Beispielskript lädt einen Datensatz aus der 🤗 Datasets Bibliothek herunter und verarbeitet ihn vor. Dann nimmt das Skript eine Feinabstimmung eines Datensatzes mit dem Trainer auf einer Architektur vor, die eine Zusammenfassung unterstützt. Das folgende Beispiel zeigt, wie die Feinabstimmung von T5-small auf dem Datensatz CNN/DailyMail durchgeführt wird. Das T5-Modell benötigt aufgrund der Art und Weise, wie es trainiert wurde, ein zusätzliches Argument source_prefix. Mit dieser Eingabeaufforderung weiß T5, dass es sich um eine Zusammenfassungsaufgabe handelt.

python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --do_train \
    --do_eval \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --source_prefix "summarize: " \
    --output_dir /tmp/tst-summarization \
    --per_device_train_batch_size=4 \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --overwrite_output_dir \
    --predict_with_generate

TensorFlow

Hide TensorFlow content

Das Beispielskript lädt einen Datensatz aus der 🤗 Datasets Bibliothek herunter und verarbeitet ihn vor. Anschließend nimmt das Skript die Feinabstimmung eines Datensatzes mit Keras auf einer Architektur vor, die die Zusammenfassung unterstützt. Das folgende Beispiel zeigt, wie die Feinabstimmung von T5-small auf dem CNN/DailyMail Datensatz durchgeführt wird. Das T5-Modell benötigt aufgrund der Art und Weise, wie es trainiert wurde, ein zusätzliches Argument source_prefix. Mit dieser Eingabeaufforderung weiß T5, dass es sich um eine Zusammenfassungsaufgabe handelt.

python examples/tensorflow/summarization/run_summarization.py  \
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --output_dir /tmp/tst-summarization  \
    --per_device_train_batch_size 8 \
    --per_device_eval_batch_size 16 \
    --num_train_epochs 3 \
    --do_train \
    --do_eval

Verteiltes Training und gemischte Präzision

Der Trainer unterstützt verteiltes Training und gemischte Präzision, d.h. Sie können ihn auch in einem Skript verwenden. So aktivieren Sie diese beiden Funktionen:

Fügen Sie das Argument fp16 hinzu, um gemischte Genauigkeit zu aktivieren.
Legen Sie die Anzahl der zu verwendenden GPUs mit dem Argument nproc_per_node fest.

torchrun \
    --nproc_per_node 8 pytorch/summarization/run_summarization.py \
    --fp16 \
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --do_train \
    --do_eval \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --source_prefix "summarize: " \
    --output_dir /tmp/tst-summarization \
    --per_device_train_batch_size=4 \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --overwrite_output_dir \
    --predict_with_generate

TensorFlow-Skripte verwenden eine MirroredStrategy für verteiltes Training, und Sie müssen dem Trainingsskript keine zusätzlichen Argumente hinzufügen. Das TensorFlow-Skript verwendet standardmäßig mehrere GPUs, wenn diese verfügbar sind.

Ein Skript auf einer TPU ausführen

Pytorch

Hide Pytorch content

Tensor Processing Units (TPUs) sind speziell für die Beschleunigung der Leistung konzipiert. PyTorch unterstützt TPUs mit dem XLA Deep Learning Compiler (siehe hier für weitere Details). Um eine TPU zu verwenden, starten Sie das Skript xla_spawn.py und verwenden das Argument num_cores, um die Anzahl der TPU-Kerne festzulegen, die Sie verwenden möchten.

python xla_spawn.py --num_cores 8 \
    summarization/run_summarization.py \
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --do_train \
    --do_eval \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --source_prefix "summarize: " \
    --output_dir /tmp/tst-summarization \
    --per_device_train_batch_size=4 \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --overwrite_output_dir \
    --predict_with_generate

TensorFlow

Hide TensorFlow content

Tensor Processing Units (TPUs) sind speziell für die Beschleunigung der Leistung konzipiert. TensorFlow Skripte verwenden eine TPUStrategy für das Training auf TPUs. Um eine TPU zu verwenden, übergeben Sie den Namen der TPU-Ressource an das Argument tpu.

python run_summarization.py  \
    --tpu name_of_tpu_resource \
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --output_dir /tmp/tst-summarization  \
    --per_device_train_batch_size 8 \
    --per_device_eval_batch_size 16 \
    --num_train_epochs 3 \
    --do_train \
    --do_eval

Führen Sie ein Skript mit 🤗 Accelerate aus.

🤗 Accelerate ist eine reine PyTorch-Bibliothek, die eine einheitliche Methode für das Training eines Modells auf verschiedenen Arten von Setups (nur CPU, mehrere GPUs, TPUs) bietet und dabei die vollständige Transparenz der PyTorch-Trainingsschleife beibehält. Stellen Sie sicher, dass Sie 🤗 Accelerate installiert haben, wenn Sie es nicht bereits haben:

Hinweis: Da Accelerate schnell weiterentwickelt wird, muss die Git-Version von Accelerate installiert sein, um die Skripte auszuführen.
pip install git+https://github.com/huggingface/accelerate

