Hugging Face està revolucionant l’accés a les tecnologies d’última generació de processament del llenguatge natural (PLN), facilitant a desenvolupadors i investigadors l’adaptació de models massius de llenguatge (MML) a necessitats i casos d’ús específics. A través de la seva biblioteca Transformers, la plataforma fa possible tant l’accessibilitat com la personalització de models d’accés obert, posicionant-se així com a recurs essencial per avançar en el camp de les aplicacions de la Inteligencia Artificial (IA) per al processament del llenguatge.
Pujar al tren de Hugging Face
Malgrat el paper de referència de Hugging Face per als iniciats en el món dels MMLs, navegar a través de la seva àmplia oferta pot desanimar a l’inici atesa la seva complexitat aparent. Ara bé, el seu valor rau precisament en això: en la seva gran riquesa de documentació, tutorials i coneixement construït de manera comunitària, que permet d’estar al dia sobre les últimes novetats en desenvolupament i pràctiques recomanades.
Passos bàsics del fine-tuning
La tècnica del fine-tuning (que en català pot traduir-se com a afinament) implica una sèrie de passos que exigeixen un grau de detall i precisió considerable:
- Preparació de les dades: El procés comença amb l’organització i la representació del vostre conjunt de dades en un format adequat, com per exemple .csv, que és una opció habitual a causa de la seva facilitat d’ús i àmplia compatibilitat. Aquest pas però, és més complex que això: prèviament, convé també netejar les dades, assegurar-se de que siguin representatives del problema que es pretén adreçar i, finalment, dividir-les en conjunts separats per a les fases d’entrenament, validació i testeig del model. La finalitat d’aquest pas és, en definitiva, preparar el conjunt de dades per poder fer el fine-tuning (ajustament) del model de manera efectiva, evitant al màxim qualsevol tipus de biaix o error.
- Càrrega de models i tokenitzadors: A continuació, és crucial de seleccionar correctament el model, així com el tokenitzador que prepararà les dades de text per a aquest. Aquesta decisió no és trivial, ja que implica navegar per una infinitat de models disponibles, cadascun amb un conjunt de paràmetres i capacitats específics. Igualment, l’elecció del tokenitzador ha de ser compatible amb el model seleccionat. Aquesta fase comporta una sèrie de decisions tècniques per a les quals és clau entendre els matisos de l’impacte de cada paràmetre en el rendiment del model. És un procés d’equilibri entre la complexitat del model, el rendiment que se n’espera i els recursos disponibles.
- Entrenament: El pas final consisteix en fer el fine-tuning del model utilitzant les dades que s’han preparat prèviament. Aquí és on entra en joc un entrenador (trainer), que automatitza el procés d’alimentació de dades al model, n’ajusta els pesos i n’optimitza el rendiment. A Hugging Face, la simplicitat que comporta iniciar una sessió d’entrenament amaga, de fet, la complexitat real d’aquest procés. Aquí és fonamental ajustar l’ús de memòria GPU, ja que hi ha models que consumeixen una quantitat elevada de recursos (vegeu la discussió a continuació).
Una ullada a alguns aspectes del fine-tuning
Fer un bon fine-tuning de MMLs dins de l’ecosistema de Hugging Face implica dominar diverses subtileses:
- Càrrega de models: Opteu de preferència pels paràmetres predeterminats o per defecte, modificant-los només quan sigui necessari. És molt probable que rebeu errors sense o amb molt poca informació associada. Quan així sigui, reviseu les vostres opcions de paràmetres.
- Gestió de la memòria GPU: L’ús eficient de les capacitats de la GPU és crucial. Proveu d’utilitzar formats de precisió més baixa, com fp16 o bf16, per tal de poder conservar memòria GPU i ajusteu les mides dels batchs com millor convingui per poder-vos adaptar a les limitacions del vostre maquinari.
- Optimització de la mida del batch: Trobar la mida adequada del batch implica un equilibri entre eficiència i les limitacions del vostre sistema, que sovint demana una certa experimentació prèvia per trobar el punt òptim.
- Avaluacions intermèdies: Avaluar regularment el rendiment del vostre model durant l’entrenament permet anar fent els ajustaments necessaris i ajuda a identificar la iteració del model més eficaç.
Ús de diverses GPUs i quantització
Per a projectes que exigeixen una potència computacional més alta, l’ús de diverses GPU i de biblioteques com deepspeed pot millorar significativament el procés de fine-tuning. Això implica un càlcul estratègic de la mida total del batch per equilibrar la velocitat del fine-tuning amb la precisió resultant.
De manera similar, la quantització ofereix una via per augmentar l’eficiència del model, reduint-ne la mida i millorant-ne la velocitat d’inferència al convertir els seus pesos a formats de menor precisió un cop acabada la fase d’entrenament. Aquest pas és crucial per poder desplegar models que siguin eficients donats recursos computacionals limitats, sense comprometre’n significativament el rendiment.
Consideracions finals
Tot i que el procés per fer fine-tuning de MMLs amb Hugging Face implica tenir una comprensió detallada de diversos passos i estratègies, conèixer els principis fonamentals del procés i partir d’una aproximació amb parametrització bàsica ajuda a desmitificar la tasca. Aspectes com la navegació pels recursos de la plataforma, la parametrització i optimització de l’eficiència del model, l’ús d’estratègies multi-GPU i dels avantatges de la quantificació, tenen tots un mateix objectiu: aconseguir un ajustament el màxim d’eficaç possible per poder aprofitar tot el potencial de la IA als vostres projectes.
Necessiteu ajuda en el vostre viatge a través de la IA Generativa? A Process Talks podem ajudar-vos a navegar per les complexitats del fine-tuning amb Hugging Face.
