Entrena DLRM y DCN en Cloud TPU (TF 2.x)

En este instructivo, se muestra cómo entrenar modelos de clasificación DLRM y DCN v2 que se pueden usar para tareas como la predicción de la tasa de clics (CTR). Consulta la nota en Cómo configurar el modelo DLRM o DCN, si deseas ver los parámetros de entrenamiento para entrenar un modelo DLRM o DCN v2.

Las entradas del modelo son atributos numéricos y categóricos, y el resultado es un escalar (por ejemplo, probabilidad de clic). El modelo se puede entrenar y evaluar en Cloud TPU. Los modelos de clasificación profunda tienen un uso intensivo de memoria (para incorporar tablas/búsqueda) y procesamiento intensivo para redes profundas (MLP). Las TPU están diseñadas para ambos.

El modelo usa una capa de TPUEmbedding para atributos categóricos. La incorporación de TPU admite tablas de incorporación grandes con búsqueda rápida, por lo que el tamaño de las tablas de incorporación se escala de manera lineal con el tamaño de un pod de TPU. Se pueden usar tablas de incorporación de hasta 90 GB en TPU v3-8, 5.6 TB en un pod de v3-512 y 22.4 TB en un pod de TPU v3-2048.

El código del modelo se encuentra en la biblioteca TensorFlow Recommenders, mientras que la canalización de entrada, la configuración y el bucle de entrenamiento se describe en el Jardín de modelos de TensorFlow.

Objetivos

  • Establece el entorno de entrenamiento
  • Ejecuta el trabajo de entrenamiento con datos sintéticos
  • Verificar los resultados de salida

Costos

En este instructivo, se usan los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

  • Compute Engine
  • Cloud TPU
  • Cloud Storage

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud califiquen para obtener una prueba gratuita.

Antes de comenzar

Antes de comenzar este instructivo, verifica que tu proyecto de Google Cloud esté configurado correctamente.

  1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.
  2. En la página del selector de proyectos de Google Cloud Console, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

    Ir al selector de proyectos

  3. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Cloud. Obtén información sobre cómo verificar si la facturación está habilitada en un proyecto.

  4. En la página del selector de proyectos de Google Cloud Console, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

    Ir al selector de proyectos

  5. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Cloud. Obtén información sobre cómo verificar si la facturación está habilitada en un proyecto.

  6. En esta explicación, se usan componentes facturables de Google Cloud. Consulta la página de precios de Cloud TPU para calcular los costos. Asegúrate de limpiar los recursos que crees cuando hayas terminado de usarlos para evitar cargos innecesarios.

Configura tus recursos

En esta sección, se proporciona información sobre la configuración de los recursos de Cloud Storage, VM y Cloud TPU que se usan en este instructivo.

  1. Abre una ventana de Cloud Shell.

    Abra Cloud Shell

  2. Crea una variable para el ID de tu proyecto.

    export PROJECT_ID=project-id
    
  3. Configura la CLI de Google Cloud para usar el proyecto en el que deseas crear Cloud TPU.

    gcloud config set project ${PROJECT_ID}
    

    La primera vez que ejecutes este comando en una VM de Cloud Shell nueva, se mostrará la página Authorize Cloud Shell. Haz clic en Authorize en la parte inferior de la página para permitir que gcloud realice llamadas a la API de GCP con tus credenciales.

  4. Crea una cuenta de servicio para el proyecto de Cloud TPU.

    gcloud beta services identity create --service tpu.googleapis.com --project $PROJECT_ID
    

    El comando muestra una cuenta de servicio de Cloud TPU con el siguiente formato:

    service-PROJECT_NUMBER@cloud-tpu.iam.gserviceaccount.com
    

  5. Crea un bucket de Cloud Storage con el siguiente comando, en el que la opción -l especifica la región en la que se debe crear el bucket. Consulta los tipos y zonas para obtener más detalles sobre las zonas y regiones:

    gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l europe-west4 gs://bucket-name
    

    Este bucket de Cloud Storage almacena los datos que usas para entrenar tu modelo y los resultados del entrenamiento. Con la herramienta gcloud compute tpus execution-groups que se usa en este instructivo, se configuran los permisos predeterminados para la cuenta de servicio de Cloud TPU que configuraste en el paso anterior. Si quieres contar con permisos más detallados, revisa los permisos de nivel de acceso.

    La ubicación del bucket debe estar en la misma región que tu Compute Engine (VM) y tu nodo de Cloud TPU.

  6. Inicia una VM de Compute Engine y Cloud TPU con el comando gcloud. El comando que uses depende de si usas una VM de TPU o un nodo TPU. Para obtener más información sobre la arquitectura de las dos VM, consulta Arquitectura del sistema. Para obtener más información sobre el comando de gcloud, consulta la Referencia de gcloud.

