Entraînement de NCF sur Cloud TPU (TF 2.x)

Présentation

Il s'agit d'une mise en œuvre du framework de filtrage collaboratif neuronal (NCF) à l'aide d'un modèle de factorisation matricielle neuronale (NeuMF), comme décrit dans l'article sur le filtrage collaboratif neuronal. L'implémentation actuelle est basée sur le code issu du code NFC de l'auteur et sur l'implémentation de Stanford dans le dépôt MLPerf.

NCF propose un framework pour faciliter le filtrage collaboratif des recommandations dans lesquelles une architecture de réseau de neurones est utilisée pour modéliser les interactions entre éléments. Contrairement aux modèles traditionnels, le NCF n'a pas recours à la factorisation matricielle (MF) avec un produit interne sur les caractéristiques latentes des utilisateurs et des éléments. Il remplace le produit interne par un perceptron à plusieurs couches capable d'apprendre une fonction arbitraire à partir de données.

Les deux implémentations de NCF sont l'implémentation GMF (Generalized Matrix Factorization) et MLP (Multi-Layer Perceptron) GMF applique un noyau linéaire pour modéliser les interactions de caractéristiques latentes, et MLP utilise un noyau non linéaire pour apprendre la fonction d'interaction à partir des données. NeuMF est un modèle fusionné de GMF et MLP pour mieux modéliser les interactions complexes des éléments utilisateur, et unifie les atouts de la linéarité de MF et la non-linéarité de MLP pour modéliser les structures latentes des éléments utilisateur. NeuMF permet à GMF et MLP d'apprendre des représentations vectorielles continues distinctes et combine les deux modèles en concaténant leur dernière couche cachée. neumf_model.py définit les détails de l'architecture.

Dans les instructions ci-dessous, nous partons du principe que vous savez comment entraîner un modèle sur Cloud TPU. Si vous débutez avec Cloud TPU, consultez le Guide de démarrage rapide pour obtenir une présentation de base.

Ensemble de données

Les ensembles de données MovieLens sont utilisés pour l'évaluation et l'entraînement des modèles. Plus précisément, nous utilisons deux ensembles de données : ml-1m (abréviation de "MovieLens 1 million") et ml-20m (abréviation de "MovieLens 20 million").

ml-1m

L'ensemble de données ml-1m contient 1 000 209 notes anonymes d'environ 3 066 films réalisés par 6 040 utilisateurs, qui ont rejoint MovieLens en 2000. Toutes les notes sont contenues dans le fichier "ratings.dat" sans ligne d'en-tête et sont au format suivant :

UserID::MovieID::Rating::Timestamp

Les ID utilisateur sont compris entre 1 et 6040.
Les MovieID sont compris entre 1 et 3952.
Les notes sont basées sur une échelle de cinq étoiles (attribution d'étoiles entières uniquement).

ml-20m

L'ensemble de données ml-20m contient 20 000 263 notes de 138 493 utilisateurs sur 26 744 films. Tous les avis sont inclus dans le fichier "ratings.csv". Chaque ligne de ce fichier située après la ligne d'en-tête représente la note d'un utilisateur pour un film et se présente au format suivant :

userId,movieId,rating,timestamp

Les lignes de ce fichier sont triées d'abord par userId, puis, pour chaque utilisateur, par movieId. Les notes sont basées sur une échelle de cinq étoiles, avec une incrémentation par demi-étoile (de 0,5 étoile à cinq étoiles). Dans les deux ensembles de données, l'horodatage est représenté en secondes depuis minuit en temps universel coordonné (UTC) du 1er janvier 1970. Chaque utilisateur a au moins 20 notes.

Objectifs

Créer un bucket Cloud Storage pour stocker votre ensemble de données et la sortie du modèle
Préparer l'ensemble de données MovieLens
Configurer une VM Compute Engine et un nœud Cloud TPU pour l'entraînement et l'évaluation
Exécuter l'évaluation et l'entraînement

Coûts

Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :

Compute Engine
Cloud TPU
Cloud Storage

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Avant de commencer

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Ce tutoriel utilise des composants facturables de Google Cloud. Consultez la grille tarifaire de Cloud TPU pour estimer vos coûts. Veillez à nettoyer les ressources que vous avez créées lorsque vous avez terminé, afin d'éviter des frais inutiles.

Configurer vos ressources

Cette section fournit des informations sur la configuration des ressources Cloud Storage, de VM et Cloud TPU pour ce tutoriel.

Ouvrez une fenêtre Cloud Shell.

