#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os from huggingface_hub import login import gradio as gr #from transformers import pipeline import torch from utils import * from presets import * from transformers import Trainer, TrainingArguments import numpy as np import evaluate import pandas as pd import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score, f1_score ##################################################### #Hilfsfunktionen für das Training ##################################################### #Datensets in den Tokenizer schieben... def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples["text"]) #Funktion, die den gegebenen Text aus dem Datenset gruppiert def group_texts(examples): # Concatenate all texts. concatenated_examples = {k: sum(examples[k], []) for k in examples.keys()} total_length = len(concatenated_examples[list(examples.keys())[0]]) # We drop the small remainder, we could add padding if the model supported it instead of this drop, you can # customize this part to your needs. total_length = (total_length // block_size) * block_size # Split by chunks of max_len. result = { k: [t[i : i + block_size] for i in range(0, total_length, block_size)] for k, t in concatenated_examples.items() } result["labels"] = result["input_ids"].copy() return result #Generate Response - nach dem training testen, wie es funktioniert def generate_response(prompt, model, tokenizer): input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt") output = model.generate(input_ids, max_length=100) response = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True) return response #Funktion, die der trainer braucht, um das Training zu evaluieren - mit einer Metrik def compute_metrics(eval_pred): logits, labels = eval_pred predictions = np.argmax(logits, axis=-1) #Call compute on metric to calculate the accuracy of your predictions. #Before passing your predictions to compute, you need to convert the predictions to logits (remember all Transformers models return logits): return metric.compute(predictions=predictions, references=labels) #oder mit allen Metriken def compute_metrics_alle(eval_pred): metrics = ["accuracy", "recall", "precision", "f1"] #List of metrics to return metric={} for met in metrics: metric[met] = load_metric(met) logits, labels = eval_pred predictions = np.argmax(logits, axis=-1) metric_res={} for met in metrics: metric_res[met]=metric[met].compute(predictions=predictions, references=labels)[met] return metric_res ################################################################################### ################################################################################### #Access-Token (in Secrets) #aus den Secrets importieren (siehe Setting zu diesem Space) login(token=os.environ["HF_ACCESS_TOKEN"]) #for read access!!!! #Modelle und Tokenizer #Alternativ mit beliebigen Modellen: #base_model = "project-baize/baize-v2-7b" #load_8bit = False (in load_tokenizer_and_model) #base_model = "TheBloke/airoboros-13B-HF" #load_8bit = False (in load_tokenizer_and_model) base_model = "EleutherAI/gpt-neo-1.3B" #load_8bit = False (in load_tokenizer_and_model) #base_model = "TheBloke/airoboros-13B-HF" #load_8bit = True #Tokenizer und Model laden tokenizer,model,device = load_tokenizer_and_model(base_model, False) #tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'}) #not necessary with fast Toekenizers like GPT2 #Datensets für Finetuning laden dataset_neu = daten_laden("alexkueck/tis") #dataset_neu = daten_laden("EleutherAI/pile") ############################################# #Vorbereiten für das Training der neuen Daten ############################################# #alles zusammen auf das neue datenset anwenden - batched = True und 4 Prozesse, um die Berechnung zu beschleunigen. Die "text" - Spalte braucht man anschließend nicht mehr, daher weglassen. tokenized_datasets = dataset_neu.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=4, remove_columns=["id","text"]) #wenn man zum Trainieren erstmal nur einen kleinen Datensatz nehem möchte: #small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) #small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) #Probe ansehen - zum überprüfen... print (tokenized_datasets["train"][4]) #den Text nun zusammenführen (concatenieren) und anschließend in kleine Häppchen aufteilen (block_size=128), die verarbeitet werden können #das macht die map-Funktion und das Attribut batched = True #man könnte das weglassen, wenn jeder Satz einzeln gegeben wurde in den Texten... #eigentlich nimmt man als block_size die max. Länge in der das Model trainiert wurde -> könnte aber zu groß sein für den RAm der GPU , daher hier 128 gewählt # block_size = tokenizer.model_max_length