    VM de TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm create dlrm-dcn-tutorial \
    --zone=zone \
    --accelerator-type=v3-8 \
    --version=v2-tf-stable

    Descripciones de las marcas de comandos

    zone
    La zona en la que planeas crear tu Cloud TPU.
    accelerator-type
    El tipo de Cloud TPU que se creará.
    version
    Versión de software de Cloud TPU.

    Nodo TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups create \
    --name=dlrm-dcn-tutorial \
    --zone=zone \
    --disk-size=300 \
    --machine-type=n1-standard-8 \
    --tf-version=2.8.0
    

    Descripciones de las marcas de comandos

    vm-only
    Crea solo una VM. De forma predeterminada, el comando gcloud compute tpus execution-groups crea una VM y una Cloud TPU.
    name
    El nombre de la Cloud TPU que se creará.
    zone
    La zona en la que planeas crear tu Cloud TPU.
    disk-size
    El tamaño del disco duro en GB de la VM que creó el comando gcloud compute tpus execution-groups.
    machine-type
    El tipo de máquina de la VM de Compute Engine que se creará.
    tf-version
    La versión de ctpu de TensorFlow se instala en la VM.
  7. Si no accediste de forma automática a la instancia de Compute Engine, ejecuta el siguiente comando de ssh para acceder. Cuando accedas a la VM, el indicador de shell cambiará de username@projectname a username@vm-name:

    VM de TPU

    gcloud alpha compute tpus tpu-vm ssh dlrm-dcn-tutorial --zone=us-central1-a
    

    Nodo TPU

    gcloud compute ssh dlrm-dcn-tutorial --zone=us-central1-a
    

    Mientras sigues estas instrucciones, ejecuta cada comando que empiece con (vm)$ en la ventana de sesión de tu VM.

Configura las variables de bucket de Cloud Storage

Configura las variables de entorno siguientes y reemplaza bucket-name por el nombre del depósito de Cloud Storage:

(vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
(vm)$ export PYTHONPATH="/usr/share/models/:${ PYTHONPATH }"
(vm)$ export EXPERIMENT_NAME=dlrm-exp

Crea una variable de entorno para el nombre de la TPU.

VM de TPU

(vm)$ export TPU_NAME=local

Nodo TPU

(vm)$ export TPU_NAME=dlrm-dcn-tutorial

La aplicación de entrenamiento espera que tus datos de entrenamiento sean accesibles en Cloud Storage. La aplicación de entrenamiento también usa tu bucket de Cloud Storage para almacenar puntos de control durante el entrenamiento.

Configúralo para ejecutar el modelo de DLRM o DCN con datos sintéticos

El modelo se puede entrenar en varios conjuntos de datos. Los dos más utilizados son Criteo Terabyte y Criteo Kaggle. En este instructivo, se entrenan datos sintéticos mediante la configuración de la marca use_synthetic_data=True.

El conjunto de datos sintético solo es útil para comprender cómo usar una Cloud TPU y validar el rendimiento de extremo a extremo. Los números de exactitud y el modelo guardado no serán significativos.

Visita los sitios web de Criteo Terabyte y Criteo Kagle para obtener información sobre cómo descargar y preprocesar estos conjuntos de datos.

  1. Instala un paquete necesario.

    (vm)$ pip install tensorflow-recommenders
    
  2. Cambie al directorio de secuencia de comandos.

    VM de TPU

    (vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/recommendation/ranking

    Nodo TPU

    (vm)$ cd /usr/share/models/official/recommendation/ranking
  3. Ejecuta la secuencia de comandos de entrenamiento. Se usa un conjunto de datos falso similar a Criteo para entrenar el modelo DLRM. El entrenamiento tarda aproximadamente 20 minutos.

    export EMBEDDING_DIM=32
    
    python3 /usr/share/tpu/models/official/recommendation/ranking/train.py --mode=train_and_eval \
         --model_dir=${STORAGE_BUCKET}/model_dirs/${EXPERIMENT_NAME} --params_override="
         runtime:
             distribution_strategy: 'tpu'
         task:
             use_synthetic_data: true
             train_data:
                 input_path: '${DATA_DIR}/train/*'
                 global_batch_size: 16384
             validation_data:
                 input_path: '${DATA_DIR}/eval/*'
                 global_batch_size: 16384
             model:
                 num_dense_features: 13
                 bottom_mlp: [512,256,${EMBEDDING_DIM}]
                 embedding_dim: ${EMBEDDING_DIM}
                 top_mlp: [1024,1024,512,256,1]
                 interaction: 'dot'
                 vocab_sizes: [39884406, 39043, 17289, 7420, 20263, 3, 7120, 1543, 63,
                     38532951, 2953546, 403346, 10, 2208, 11938, 155, 4, 976, 14,
                     39979771, 25641295, 39664984, 585935, 12972, 108, 36]
         trainer:
             use_orbit: false
             validation_interval: 1000
             checkpoint_interval: 1000
             validation_steps: 500
             train_steps: 1000
             steps_per_loop: 1000
         "
    

