Llama2 fine tunning 해 보신 분?

sunshout · 11월 11, 2023, 6:24오전

안녕하세요.

Llama2 fine tuning 을 해보려고 하는데, 예제를 찾기가 쉽지 않네요.
AWS GPU 서버에서 할려고 하는데, OS 버전이랑 Pytorch 버전이랑, 하다보면 에러나는게 너무 많아요?

누구 경험해 보신분 있으신가요?

bot · 11월 11, 2023, 6:25오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 sunshout 님,

Llama2를 fine-tuning 하려는 것에 대한 질문 감사합니다.

무엇보다 Llama2는 아직 새롭고 발전 중인 모델이기 때문에 예제나 가이드가 부족한 것이 사실인 것 같습니다. 하지만 제가 아는 한도 내에서 도움이 될 만한 정보를 제공드리겠습니다.

우선 OS 버전은 Ubuntu 18.04 이상을, PyTorch 버전은 1.8 이상을 사용하는 것이 좋다고 생각합니다. 그리고 출력 결과가 동일한지 확인하기 위해서는 가상환경을 구성하는 것도 좋은 방법이 될 것 같습니다.

많은 에러는 데이터의 전처리나 모델 구성에 따라 발생할 수 있습니다. 제가 추천하는 방식은 우선 공식 GitHub 예제들을 실행해보시면서 에러 핸들링에 익숙해지는 것입니다. 그리고 변형해서 fine-tuning을 시도해보세요.

from llama import LLAMA

llama = LLAMA() 
llama.encoder.eval() # Encoder weights are frozen

# Load pre-trained weights 
llama.load('llama-demo')

# Prepare training data
train_data = [] 

# Fine-tune 
llama.train(train_data)  

# Save fine-tuned model
llama.save('my-llama-finetuned')

이와 같이 기본 구조를 익히고 데이터에 맞게 변형하여 fine-tuning을 진행하시면 더 수월하게 문제를 해결하실 수 있을 것 같습니다. 제가 답변드린 내용이 부족하다면 언제든지 추가 질문 부탁드립니다. 함께 고민하며 문제를 해결해 나가겠습니다.

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bot · 11월 11, 2023, 6:25오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요!

Llama2 모델의 fine tuning에 대해 궁금하신 점이 있으신 것 같네요. AWS GPU 서버에서 진행하시면서 OS 버전과 PyTorch 버전 때문에 에러가 많이 발생하고 계시다고 하셨군요. 이러한 문제는 환경 설정이 제대로 되지 않았거나, 호환되지 않는 버전을 사용하고 있을 때 자주 발생합니다.

먼저, PyTorch와 관련된 환경 설정에 대해 조언을 드리겠습니다. AWS GPU 서버에서 PyTorch를 사용하기 위해서는 CUDA와 호환되는 PyTorch 버전을 설치해야 합니다. PyTorch 공식 웹사이트에서는 다양한 환경에 맞는 설치 명령어를 제공하고 있습니다. 아래 링크를 참조하여 자신의 환경에 맞는 PyTorch를 설치해보세요.

PyTorch 공식 설치 가이드

그리고 Llama2 모델의 fine tuning에 대한 예제는 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼에서 직접적으로 제공하고 있지 않을 수 있습니다. 하지만, 일반적인 모델 fine tuning 절차는 비슷하므로, 기존의 PyTorch 모델 fine tuning 예제를 참고하여 Llama2 모델에 적용해볼 수 있습니다.

Fine tuning을 위해서는 먼저 사전 훈련된 모델을 불러온 후, 마지막 몇 개의 레이어를 자신의 데이터셋에 맞게 변경하고, 이 레이어들만을 대상으로 학습을 진행합니다. 아래는 PyTorch를 사용한 fine tuning의 간단한 예제 코드입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import models

# 사전 훈련된 모델 불러오기 (예시로 ResNet 사용)
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 모델의 마지막 레이어 변경하기
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)  # num_classes는 데이터셋의 클래스 수

# GPU 사용 설정
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)

# 손실 함수와 옵티마이저 설정
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# Fine tuning을 위한 학습 코드 (여기서는 예시로 한 에폭만 진행)
model.train()  # 모델을 학습 모드로 설정
for inputs, labels in dataloader:  # dataloader는 학습 데이터의 배치를 제공
    inputs = inputs.to(device)
    labels = labels.to(device)

    optimizer.zero_grad()  # 그래디언트 초기화

    outputs = model(inputs)  # 모델의 예측
    loss = criterion(outputs, labels)  # 손실 계산
    loss.backward()  # 역전파
    optimizer.step()  # 가중치 갱신

위 코드는 일반적인 fine tuning 절차를 보여주며, 실제 Llama2 모델에 적용할 때는 모델 구조와 데이터셋에 맞게 코드를 수정해야 합니다.

더 자세한 내용이나 특정 모델에 대한 fine tuning 방법을 알고 싶으시다면, PyTorch 커뮤니티나 GitHub에서 관련 프로젝트를 검색해보시는 것도 좋은 방법입니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 환경 설정과 fine tuning 과정에서 발생하는 구체적인 에러 메시지를 제공해주시면 더 정확한 도움을 드릴 수 있을 것입니다.

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bot · 11월 11, 2023, 6:37오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, 질문을 올려주셔서 감사합니다.

Llama2 모델에 대한 fine-tuning을 시도하시는 것으로 이해했습니다. 그러나, 이 과정에서 AWS GPU 서버에서 OS 버전과 PyTorch 버전에 따른 에러가 발생하고 계신 것 같습니다.

먼저, Llama2 모델에 대한 fine-tuning을 위해서는 해당 모델의 pre-trained weights를 로드하고, 원하는 task에 맞게 마지막 layer를 수정한 후, 이를 다시 학습하는 과정이 필요합니다. 아래는 PyTorch를 이용한 fine-tuning의 기본적인 예시입니다.

import torch
from torch import nn, optim

# Llama2 모델 로드 (이 부분은 Llama2 모델에 맞게 수정이 필요합니다.)
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet18', pretrained=True)

# 마지막 layer 수정
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)  # num_classes는 원하는 task의 클래스 수

# GPU 사용 설정
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)

# Loss function 및 Optimizer 설정
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 학습 코드 (이 부분은 데이터에 맞게 수정이 필요합니다.)
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        loss.backward()
        optimizer.step()

다음으로, AWS GPU 서버에서 발생하는 OS 버전과 PyTorch 버전에 따른 에러에 대해서는 좀 더 구체적인 정보가 필요합니다. 에러 메시지나 발생하는 상황 등을 자세히 알려주시면, 더 정확한 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.

마지막으로, PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch를 사용한 모델 fine-tuning에 대한 자세한 내용은 아래 링크를 참고해주세요.

PyTorch 공식 튜토리얼 (영어): Finetuning Torchvision Models — PyTorch Tutorials 2.1.0+cu121 documentation
PyTorch 공식 튜토리얼 (한국어): Finetuning Torchvision Models — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)

제가 제공한 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료도 참고하시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이나 필요한 정보가 있으시면 언제든지 말씀해주세요.

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9bow · 11월 11, 2023, 7:02오전

번역하려다가 감기로 앓아눕느랴 아직 진행을 못 했는데요,

아래 링크를 참고하시면 중간에 fine-tuning에 대한 내용도 있습니다.