در دنیای پردازش زبان طبیعی، آموزش مدل‌های زبانی بزرگ مانند BART و T5 برای وظایفی چون خلاصه‌سازی متن، نیازمند منابع محاسباتی بالاست. همکاری میان Hugging Face و Amazon SageMaker راهی تازه برای ساده‌سازی این فرایند ارائه می‌دهد. در این مقاله، گام‌های آموزش توزیع‌شده این مدل‌ها را با کمک Transformers و SageMaker مرور می‌کنیم.
راه‌اندازی محیط توسعه و نصب ساج‌میکر
پیش از هر کاری باید محیط توسعه را آماده کنید. برای این کار، کتابخانه sagemaker و وابستگی‌های لازم را نصب کنید. همچنین به یک نقش IAM با دسترسی مناسب به سرویس‌های AWS نیاز دارید. پس از نصب و پیکربندی، می‌توانید از HuggingFace به‌عنوان برآوردگر در SDK ساج‌میکر استفاده کنید.
- نصب کتابخانه‌هایی مانند sagemaker، datasets و transformers
- تنظیم نشست ساج‌میکر با فراخوانی Session
- تعریف نقش IAM و مشخص‌کردن bucket دلخواه
پیکربندی آموزش توزیع‌شده و هایپرپارامترها
Hugging Face نمونه‌اسکریپت‌های متنوعی برای وظایف مختلف فراهم کرده است. برای خلاصه‌سازی، می‌توانید از اسکریپت‌های موجود در ریپازیتوری transformers/examples استفاده کنید. هایپرپارامترهای کلیدی مانند نرخ یادگیری، اندازه دسته (batch size) و تعداد دوره‌ها (epochs) را تعیین کنید. آموزش توزیع‌شده با SageMaker به شما امکان می‌دهد چند نمونه (instance) را هماهنگ کنید تا زمان آموزش به‌طور چشمگیری کاهش یابد.
ایجاد برآوردگر HuggingFace و شروع آموزش
پس از آماده‌سازی، می‌توانید یک شیء از کلاس HuggingFace بسازید. این برآوردگر با کانتینرهای بهینه‌شده یادگیری عمیق که به‌همراه تیم ساج‌میکر توسعه یافته‌اند، کار می‌کند. تنها با یک خط کد، متد fit فراخوانی شده و فرایند آموزش در زیرساخت ابری آغاز می‌شود. این تجربه برای تیم‌هایی که می‌خواهند روی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و بدون مدیریت پیچیده، مدل‌های زبانی را تربیت کنند، بسیار ارزشمند است.
انتشار مدل تنظیم‌شده در Hugging Face Hub
پس از اتمام آموزش، می‌توانید مدل fine-tuned شده را به‌سادگی به هاب Hugging Face بارگذاری کنید. این کار با فراخوانی model.push_to_hub صورت می‌گیرد. بهاین‌ترتیب مدل شما در دسترس دیگر محققان و توسعه‌دهندگان قرار می‌گیرد و می‌توانند از آن برای استنتاج یا آموزش بیشتر استفاده کنند.
جمع‌بندی
ادغام Hugging Face با Amazon SageMaker، مسیر آموزش مدل‌های پیشرفته زبان را هموارتر کرده است. با ابزارهایی مانند برآوردگر HuggingFace و کانتینرهای بهینه‌شده، توسعه‌دهندگان می‌توانند روی خودِ مدل تمرکز کنند و پیچیدگی‌های زیرساخت توزیع‌شده را به پلتفرم ابری بسپارند. اگر به دنبال آموزش مدل‌های BART یا T5 برای خلاصه‌سازی هستید، این راهنما نقطه شروع خوبی است.
پرسش‌های پرتکرار
چگونه می‌توان آموزش توزیع‌شده را با Hugging Face و SageMaker شروع کرد؟
با استفاده از برآوردگر HuggingFace در SDK ساج‌میکر، می‌توانید تنها با یک خط کد آموزش را آغاز کنید. ابتدا محیط توسعه را نصب کرده، سپس اسکریپت نمونه را انتخاب و هایپرپارامترها را پیکربندی کنید.
مزیت کانتینرهای بهینه‌شده یادگیری عمیق در SageMaker چیست؟
این کانتینرها توسط تیم Hugging Face و SageMaker به‌ینه شده‌اند تا سرعت آموزش مدل‌های مبتنی بر Transformers را به‌طور چشمگیری افزایش دهند و پیکربندی زیرساخت را ساده کنند.
