大規模言語モデルをフルスクラッチする練習 (環境構築ー前処理ー事前学習ーファインチューニングー評価まで)
はじめに
以下のオープンなプロジェクトの一環で､大規模言語モデルをフルスクラッチで作る練習をします｡24年3月現在､協力者も募集中です｡
リポジトリ
当該プロジェクトの標準コードが公開※されたので､それを走らせてみます｡
※24/3/5時点で､まだレポジトリ内に､工事中の箇所が多々､あります｡
このリポ上では､事前学習ー事後学習ー評価まで､一気通貫(?)したパイプラインが提供されています※｡
※3/8追記
個々のパイプが繋がってませんでした｡
きちんと繋がったパイプラインをレポジトリで構築中です｡
0. 環境構築
プロジェクトの本番環境はクラウドですが､今回は手持ちのubuntuを使います｡
Dockerはお手軽な一方で､スパコン上で使うと､どうやら速度が落ちるらしいとの噂を聞いたので､condaで作ります(とはいえ､pipしか使わないので､pyenvでもいけると思います)｡
必要なマシン
適当なlinux: 例えばUbuntu 22.04.3 LTS
GPU: 20 GBくらいは欲しいかも?
ディスク容量: 軽く1TBくらいはあると安心?
RAM: 数十GBくらいは欲しいかも
学習データ数やモデルサイズを小さくした条件なら､もっと少なくても大丈夫かもしれません｡
Githubレポジトリ
とりあえずgit
git clone https://github.com/matsuolab/ucllm_nedo_prod.git仮想環境
筆者はcondaが好きなので､condaで作ります｡train周りを見る限り､pythonのversionは3.11.2が良さそうです (pipしか使わないので､pyenvでいけると思います)｡
(3.11.2だと､Solving environment: unsuccessful attempt using repodata from current_repodata.json, retrying with next repodata source.でダメそうでした)
conda create -n scr python=3.11 -y
conda activate scr
python -v # version確認｡ 3.11.8でした｡1. データの取得と前処理
READMEはこちらです｡
aptのinstall
#まずはディレクトリ移動
cd ucllm_nedo_prod/preprocessing/
#大きなファイルをgitするapp
sudo apt-get install git-lfspip
データセットのダウンロード時に､module not found errorが出たので､入れておきます｡(蛇足: condaで環境を作って基本的にpipで入れる邪道なユーザーです)
pip install mwxml==0.3.3
pip install requests==2.31.0データセットのダウンロード
mc4-jaの一部を落とします｡
python -m preprocessing.download_dataset --dataset=c4 --split=train --output_base=output --index_from=0 --index_to=10全ての場合は以下のコードのようです(未確認｡数百GBはあるので注意)
./bin/download_mc4_ja※補足: index_toは､1~1024までのようです｡1 indexあたり､0.6 GB程度でした｡
ダウンロードすると､
ucllm_nedo_prod/preprocessing/output/datasets/allenai/c4/
フォルダにgz圧縮されたjsonlファイルが格納されます｡
wikipediaも落とせます※｡
python -m preprocessing.download_dataset --dataset=wikipedia --split=20240301※ 実行すると､数分ほどした後､EOFError: Compressed file ended before the end-of-stream marker was reached が返ってきました｡
が､ucllm_nedo_prod/preprocessing/output/datasets/wikipedia/20240301/ja/フォルダ内に､それなりの量のjsonlが生成されたので､一旦､これで良しとします｡
2-1. 前処理
前処理とは?
mc4-jaに含まれるテキストデータは恐ろしく汚いので､クリーニングを行います｡
(参考サイト)
日本語 LLM 構築におけるコーパスクリーニングの網羅的評価 (新里ら 2024)
テキストフィルタリングとは?
