Entraîner Transformer sur Cloud TPU (TF 2.x)

Si vous ne connaissez pas bien Cloud TPU, il vous est vivement recommandé de consulter le guide de démarrage rapide pour apprendre à créer un TPU et une VM Compute Engine.

Ce tutoriel vous explique comment entraîner un modèle Transformer sur Cloud TPU. Transformer est une architecture de réseau de neurones qui résout des problèmes séquentiels à l'aide de mécanismes d'attention. Contrairement aux modèles de neurones seq2seq traditionnels, Transformer n'implique pas de connexions récurrentes. Le mécanisme d'attention apprend les dépendances entre les jetons dans deux séquences. Étant donné que les pondérations de l'attention s'appliquent à tous les jetons des séquences, le modèle Transformer est capable de capturer facilement les dépendances à longue distance.

La structure globale de Transformer suit le modèle standard encodeur-décodeur. L'encodeur utilise l'auto-attention pour calculer une représentation de la séquence d'entrée. Le décodeur génère la séquence de sortie un jeton à la fois, en prenant comme entrées la sortie de l'encodeur et les jetons précédemment générés par le décodeur.

Le modèle applique également des représentations vectorielles continues sur les jetons d'entrée et de sortie, et ajoute un encodage en position constante. L'encodage de position ajoute des informations sur la position de chaque jeton.

Objectifs

  • Créer un bucket Cloud Storage pour stocker votre ensemble de données et la sortie du modèle
  • Télécharger et prétraiter l'ensemble de données utilisé pour entraîner le modèle
  • Exécuter la tâche d'entraînement
  • Vérifier les résultats

Coûts

Ce tutoriel utilise les composants facturables suivants de Google Cloud :

  • Compute Engine
  • Cloud TPU

Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût. Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai gratuit.

Avant de commencer

Avant de commencer ce tutoriel, vérifiez que votre projet Google Cloud est correctement configuré.

  1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
  2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

    Accéder au sélecteur de projet

  3. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Cloud. Découvrez comment vérifier si la facturation est activée sur un projet.

  4. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

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  5. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Cloud. Découvrez comment vérifier si la facturation est activée sur un projet.

  6. 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.

Entraînement sur un seul appareil Cloud TPU

Cette section fournit des informations sur la configuration des buckets Cloud Storage, des VM et des ressources Cloud TPU pour l'entraînement sur un seul appareil.

  1. Ouvrez une fenêtre Cloud Shell.

    Ouvrir Cloud Shell

  2. Créez une variable pour l'ID de votre projet.

    export PROJECT_ID=project-id
  3. Configurez l'interface de ligne de commande Google Cloud pour utiliser le projet dans lequel vous souhaitez créer un 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 GCP avec vos identifiants.

  4. Créez un compte de service pour le projet Cloud TPU.

    Les comptes de service permettent au service Cloud TPU d'accéder à d'autres services Google Cloud Platform.

    $ 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
    

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

    $ 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.

Préparer l'ensemble de données

Afin de réduire vos coûts globaux, nous vous recommandons d'utiliser une VM Compute Engine pour effectuer toute opération de téléchargement ou prétraitement de vos données de longue durée.

  1. Ouvrez une fenêtre Cloud Shell.

    Ouvrir Cloud Shell

  2. Créez une VM Compute Engine pour télécharger et prétraiter vos données.

    gcloud compute tpus execution-groups create --name=transformer-tutorial \
      --disk-size=300 \
      --machine-type=n1-standard-8 \
      --zone=europe-west4-a \
      --tf-version=2.8.0 \
      --vm-only
  3. Si vous n'êtes pas automatiquement connecté à l'instance Compute Engine, connectez-vous avec la commande ssh suivante. Lorsque vous êtes connecté à la VM, votre invite d'interface système passe de username@vm-name à username@projectname :

    gcloud compute ssh transformer-tutorial --zone=europe-west4-a

    À mesure que vous appliquez ces instructions, exécutez chaque commande commençant par (vm)$ dans votre instance Compute Engine.

  4. Exporter les variables de configuration TPU

    Exportez votre ID de projet, le nom que vous souhaitez utiliser pour vos ressources TPU et la zone dans laquelle vous allez entraîner le modèle et stocker les données d'entraînement.