Este entrenamiento se ejecuta durante aproximadamente 10 minutos en una TPU v3-8. Cuando se complete, verá mensajes similares a los siguientes:

I0621 21:32:58.519792 139675269142336 tpu_embedding_v2_utils.py:907] Done with log of TPUEmbeddingConfiguration.
I0621 21:32:58.540874 139675269142336 tpu_embedding_v2.py:389] Done initializing TPU Embedding engine.
1000/1000 [==============================] - 335s 335ms/step - auc: 0.7360 - accuracy: 0.6709 - prediction_mean: 0.4984
- label_mean: 0.4976 - loss: 0.0734 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 0.0734 - val_auc: 0.7403
- val_accuracy: 0.6745 - val_prediction_mean: 0.5065 - val_label_mean: 0.4976 - val_loss: 0.0749
- val_regularization_loss: 0.0000e+00 - val_total_loss: 0.0749

Model: "ranking"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
tpu_embedding (TPUEmbedding) multiple                  1
_________________________________________________________________
mlp (MLP)                    multiple                  154944
_________________________________________________________________
mlp_1 (MLP)                  multiple                  2131969
_________________________________________________________________
dot_interaction (DotInteract multiple                  0
_________________________________________________________________
ranking_1 (Ranking)          multiple                  0
=================================================================
Total params: 2,286,914
Trainable params: 2,286,914
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
I0621 21:43:54.977140 139675269142336 train.py:177] Train history: {'auc': [0.7359596490859985],
'accuracy': [0.67094486951828], 'prediction_mean': [0.4983849823474884], 'label_mean': [0.4975697994232178],
'loss': [0.07338511198759079], 'regularization_loss': [0], 'total_loss': [0.07338511198759079],
'val_auc': [0.7402724623680115], 'val_accuracy': [0.6744520664215088], 'val_prediction_mean': [0.5064718723297119],
'val_label_mean': [0.4975748658180237], 'val_loss': [0.07486172765493393],
'val_regularization_loss': [0], 'val_total_loss': [0.07486172765493393]}

Realiza una limpieza

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

  1. Desconéctate de la instancia de Compute Engine, si aún no lo hiciste:

    (vm)$ exit
    

    El mensaje ahora debería mostrar username@projectname, que indica que estás en Cloud Shell.

  2. Borra tus recursos de Cloud TPU y Compute Engine. El comando que uses para borrar tus recursos depende de si usas VM o nodos TPU. Para obtener más información, consulta Arquitectura del sistema.

    VM de TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm delete dlrm-dcn-tutorial \
    --zone=us-central1-a
    

    Nodo TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups delete dlrm-dcn-tutorial \
    --zone=us-central1-a
    
  3. Ejecuta gcloud compute tpus execution-groups list para verificar que los recursos se hayan borrado. La eliminación puede tardar varios minutos. El resultado del siguiente comando no debe incluir ninguno de los recursos creados en este instructivo:

    VM de TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm list --zone=us-central1-a

    Nodo TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups list --zone=us-central1-a
  4. Borra el bucket de Cloud Storage con gsutil como se muestra a continuación. Reemplaza bucket-name por el nombre de tu bucket de Cloud Storage.

    $ gsutil rm -r gs://bucket-name
    

¿Qué sigue?

Los instructivos de TensorFlow Cloud TPU suelen entrenar el modelo con un conjunto de datos de muestra. Los resultados de este entrenamiento no se pueden usar para la inferencia. A fin de usar un modelo para la inferencia, puedes entrenar los datos en un conjunto de datos de acceso público o en tu propio conjunto de datos. Por lo general, los modelos de TensorFlow entrenados en Cloud TPU requieren que los conjuntos de datos tengan el formato TFRecord.

Puedes usar la muestra de la herramienta de conversión de conjuntos de datos para convertir un conjunto de datos de clasificación de imágenes en formato TFRecord. Si no usas un modelo de clasificación de imágenes, deberás convertir tú mismo el conjunto de datos en formato TFRecord. Para obtener más información, consulta TFRecord y tf.Example.

Ajuste de hiperparámetros

Para mejorar el rendimiento del modelo con tu conjunto de datos, puedes ajustar los hiperparámetros del modelo. Puedes encontrar información sobre hiperparámetros comunes para todos los modelos compatibles con TPU en GitHub. La información sobre los hiperparámetros específicos del modelo se puede encontrar en el código fuente para cada modelo. Para obtener más información sobre el ajuste de hiperparámetros, consulta Descripción general del ajuste de hiperparámetros, Usa el servicio de ajuste de hiperparámetros y Ajusta los hiperparámetros.

Inferencia

Una vez que entrenaste tu modelo, puedes usarlo para la inferencia (también llamada predicción). AI Platform es una solución basada en la nube que sirve para desarrollar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Una vez que se implementa un modelo, puedes usar el servicio de AI Platform Prediction.