テキストフィルタリングは､LINEが開発したhojicharというライブラリによって行われます｡hojicharが提供するfilterの種類については､codeを見るのが手っ取り早いです｡
公序良俗に反するNGワード､webページのヘッダー､フッター類の削除､emailと電話番号のマスキングといった基本機能が搭載されています｡
あくまで基本処理を行うライブラリという印象で､もっときれいにした方が良いと個人的には考えています(例えばこちらやこちら)｡
フィルタリングの実施
pipでhojicharなどの関連ライブラリを入れます｡
fugashiは､Mecabという形態素解析のためのライブラリです｡
pip install hojichar==0.9.0
pip install mecab-python3==1.0.8
pip install 'fugashi[unidic]' # v1.3.0
python -m unidic download #辞書のダウンロード※fugashiのところでちょっとつまりました(pip install fugashiでは不可でした)｡
次のコードで実行できます｡
#wikipediaをクリーニングする場合
python -m preprocessing.filtering --input_dir=output/datasets/wikipedia/20240301/ja --output_dir=outputTODO: preprocessing.filteringは､指定フォルダ内のjsonlファイルを探索し､フィルタリングするコードのようです｡
上記のscriptで落としたmc4はgz圧縮されてるので､解凍しておく or gzも読み込めるscriptに変更する必要がありそうです｡
実行にはそれなりの時間がかかります｡
TODO: 2 processくらいが並列で動いているようですが､もっと並列化はできそうです｡
scriptを実行するとpreprocessing/output/20240305070021 的なフォルダが生成されます(数値は実行時の時間)｡
その中に､更に0,1,..,Nのフォルダが生成され､jsonlが格納されます｡
TODO: ノイズ, Good判定された記事の違いが筆者にはわかりませんでした｡要するに､フィルタリングの精度に改善の余地があるということです｡
ファイルの集約
生成されたwikipediaのjsonlファイル群を､一つのフォルダ(output/filtered)内に集約します※｡
(※ dedupに必要だったので､筆者があらたんい追加したコードです)
コード中盤の20240305070021 は､自分のフォルダを指定すること｡
#shファイルの生成
cat << 'EOF' > aggregate_files.sh
#!/bin/bash
# 集約先ディレクトリの確認と作成
mkdir -p output/filtered
# カウンターの初期化
counter=1
# 対象ファイルを検索し、ループ処理
find output/20240305070021 -type f -name 'result.filtering.jsonl' | while read filename; do
# ファイルを移動して名前を変更
mv "$filename" "output/filtered/$counter.jsonl"
# カウンターをインクリメント
((counter++))
done
EOF
#権限付与
chmod +x aggregate_files.sh
#実行
./aggregate_files.shDedup
テキスト間の重複を削除する処理です｡こちらも､hojicharライブラリによって行われます｡
以下のコード実行を実行すると､output/filtered内のjsonlファイルよ読み込み､重複チェックをしていきます｡
python -m preprocessing.dedup --input_dir=output/filtered --output_dir=output重複チェックも､わりと時間がかかります｡
フィルタリングと同様､rejectedに重複っぽいテキスト､resultにフィルタされたテキストが生成されます｡
所感
こちらの前処理codeは､わりと時間がかかりそう&フルに並列化されてないので､もろもろの改善の余地がありそうです｡
(前処理専用のサーバーで処理する､などの選択肢も有りえます)
2-2. 事前学習のための環境構築
こちらが大規模言語モデルの構築のメインパートです｡
…と言いたいところですが､引き続きの環境構築が必要です｡
multi_node/GPUの違いで､処理codeが分かれています｡今回は一番シンプルな､1 node, 1 GPUを想定して作業を進めます｡
環境構築
GitHubのREADMEはABCIサーバー(A100, 40GB)想定ですが､今回はローカルのubuntuを使っています｡なので､少し操作が異なります｡
今回､使用するマシンはRTX6000Adaです｡
基本パッケージのインストール
パッケージを入れていきます｡
cd ../train/ #train dirに移動
#torch類のinstall
pip install torch==2.0.1+cu118 torchaudio==2.0.2+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --find-links https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
#requirements: accelerate, transformers, sentencepieceのような言語モデル系ライブラリ
pip install -r requirements.txt
#deepspeed
pip install deepspeed-kernelsDeepSpeedのinstall
次に､deepspeedをbuildしながら入れます｡deepspeedは､機械学習の訓練と推論を早くしてくれるライブラリです｡
自分の環境では､次のaptが必要でした｡
sudo apt-get install libaio-dev -ybuildが上手くいくよう､祈りながら以下のコマンドを実行します※｡
buildにも時間がかかります(15分くらい?)｡
DS_BUILD_OPS=1 DS_BUILD_EVOFORMER_ATTN=0 DS_BUILD_SPARSE_ATTN=0 pip install deepspeed==0.12.4
※ cuda toolkitのバージョンにシビアなようです｡例えば11.5や12.3では､エラーが出ました｡バージョンはnvcc- Vで確認できます｡もしバージョンが異なるなら､こちらのサイトなどから､11.8を入れましょう｡
(複数のcuda toolkitを使う方法はこちら)
#installの例 (driverは元のまま､cuda toolkitのみ別途入れるようにしました)