block_size = 128 #nochmal die map-Funktion auf das bereits tokenisierte Datenset anwenden #die bereits tokenisierten Datensatze ändern sich dadurch: die samples enthalten nun Mengen aus block_size Tokens lm_datasets = tokenized_datasets.map( group_texts, batched=True, batch_size=1000, num_proc=4, ) print ("lm datasets") #die Daten wurden nun "gereinigt" und für das Model vorbereitet. #z.B. anschauen mit: tokenizer.decode(lm_datasets["train"][1]["input_ids"]) ################################################### #Metrik #Metrik berechnen, um das training messen zu können - wird es besser??? metric = evaluate.load("accuracy") # 3 Arten von gegebener Metrik: f1 oder roc_auc oder accuracy #################################################### #Training #################################################### print ("training args") #Training Args batch_size = 2 training_args = TrainingArguments( output_dir="alexkueck/li-tis-tuned-1", overwrite_output_dir = 'True', per_device_train_batch_size=batch_size, #batch_size = 2 for full training per_device_eval_batch_size=batch_size, evaluation_strategy = "epoch", #oder steps logging_strategy="epoch", #oder steps #logging_steps=10, logging_dir='logs', learning_rate=2e-5, weight_decay=0.01, save_total_limit = 2, #predict_with_generate=True, #logging_steps=2, # set to 1000 for full training #save_steps=16, # set to 500 for full training #eval_steps=4, # set to 8000 for full training #warmup_steps=1, # set to 2000 for full training #max_steps=16, # delete for full training # overwrite_output_dir=True, #save_total_limit=1, #fp16=True, #save_strategy = "no", optim="adamw_torch", #load_best_model_at_end=False, #load_best_model_at_end=True #push_to_hub=True, ) ############################################ #def trainieren_neu(name): #Trainer zusammenstellen print ("trainer") trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=lm_datasets["train"], eval_dataset=lm_datasets["test"], #tokenizer=tokenizer, compute_metrics=compute_metrics, ) ############################################### #Special QA Trainer...# ''' trainer = QuestionAnsweringTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset if training_args.do_train else None, eval_dataset=eval_dataset if training_args.do_eval else None, eval_examples=eval_examples if training_args.do_eval else None, tokenizer=tokenizer, data_collator=data_collator, post_process_function=post_processing_function, compute_metrics=compute_metrics, ) ''' ################################################# #trainer ausführen trainer.train() #Wenn man vom letzten checkpoint aus weiter trainieren möchte: trainer.train(resume_from_checkpoint=True) print("trained!!!!!") ################## #Evaluate the new Model auf evual dataset print("Evaluate:") trainer.evaluate(eval_dataset=lm_datasets["test"]) print("Done Eval") ################################################### #Save to a place -????? Where???? #print("Save to ???") #login(token=os.environ["HF_WRITE_TOKEN"]) #trainer.save_model("alexkueck/li-tis-tuned-1") #print("done") ##################################### #Push to Hub print("push to hub") login(token=os.environ["HF_WRITE_TOKEN"]) #trainer.push_to_hub("alexkueck/li-tis-tuned-1") tokenizer.push_to_hub("alexkueck/li-tis-tuned-1") print("done") ############################################## #Testen des fine-tuned Modells ####################################### # Load model #print("load model_neu") #login(token=os.environ["HF_ACCESS_TOKEN"]) #model_name_neu = "alexkueck/test-tis-1" #model_neu = trainer.load("test-tis-1") #oder ... #model_neu, tokenizer_neu, device_neu = load_tokenizer_and_model(model_name_neu, False) #print("done load") ############################ #print("Test") #prompt = "Was ist ein TIS?" ##################################### #mit generate_response - nicht bei allen Tikenizern möglich #response = generate_response(prompt, model_neu, tokenizer_neu) #print(response) #print("response done") ####################################### #Encoding Tokenizer.. #encoding = tokenizer(text, return_tensors="pt") #encoding = {k: v.to(trainer.model.device) for k,v in encoding.items()} #outputs = trainer.model(**encoding) #logits = outputs.logits #print(logits.shape) #greedy_output = model.generate(input_ids, max_length=50) #print("Output:\n" ) #print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ''' ####################################################################### #Darstellung mit Gradio with gr.Blocks() as demo: name = gr.Textbox(label="Model") output = gr.Textbox(label="Output Box") start_btn = gr.Button("Start") start_btn.click(fn=trainieren_neu, inputs=name, outputs=output, api_name="trainieren_neu") demo.queue(default_enabled=True).launch(debug=True) '''