独自のデータセットでGPTのような大規模言語モデルを簡単にファインチューニングできるライブラリ「Lit-Parrot」をGoogle Cloud Platformで使ってみた

2023年5月31日 10時10分

特定の分野についての知識を増やす場合など、大規模言語モデルの出力を特定の方向に寄せる場合に利用されるのがファインチューニングで、これはモデルをゼロから構築するのに比べてはるかに少ないデータセット＆はるかに少ないコストでトレーニングできる手法です。「Lit-Parrot」はファインチューニングを簡単に行えるようにしたライブラリとのことなので、実際に使ってどれくらい簡単なのかを試してみました。

lit-parrot/scripts at main · Lightning-AI/lit-parrot · GitHub

https://github.com/Lightning-AI/lit-parrot

How To Finetune GPT Like Large Language Models on a Custom Dataset - Lightning AI

https://lightning.ai/pages/blog/how-to-finetune-gpt-like-large-language-models-on-a-custom-dataset/

ファインチューニングを行うにあたって、32GB以上のメモリおよび12GB以上のGPUメモリを搭載したマシンが必要です。今回はGoogle Cloud Platform(GCP)上に仮想マシンを用意します。GCPのコンソールを開き、左上のメニューから「Compute Engine」を選択し、「VMインスタンス」をクリックします。

「インスタンスを作成」をクリック。

わかりやすい名前を付けてゾーンを「asia-northeast1-a」に設定します。このゾーン選択次第で利用できるGPUが異なっています。

Lit-Parrotのファインチューニングではbfloat16に対応したGPUが必要です。今回はNVIDIA A100 40GBを選択しました。GPUでA100を選択するとマシンタイプが自動でa2-highgpu-1gに変わります。

ディスクの容量が小さいので変更します。「変更」をクリック。

サイズを50GBに変更し、「選択」をクリックします。なお、GCPではCUDAがプレインストールされているイメージが用意されていますが、利用したいCUDAのバージョンと一致しないので、今回はCUDAを手動でインストールします。

A100 GPUの利用料金はかなり高額なので、少し対策をします。「詳細オプション」をクリックして開き、「管理」をクリック。

「可用性ポリシー」の「VMプロビジョニングモデル」が標準になっています。現状では1時間ごとに4.06ドル(約570円)の利用料金がかかるとのこと。

これを「スポット」に変更すると、1時間あたりの料金が1.22ドル(約170円)まで下がりました。もちろん、スポットにすることでGoogleの都合で突然シャットダウンされる可能性が発生しますが、今回はファインチューニングのために短時間起動するだけで、途中で終了したときに困るようなデータを扱わないので問題なさそうです。

その他の設定は初期状態のままで「作成」をクリック。

状態欄に緑のチェックマークが入ったら「SSH」をクリックしてサーバーに接続します。

ブラウザでSSH画面が開くので、ここからコマンドを入力していきます。

まずは下記のコードで各パッケージを更新しておきます。

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

下記のコマンドでpipとgitをインストール。

sudo apt install python3-pip git -y

GCPのドキュメントの「GPUドライバをインストールする」ページを参考に、下記のコマンドでGPUドライバーおよびCUDAをインストールします。

curl https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/compute-gpu-installation/main/linux/install_gpu_driver.py --output install_gpu_driver.py

sudo python3 install_gpu_driver.py

これで環境構築は完了です。下記のコマンドでLit-Parrotのリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/Lightning-AI/lit-parrot.git
cd lit-parrot

Lit-Parrotは記事作成時点でPyTorchのnightlyバージョンにしか搭載されていない機能を利用するとのことなので、下記のコマンドで通常のライブラリとは別にインストールを行います。

pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 --pre 'torch>=2.1.0dev'

そして下記のコマンドでその他のライブラリをまとめてインストール。

pip install -r requirements.txt

また、Hugging Faceからモデルをダウンロードするためのライブラリが必要なので別途インストールしておきます。

pip install huggingface-hub

今回はファインチューニングの元のモデルとして「RedPajama-INCITE」のBase-3B-v1を利用します。RedPajamaについては下記の記事で解説されています。

オープンソースの大規模言語モデル開発プロジェクト「RedPajama」が最初のモデル「RedPajama-INCITE」をリリース、無料で商用利用も可能 - GIGAZINE

下記のコードを入力すると自動でモデルがダウンロードされます。

python3 scripts/download.py --repo_id togethercomputer/RedPajama-INCITE-Base-3B-v1

モデルのダウンロードが完了したら、下記のコマンドでウェイト情報をLit-Parrotの形式に整えます。

python3 scripts/convert_hf_checkpoint.py --checkpoint_dir checkpoints/togethercomputer/RedPajama-INCITE-Base-3B-v1

この処理には通常のメモリが約26GB程度必要でした。

ファインチューニングの設定をするため、下記のコードを入力してprepare_alpaca.pyをテキストエディタで開きます。

vi scripts/prepare_alpaca.py

ファインチューニングに用いる訓練用のデータとして「Dolly 2.0」のファインチューニングに用いられた高品質データセット「databricks-dolly-15k」を利用します。Dolly 2.0については下記の記事で解説されています。

無料で商用利用も可能なオープンソースの大規模言語モデル「Dolly 2.0」をDatabricksが発表 - GIGAZINE

prepare_alpaca.pyに記述されているDATA_FILEをdatabricks-dolly-15kがホストされているURLに設定し、checkpoint_dirを先ほど用意したRedPajamaのディレクトリに書き換えます。さらに、databricks-dolly-15kでは入力・出力の名前が「context」「response」となっているのでそれぞれ「input」「output」に書き換えるコードを追加。

下記のコードでprepare_alpaca.pyを実行してファインチューニングの事前準備を行います。

python3 scripts/prepare_alpaca.py \
--destination_path data/dolly \
--checkpoint_dir checkpoints/togethercomputer/RedPajama-INCITE-Base-3B-v1

そして下記のコードでファインチューニングを開始します。

python3 finetune_adapter.py \
--data_dir data/dolly \
--checkpoint_dir checkpoints/togethercomputer/RedPajama-INCITE-Base-3B-v1 \
--out_dir out/adapter/dolly

A100 40GB GPUを利用して2時間ほどでファインチューニングが完了しました。

下記のコードを入力し、ファインチューニング後のモデルでの応答を試してみます。

python3 generate_adapter.py \
--adapter_path out/adapter/dolly/lit_model_adapter_finetuned.pth \
--checkpoint_dir checkpoints/togethercomputer/RedPajama-INCITE-Base-3B-v1 \
--prompt "[ここに質問を入力]"

例えば、「ゲーム・オブ・スローンズの作者は？」という質問をしてみると下記の通り「George R. R. Martin」という答えが返ってきました。