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo bash cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
#必要に応じ､パスを通しておく
export PATH="/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"Megatron-DeepSpeedのインストール
Megatron-DeepSpeedは、大規模なトランスフォーマーモデルの訓練を高速化し、効率化するために設計されたフレームワークです。
以下のコマンドで入れていきます
#Megatron-DeepSpeedのレポジトリをクローン。
git clone https://github.com/hotsuyuki/Megatron-DeepSpeed
# mainブランチではエラーが起きる場合があるため、指定のタグにチェックアウト。
cd Megatron-DeepSpeed/
git fetch origin && git checkout refs/tags/ucllm_nedo_dev_v20240205.1.0
#install
python setup.py installapexのインストール
NVIDIAのApexは、PyTorchでの深層学習モデルの訓練を高速化および最適化するためのツールです。
以下のコマンドでインストールします｡
こちらもインストールに時間がかかります(5-10 min)｡
#train dirに戻る
cd ../
#clone
git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
# mainブランチではエラーが起きる場合があるため、指定のタグにチェックアウト。
git fetch origin && git checkout refs/tags/23.08
#install
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --no-build-isolation --config-settings "--build-option=--cpp_ext" --config-settings "--build-option=--cuda_ext" ./
# apex_C.cpython-311-x86_64-linux-gnu.soが作成されていることを確認。
find build/lib.linux-x86_64-cpython-311/ -name apex_C.cpython-311-x86_64-linux-gnu.soflash-attention 2, llm-jp-sftのインストール
flash-attention 2はattentionを高速化するモジュール､ llm-jp-sftはSupervised Fine-Tuningのためのモジュールです｡
#flash atten
cd ../
pip uninstall ninja -y && pip install ninja==1.11.1
pip install flash-attn==2.5.0 --no-build-isolation
#sft
# mainブランチではエラーが起きる場合があるため、指定のタグにチェックアウト。
git clone https://github.com/hotsuyuki/llm-jp-sft
cd llm-jp-sft
git fetch origin
git checkout refs/tags/ucllm_nedo_dev_v20240208.1.0
3. トークナイザーの学習
textをtoken化していきます｡
デフォルトでは､先程までに頑張って前処理したテキストではなく､適当なtxtが処理される設定なので注意｡
※train_sentencepiece_tokenizerを修正します｡
sys.path.append(os.path.join(os.environ["HOME"], "ucllm_nedo_prod
/train/scripts/common/"))などのようにして､special_token_listへのパスを通すか､
パラメータを直接定義してしまいます｡
#コメントアウト
#from special_token_list import BOS_TOKEN, EOS_TOKEN, PAD_TOKEN, CLS_TOKEN, SEP_TOKEN, EOD_TOKEN, MASK_TOKEN, NEWLINE_TOKEN
#追加
UNK_TOKEN = "<unk>"
BOS_TOKEN = "<s>"
EOS_TOKEN = "</s>"
PAD_TOKEN = "<pad>"
CLS_TOKEN = "<CLS>"
SEP_TOKEN = "<SEP>"
EOD_TOKEN = "<EOD>"
MASK_TOKEN = "<MASK>"
NEWLINE_TOKEN = "\n"トークナイズします｡textが少ないので､一瞬で終わります｡
#ディレクトリ移動
cd ../scripts/step1_train_tokenizer/
#トークナイズ｡ vocab sizeは重要なハイパラです｡
python ./train_sentencepiece_tokenizer.py \
--input ./dataset/botchan.txt \
--model_prefix botchan \
--vocab_size 2000
#ファイルの移動
mkdir -p botchan/ && mv ./botchan.model ./botchan.vocab --target-directory botchan/
この作業が終わると､train/scripts/step1_train_tokenizer/botchanフォルダ内に､botchan.model & vocabが生成されます｡modelはバイナリのモデルファイル､vocabはテキストエディタで閲覧可能なvocab集です｡
4. 事前学習
やっとメインです｡wandbのアカウントを作成して登録しておきましょう(こちらなどを参照｡アクセストークンはこちらから確認)｡
デフォルトで学習されるコードは､arxivのtextなので注意｡
cd ../step2_pretrain_model/
#wandb
wandb login (ここにwandbのアクセストークンを貼り付ける)必要に応じ､dataset-arxiv_tokenizer-sentencepiece_model-gpt_0.125B/zero-0_dp-1_pp-1_tp-1_flashattn2-on.shの設定を少し変えます｡
・shファイル内の上の方のucllm_nedo_dev_train_dirが､デフォルトでは$HOMEから参照される設定なので､必要に応じて絶対パスを指定します｡
・もしGPUが二枚以上刺さっている環境の場合は､batch_size=1にしておきます｡
学習コマンドを実行します｡