Anstelle des Skripts run_summarization.py müssen Sie das Skript run_summarization_no_trainer.py verwenden. Die von Accelerate unterstützten Skripte haben eine Datei task_no_trainer.py im Ordner. Beginnen Sie mit dem folgenden Befehl, um eine Konfigurationsdatei zu erstellen und zu speichern:

accelerate config

Testen Sie Ihre Einrichtung, um sicherzustellen, dass sie korrekt konfiguriert ist:

accelerate test

Jetzt sind Sie bereit, das Training zu starten:

accelerate launch run_summarization_no_trainer.py \
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --source_prefix "summarize: " \
    --output_dir ~/tmp/tst-summarization

Verwenden Sie einen benutzerdefinierten Datensatz

Das Verdichtungsskript unterstützt benutzerdefinierte Datensätze, solange es sich um eine CSV- oder JSON-Line-Datei handelt. Wenn Sie Ihren eigenen Datensatz verwenden, müssen Sie mehrere zusätzliche Argumente angeben:

train_file und validation_file geben den Pfad zu Ihren Trainings- und Validierungsdateien an.
text_column ist der Eingabetext, der zusammengefasst werden soll.
Summary_column” ist der auszugebende Zieltext.

Ein Zusammenfassungsskript, das einen benutzerdefinierten Datensatz verwendet, würde wie folgt aussehen:

python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --do_train \
    --do_eval \
    --train_file path_to_csv_or_jsonlines_file \
    --validation_file path_to_csv_or_jsonlines_file \
    --text_column text_column_name \
    --summary_column summary_column_name \
    --source_prefix "summarize: " \
    --output_dir /tmp/tst-summarization \
    --overwrite_output_dir \
    --per_device_train_batch_size=4 \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --predict_with_generate

Testen Sie ein Skript

Es ist oft eine gute Idee, Ihr Skript an einer kleineren Anzahl von Beispielen für Datensätze auszuführen, um sicherzustellen, dass alles wie erwartet funktioniert, bevor Sie sich auf einen ganzen Datensatz festlegen, dessen Fertigstellung Stunden dauern kann. Verwenden Sie die folgenden Argumente, um den Datensatz auf eine maximale Anzahl von Stichproben zu beschränken:

max_train_samples
max_eval_samples
max_predict_samples

python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --max_train_samples 50 \
    --max_eval_samples 50 \
    --max_predict_samples 50 \
    --do_train \
    --do_eval \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --source_prefix "summarize: " \
    --output_dir /tmp/tst-summarization \
    --per_device_train_batch_size=4 \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --overwrite_output_dir \
    --predict_with_generate

Nicht alle Beispielskripte unterstützen das Argument max_predict_samples. Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Ihr Skript dieses Argument unterstützt, fügen Sie das Argument -h hinzu, um dies zu überprüfen:

examples/pytorch/summarization/run_summarization.py -h

Training vom Kontrollpunkt fortsetzen

Eine weitere hilfreiche Option, die Sie aktivieren können, ist die Wiederaufnahme des Trainings von einem früheren Kontrollpunkt aus. Auf diese Weise können Sie im Falle einer Unterbrechung Ihres Trainings dort weitermachen, wo Sie aufgehört haben, ohne von vorne beginnen zu müssen. Es gibt zwei Methoden, um das Training von einem Kontrollpunkt aus wieder aufzunehmen.

Die erste Methode verwendet das Argument output_dir previous_output_dir, um das Training ab dem letzten in output_dir gespeicherten Kontrollpunkt wieder aufzunehmen. In diesem Fall sollten Sie overwrite_output_dir entfernen:

python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --do_train \
    --do_eval \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --source_prefix "summarize: " \
    --output_dir /tmp/tst-summarization \
    --per_device_train_batch_size=4 \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --output_dir previous_output_dir \
    --predict_with_generate

Die zweite Methode verwendet das Argument Resume_from_checkpoint path_to_specific_checkpoint, um das Training ab einem bestimmten Checkpoint-Ordner wieder aufzunehmen.

python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --do_train \
    --do_eval \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --source_prefix "summarize: " \
    --output_dir /tmp/tst-summarization \
    --per_device_train_batch_size=4 \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --overwrite_output_dir \
    --resume_from_checkpoint path_to_specific_checkpoint \
    --predict_with_generate

Teilen Sie Ihr Modell

Alle Skripte können Ihr endgültiges Modell in den Model Hub hochladen. Stellen Sie sicher, dass Sie bei Hugging Face angemeldet sind, bevor Sie beginnen:

huggingface-cli login

Dann fügen Sie dem Skript das Argument push_to_hub hinzu. Mit diesem Argument wird ein Repository mit Ihrem Hugging Face-Benutzernamen und dem in output_dir angegebenen Ordnernamen erstellt.

Wenn Sie Ihrem Repository einen bestimmten Namen geben möchten, fügen Sie ihn mit dem Argument push_to_hub_model_id hinzu. Das Repository wird automatisch unter Ihrem Namensraum aufgeführt.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Modell mit einem bestimmten Repository-Namen hochladen können:

python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
    --do_train \
    --do_eval \
    --dataset_name cnn_dailymail \
    --dataset_config "3.0.0" \
    --source_prefix "summarize: " \
    --push_to_hub \
    --push_to_hub_model_id finetuned-t5-cnn_dailymail \
    --output_dir /tmp/tst-summarization \
    --per_device_train_batch_size=4 \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --overwrite_output_dir \
    --predict_with_generate

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