Ouvrir Cloud Shell
Créez une variable d'environnement pour l'ID de votre projet.
```
export PROJECT_ID=project-id
```
Configurez Google Cloud CLI pour utiliser le projet dans lequel vous souhaitez créer la ressource Cloud TPU.
```
gcloud config set project ${PROJECT_ID}
```
La première fois que vous exécutez cette commande dans une nouvelle VM Cloud Shell, une page Authorize Cloud Shell s'affiche. Cliquez sur Authorize en bas de la page pour autoriser gcloud à effectuer des appels d'API avec vos identifiants.

Créez un compte de service pour le projet Cloud TPU.

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

La commande renvoie un compte de service Cloud TPU au format suivant :

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

Créez un bucket Cloud Storage à l'aide de la commande suivante :

Remarque :Dans la commande suivante, remplacez bucket-name par le nom que vous souhaitez attribuer à votre bucket.
```
gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l europe-west4 gs://bucket-name
```
Ce bucket Cloud Storage stocke les données que vous utilisez pour entraîner votre modèle, ainsi que les résultats de l'entraînement. La commande gcloud utilisée dans ce tutoriel pour configurer le TPU configure également les autorisations par défaut du compte de service Cloud TPU que vous avez configuré à l'étape précédente. Si vous souhaitez utiliser des autorisations plus précises, vérifiez les autorisations de niveau d'accès.

L'emplacement du bucket doit se trouver dans la même région que votre machine virtuelle (VM) et votre nœud TPU. Les VM et les nœuds TPU sont situés dans des zones spécifiques, qui sont des subdivisions au sein d'une région.
Lancez une VM Compute Engine et Cloud TPU à l'aide de la commande gcloud. La commande à utiliser varie selon que vous utilisez des VM TPU ou des nœuds TPU. Pour en savoir plus sur les deux architectures de VM, consultez la page Architecture du système.
VM TPU
```
$ gcloud compute tpus tpu-vm create ncf-tutorial \
--zone=europe-west4-a \
--accelerator-type=v3-8 \
--version=tpu-vm-tf-2.15.0-pjrt
```
Description des options de commande

zone

Zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU.

accelerator-type

Type du Cloud TPU à créer.

version

Version logicielle de Cloud TPU.
Nœud TPU
```
$ gcloud compute tpus execution-groups create  \
 --zone=europe-west4-a \
 --name=ncf-tutorial \
 --accelerator-type=v3-8 \
 --machine-type=n1-standard-8 \
 --disk-size=300 \
 --tf-version=2.12.0
```
Description des options de commande

zone

Zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU.

name

Nom du TPU. Si aucune valeur n'est spécifiée, votre nom d'utilisateur est utilisé par défaut.

accelerator-type

Type du Cloud TPU à créer.

machine-type

Type de machine de la VM Compute Engine à créer.

disk-size

Taille du volume racine de votre VM Compute Engine (en Go).

tf-version

Version de Tensorflow gcloud installée sur la VM.
Remarque : Si vous avez plusieurs projets, vous devez spécifier l'ID du projet avec l'option --project.

Pour en savoir plus sur la commande gcloud, consultez la documentation de référence de gcloud.

Remarque :La première fois que vous exécutez gcloud compute tpus sur un projet, les tâches de démarrage, telles que la propagation de clé SSH et l'activation de l'API, prennent environ cinq minutes.
Si vous n'êtes pas automatiquement connecté à l'instance Compute Engine, connectez-vous en exécutant la commande ssh suivante. Lorsque vous êtes connecté à la VM, votre invite d'interface système passe de username@vm-name à username@projectname :
VM TPU
```
gcloud compute tpus tpu-vm ssh ncf-tutorial --zone=europe-west4-a
```
Nœud TPU
```
gcloud compute ssh ncf-tutorial --zone=europe-west4-a
```
Point clé : À partir de ce point, le préfixe (vm) $ signifie que vous devez exécuter la commande sur l'instance de VM Compute Engine.

Préparer les données

Ajoutez une variable d'environnement pour votre bucket de stockage. Remplacez bucket-name par le nom de votre bucket.
```
(vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
```
Ajoutez une variable d'environnement pour le répertoire de données.
```
(vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/ncf_data
```

Configurez l'emplacement du modèle et la variable d'environnement PYTHONPATH.