bash ./abci_node-1_gpu-1/dataset-arxiv_tokenizer-sentencepiece_model-gpt_0.125B/zero-0_dp-1_pp-1_tp-1_flashattn2-on.sh \
--input_tokenizer_file ../step1_train_tokenizer/botchan/botchan.model \
--output_model_dir ./ \
--save_interval 100010分ほど待つと､学習が開始します｡
(テキストのtokenization(?)に時間がかかるようです)
上手くいくと､GPUが動き始めます｡
今後､何がどうなっているのか､調べようと思います｡
兎にも角にも､計算が始まった感じなので､とりあえず放置します｡
学習が進むにつれ､モデルのcheckpointが自動生成されます｡
例: checkpoint/gpt_0.125B_tok300B_lr6.0e-4_min1.0e-6_w3000M_d300B_cosine_gbs256_mbs1_g_pp1_seed1234_rebase/global_step10000
(油断していると､ディスク容量を圧迫するので注意)
TODO: Wandbと連携できていない感じでした(こちらのサイトを参考に実装できそう)｡
TODO: 途中から学習､みたいなコードも把握したほうが良さそうです｡
学習結果(中断)
一晩ほど放置した結果のログは以下の通り｡
iteration 10010/ 1144409 | consumed samples: 2562560 | consumed tokens: 5248122880 | elapsed time per iteration (ms): 7840.3 | learning rate: 5.999E-04 | global batch size: 256 | lm loss: 1.072230E+00 | loss scale: 1048576.0 | grad norm: 0.108 | num zeros: 0.0 | actual seqlen: 2048 | number of skipped iterations: 0 | number of nan iterations: 0 | samples per second: 32.652 | tokens per gpu per second (tgs): 33435.277 | TFLOPs: 24.85 |
iterationはまだまだですが､5B token, 25 TFLOPsほど学習できたようです｡
tokenizerもかなりいい加減に作っており､学習を完了させる意味は特に無いので､ここらで学習をストップさせました｡
Huggingface Transformersへの変換
学習したモデルを､HuggingFaceのTransformersライブラリで使える形式に変換します｡
input_tokenizer_fileは､tokenizerのモデルパス､input_model_dirはcheckpointのディレクトリ､output_tokenizer_and_model_dir は出力ディレクトリを指定します｡
コード修正
tokenizerの時と同様､convert_tokenizer_from_sentencepiece_to_huggingface_transformers.pyを修正します｡
すなわち､special_token_listへのパスがきちんと通っていないので､環境に応じて正しいpathを追加したり､UNK_TOKEN, …類をファイル内で定義してしまいます｡
convert_tokenizer_and_pretrained_model_to_huggingface_transformers.shも､必要に応じてディレクトリを修正します｡
megatronほか､変換時に用いるライブラリを入れます｡
pip install Megatron==0.5.1
pip install matplotlib==3.8.3
pip install ipython==8.22.2
pip install megatron-core==0.5.0変換を実施します｡
#ディレクトリ移動
cd ../step3_upload_pretrained_model/
#変換スクリプトの実行
bash ./convert_tokenizer_and_pretrained_model_to_huggingface_transformers.sh \
--input_tokenizer_file ../step1_train_tokenizer/botchan/botchan.model \
--input_model_dir ../step2_pretrain_model/checkpoint/gpt_0.125B_tok300B_lr6.0e-4_min1.0e-6_w3000M_d300B_cosine_gbs256_mbs1_g_pp1_seed1234_rebase/global_step10000 \
--output_tokenizer_and_model_dir gpt_0.125B_global_step10000/
うまくいくと､gpt_0.125B_global_step10000フォルダなどが生成されます｡
モデルのアップロード
HuggingFaceにモデルをアップロードします｡
はじめに､アクセス用のAPIを取得します｡
ログインしておきます｡
huggingface-cli login新規モデルをhuggingface上に登録しておきます｡
今回のモデル名は､20240306test_gptとしました｡
アップロードします｡
input_tokenizer_and_model_dirには､先程のoutput dirを設定します｡
output_model_name は､先程のモデル名です｡
python ./upload_tokenizer_and_pretrained_model_to_huggingface_hub.py \
--input_tokenizer_and_model_dir gpt_0.125B_global_step10000/ \
--output_model_name kanhatakeyama/20240306test_gpt\
--test_prompt_text "Once upon a time,"うまくいくと､モデルのアップロードが始まります｡
5.ファインチューニング
ファインチューニングのスクリプトは色々なところに転がってますが､レポジトリの通りにやってみます｡
コード修正
ucllm_nedo_prod/train/scripts/step4_finetune_model/abci_node-1_gpu-1/dataset-openassistant_tokenizer-sentencepiece_model-gpt_0.125B/launcher-none_zero-none.sh のパスを必要に応じ､修正します｡
データセットのダウンロード(不要?)