VM TPU

(vm)$ git clone https://github.com/tensorflow/models.git
(vm)$ pip3 install -r models/official/requirements.txt

(vm)$ export PYTHONPATH="${PWD}/models:${PYTHONPATH}"

Nœud TPU

(vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"
(vm)$ pip3 install -r /usr/share/models/official/requirements.txt

Accédez au répertoire où sont stockés les fichiers de traitement du modèle :

VM TPU

(vm)$ cd ~/models/official/recommendation

Nœud TPU

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

Générez des données d'entraînement et d'évaluation pour l'ensemble de données ml-20m dans DATA_DIR :

Remarque :Vous pouvez ajouter nohup au début de la commande de téléchargement ou utiliser screen pour éviter d'obtenir la sortie du téléchargement si Cloud Shell se déconnecte.
```
(vm)$ python3 create_ncf_data.py \
    --dataset ml-20m \
    --num_train_epochs 4 \
    --meta_data_file_path ${DATA_DIR}/metadata \
    --eval_prebatch_size 160000 \
    --data_dir ${DATA_DIR}
```

Ce script génère et prétraite l'ensemble de données sur votre VM. Le prétraitement convertit les données au format TFRecord requis par le modèle. Le téléchargement et le prétraitement prennent environ 25 minutes, et génèrent un résultat semblable à celui-ci :

I0804 23:03:02.370002 139664166737728 movielens.py:124] Successfully downloaded /tmp/tmpicajrlfc/ml-20m.zip 198702078 bytes
I0804 23:04:42.665195 139664166737728 data_preprocessing.py:223] Beginning data preprocessing.
I0804 23:04:59.084554 139664166737728 data_preprocessing.py:84] Generating user_map and item_map...
I0804 23:05:20.934210 139664166737728 data_preprocessing.py:103] Sorting by user, timestamp...
I0804 23:06:39.859857 139664166737728 data_preprocessing.py:194] Writing raw data cache.
I0804 23:06:42.375952 139664166737728 data_preprocessing.py:262] Data preprocessing complete. Time: 119.7 sec.
%lt;BisectionDataConstructor(Thread-1, initial daemon)>
General:
  Num users: 138493
  Num items: 26744

Training:
  Positive count:          19861770
  Batch size:              99000
  Batch count per epoch:   1004

Eval:
  Positive count:          138493
  Batch size:              160000
  Batch count per epoch:   866

I0804 23:07:14.137242 139664166737728 data_pipeline.py:887] Negative total vector built. Time: 31.8 seconds
I0804 23:11:25.013135 139664166737728 data_pipeline.py:588] Epoch construction complete. Time: 250.9 seconds
I0804 23:15:46.391308 139664166737728 data_pipeline.py:674] Eval construction complete. Time: 261.4 seconds
I0804 23:19:54.345858 139664166737728 data_pipeline.py:588] Epoch construction complete. Time: 248.0 seconds
I0804 23:24:09.182484 139664166737728 data_pipeline.py:588] Epoch construction complete. Time: 254.8 seconds
I0804 23:28:26.224653 139664166737728 data_pipeline.py:588] Epoch construction complete. Time: 257.0 seconds

Configurer et démarrer l'entraînement de Cloud TPU

Définissez la variable de nom Cloud TPU.

VM TPU

(vm)$ export TPU_NAME=local

Nœud TPU

(vm)$ export TPU_NAME=ncf-tutorial

Exécuter l'entraînement et l'évaluation

Le script suivant exécute un exemple d'entraînement pour trois époques.

Ajoutez une variable d'environnement pour le répertoire "Model" afin d'enregistrer les points de contrôle et les résumés TensorBoard :
```
(vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/ncf
```
Si vous définissez --version=tpu-vm-tf-2.15.0-pjrt lors de la création de votre TPU, définissez les variables d'environnement suivantes pour activer l'environnement d'exécution PJRT:
```
  (vm)$ export NEXT_PLUGGABLE_DEVICE_USE_C_API=true
  (vm)$ export TF_PLUGGABLE_DEVICE_LIBRARY_PATH=/lib/libtpu.so
```

Exécutez la commande suivante pour entraîner le modèle NCF :

(vm)$ python3 ncf_keras_main.py \
     --model_dir=${MODEL_DIR} \
     --data_dir=${DATA_DIR} \
     --train_dataset_path=${DATA_DIR}/training_cycle_*/* \
     --eval_dataset_path=${DATA_DIR}/eval_data/* \
     --input_meta_data_path=${DATA_DIR}/metadata \
     --learning_rate=3e-5 \
     --train_epochs=3 \
     --dataset=ml-20m \
     --eval_batch_size=160000 \
     --learning_rate=0.00382059 \
     --beta1=0.783529 \
     --beta2=0.909003 \
     --epsilon=1.45439e-07 \
     --dataset=ml-20m \
     --num_factors=64 \
     --hr_threshold=0.635 \
     --keras_use_ctl=true \
     --layers=256,256,128,64 \
     --use_synthetic_data=false \
     --distribution_strategy=tpu \
     --download_if_missing=false

L'entraînement et l'évaluation prennent environ deux minutes et génèrent un résultat final semblable à ce qui suit :

Result is {'loss': <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.10950611>,
'train_finish_time': 1618016422.1377568, 'avg_exp_per_second': 3062557.5070816963}

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées lors de ce tutoriel soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet contenant les ressources, ou conservez le projet et supprimez les ressources individuelles.

Déconnectez-vous de l'instance Compute Engine, si vous ne l'avez pas déjà fait :
```
(vm)$ exit
```
Votre invite devrait maintenant être username@projectname, indiquant que vous êtes dans Cloud Shell.
Supprimez vos ressources Cloud TPU et Compute Engine. La commande à utiliser pour supprimer vos ressources varie selon que vous utilisez des VM TPU ou des nœuds TPU. Pour en savoir plus, consultez la page Architecture du système.
VM TPU
```
$ gcloud compute tpus tpu-vm delete ncf-tutorial \
--zone=europe-west4-a
```
Nœud TPU
```
$ gcloud compute tpus execution-groups delete ncf-tutorial \
--zone=europe-west4-a
```
Vérifiez que les ressources ont été supprimées en exécutant la commande gcloud compute tpus execution-groups list. La suppression peut prendre plusieurs minutes. Une réponse semblable à la suivante indique que vos instances ont bien été supprimées.
VM TPU
```
$ gcloud compute tpus tpu-vm list \
--zone=europe-west4-a
```
Nœud TPU
```
$ gcloud compute tpus execution-groups list --zone=europe-west4-a
```
```
Listed 0 items.
```
Exécutez gsutil comme indiqué, en remplaçant bucket-name par le nom du bucket Cloud Storage que vous avez créé pour ce tutoriel :
```
$ gsutil rm -r gs://bucket-name
```

Étapes suivantes

Les tutoriels TensorFlow Cloud TPU permettent généralement d'entraîner le modèle à l'aide d'un exemple d'ensemble de données. Les résultats de cet entraînement ne sont pas utilisables pour l'inférence. Pour utiliser un modèle pour l'inférence, vous pouvez entraîner les données sur un ensemble de données accessible publiquement ou sur votre propre ensemble de données. Les modèles TensorFlow entraînés sur des Cloud TPU nécessitent généralement des ensembles de données au format TFRecord.

Vous pouvez utiliser l'exemple d'outil de conversion d'ensemble de données pour convertir un ensemble de données de classification d'images au format TFRecord. Si vous n'utilisez pas de modèle de classification d'images, vous devez convertir vous-même votre ensemble de données au format TFRecord. Pour en savoir plus, consultez la page TFRecord et tf.Example.

Réglages d'hyperparamètres

Pour améliorer les performances du modèle sur votre ensemble de données, vous pouvez régler ses hyperparamètres. Vous trouverez des informations sur les hyperparamètres communs à tous les modèles compatibles avec des TPU sur GitHub. Des informations sur les hyperparamètres spécifiques aux modèles sont disponibles dans le code source de chaque modèle. Pour en savoir plus sur ces réglages, consultez les pages Présentation des réglages d'hyperparamètres, Utiliser le service de réglage d'hyperparamètres et Régler les hyperparamètres.

Inférence

Une fois votre modèle entraîné, vous pouvez l'utiliser pour l'inférence (également appelée prédiction). AI Platform est une solution cloud permettant de développer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning. Une fois un modèle déployé, vous pouvez utiliser le service AI Platform Prediction.

En savoir plus sur ctpu, y compris sur la façon de l'installer sur un ordinateur local.
Découvrez les outils TPU dans TensorBoard.

Entraînement de NCF sur Cloud TPU (TF 2.x)

Présentation

Ensemble de données

ml-1m

ml-20m

Objectifs

Coûts

Avant de commencer

Configurer vos ressources

VM TPU

Description des options de commande

Nœud TPU

Description des options de commande

VM TPU

Nœud TPU

Préparer les données

VM TPU

Nœud TPU

VM TPU

Nœud TPU

Configurer et démarrer l'entraînement de Cloud TPU

VM TPU

Nœud TPU

Exécuter l'entraînement et l'évaluation

Effectuer un nettoyage

VM TPU

Nœud TPU

VM TPU

Nœud TPU

Étapes suivantes

Réglages d'hyperparamètres

Inférence