英語のinstruction datasetをダウンロードします｡
(datasetをダウンロードする自動処理が､launcher-none_zero-none.sh内に入っていました)
cd ../../llm-jp-sft/dataset/
wget https://huggingface.co/datasets/timdettmers/openassistant-guanaco/resolve/main/openassistant_best_replies_train.jsonlファインチューニング
ファインチューニングを実行します｡
cd ../../scripts/step4_finetune_model/
bash ./abci_node-1_gpu-1/dataset-openassistant_tokenizer-sentencepiece_model-gpt_0.125B/launcher-none_zero-none.sh \
--input_model_name_or_path kanhatakeyama/20240306test_gpt \
--output_tokenizer_and_model_dir 20240306test_gpt_openassistant5 minほどかかるようです｡
モデルのアップロード
事前学習モデルと同じように行います｡
cd ../step5_upload_finetuned_model
python ./upload_tokenizer_and_finetuned_model_to_huggingface_hub.py \
--input_tokenizer_and_model_dir ../step4_finetune_model/20240306test_gpt_openassistant/ \
--output_model_name 20240306test_gpt_openassistant \
--test_prompt_text "Once upon a time,"6.評価
モデルの評価を行います｡
wandbの設定
今回は練習なので､自分の独自のwandb projectを作ります｡
環境構築
事前学習用の仮想環境でpipすると､conflict errorが出ました｡
なので､仮想環境を新しく作り直します｡
仮想環境を新たに作り､eval用のcodeをclone, pipします｡
cd ../../../eval/
git clone https://github.com/matsuolab/llm-leaderboard.git
conda create -n llmeval python=3.11 -y
conda activate llmeval
pip3 install -r llm-leaderboard/requirements.txt環境変数も設定します｡評価にはopenaiのapiも使います｡
export LANG=ja_JP.UTF-8
# https://wandb.ai/settings#api
export WANDB_API_KEY=<your WANDB_API_KEY>
#https://platform.openai.com/api-keys
export OPENAI_API_KEY=<your OPENAI_API_KEY>yamlの設定
最後に､llm-leaderboard/configs/config.yamlの設定を変更します｡主な変更点は以下のとおりです｡
wandb-entity: 先程設定したwandbのentity(≒ユーザー名, 例: kanhatakeyamas)
wandb-project: 先程設定したwandbのプロジェクト名 (例: llmeval)
model-pretrained_model_name_or_path
huggingface上の自分のモデル名(例: kanhatakeyama/20240306test_gpt)
tokenizer-pretrained_model_name_or_path
huggingface上の自分のモデル名(例: kanhatakeyama/20240306test_gpt)
metainfo-basemodel_name:
huggingface上の自分のモデル名(例: kanhatakeyama/20240306test_gpt)
必要に応じ､max_seq_length (モデルの扱えるcontext length)､max_new_token(最大の出力token数)を修正します｡
実行
cd llm-leaderboard/
python scripts/run_eval.pyうまく実行されると､評価が始まります｡はじめはファイルダウンロードなどが行われます｡※
※scriptsに移動して､python run_eval.pyとすると､うまく設定のyamlを読め込めないので注意｡
スコアは圧倒的に低いです｡
注意: 評価にGPT-4のAPIを何回も呼び出します｡
(エラー対応メモ)
いくつか､codeのミスがあるので､修正が必要です(24/3/23時点)｡
(これはcommpn.py内のバグ; chat_completion_axure_feedbackの引数がtempとなっていた)
cfgが引数として渡されていないので､エラーが出る
さいごに
今回は手元のマシンでやりましたが､本番はクラウド環境で､まさかの10-50Bモデルの訓練です｡
オープンなプロジェクトなので､自分でもやってみたくなった方は､諸々のことに参加できます｡以下のページを参照ください｡
(筆者のグループでは､データセット作成などにも力を入れています)
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