    $ export TPU_NAME=transformer-tutorial
    $ export ZONE=europe-west4-a

  5. Exportez les variables de bucket Cloud Storage. Remplacez bucket-name par le nom de votre bucket :

    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    (vm)$ export GCS_DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/data/transformer
    (vm)$ export DATA_DIR=${HOME}/transformer/data
    
  6. Installez les éléments requis pour TensorFlow et définissez la variable d'environnement PYTHONPATH.

    (vm)$ pip3 install -r /usr/share/models/official/requirements.txt
    (vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"
    
  7. Accédez au répertoire où le modèle est stocké :

    (vm)$ cd /usr/share/models/official/legacy/transformer
  8. Téléchargez et prétraitez les ensembles de données :

    (vm)$ python3 data_download.py --data_dir=${DATA_DIR}
    (vm)$ gsutil cp -r ${DATA_DIR} ${GCS_DATA_DIR}
    

    data_download.py télécharge et prétraite les ensembles de données WMT d'entraînement et d'évaluation. Une fois les données téléchargées et extraites, les données d'entraînement sont utilisées pour générer un vocabulaire des sous-jetons. Les chaînes d'évaluation et d'entraînement sont segmentées et les données obtenues sont partitionnées, mélangées et enregistrées au format TFRecords.

    Un volume de 1,75 Go de données compressées est téléchargé. Au total, les fichiers bruts (fichiers compressés, extraits et combinés) occupent 8,4 Go d'espace disque. Le fichier TFRecord et les fichiers de vocabulaire obtenus sont de 722 Mo. Le script enregistre 460 000 cas et son exécution prend environ 40 minutes.

  9. Nettoyer les ressources de la VM

    Une fois l'ensemble de données converti au format TFRecord et copié dans le bucket DATA_DIR sur votre bucket Cloud Storage, vous pouvez supprimer l'instance Compute Engine.

    Déconnectez-vous de l'instance Compute Engine :

    (vm)$ exit
    

    Votre invite devrait maintenant être username@projectname, indiquant que vous êtes dans Cloud Shell.

  10. Supprimez votre instance Compute Engine.

    $ gcloud compute instances delete transformer-tutorial \
        --zone=europe-west4-a

Entraîner un modèle de traduction anglais/allemand sur un seul Cloud TPU

  1. 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 alpha compute tpus tpu-vm create transformer-tutorial \
     --zone=europe-west4-a \
     --accelerator-type=v3-8 \
     --version=tpu-vm-tf-2.8.0
    

    Description des options de commande

    zone
    La zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU.
    accelerator-type
    Type du Cloud TPU à créer.
    version
    Version du logiciel Cloud TPU.

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups create \
    --name=transformer-tutorial \
    --disk-size=300 \
    --machine-type=n1-standard-8 \
    --zone=europe-west4-a \
    --tf-version=2.8.0
    

    Description des options de commande

    disk-size
    Taille du disque pour la VM en Go.
    machine_type
    Type de machine de la VM créée par la commande gcloud.
    tf-version
    Version de TensorFlow gcloud compute tpus execution-groups installée sur la VM.
  2. Si vous n'êtes pas automatiquement connecté à l'instance Compute Engine, connectez-vous en exécutant la commande ssh suivante.

    VM TPU

    gcloud alpha compute tpus tpu-vm ssh transformer-tutorial --zone=europe-west4-a
    

    Nœud TPU

    gcloud compute ssh transformer-tutorial --zone=europe-west4-a
    
  3. Exportez les variables associées au stockage des données.

    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    (vm)$ export GCS_DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/data/transformer
    (vm)$ export DATA_DIR=${HOME}/transformer/data
    (vm)$ export PARAM_SET=big
    (vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/transformer/model_${PARAM_SET}
    
  4. Installez les éléments requis pour TensorFlow.

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ pip3 install --user -r /usr/share/models/official/requirements.txt
    (vm)$ export PYTHONPATH="/usr/share/models:$PYTHONPATH"
    
  5. Exportez une variable Cloud TPU.

    VM TPU

    (vm)$ export TPU_NAME=local

    Nœud TPU

    (vm)$ export TPU_NAME=transformer-tutorial

  6. Accédez au répertoire d'entraînement.

    VM TPU

    (vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/legacy/transformer

    Nœud TPU

    (vm)$ cd /usr/share/models/official/legacy/transformer
  7. Exécutez le script d'entraînement :

    (vm)$ python3 transformer_main.py \
        --tpu=${TPU_NAME} \
        --model_dir=${MODEL_DIR} \
        --data_dir=${GCS_DATA_DIR} \
        --vocab_file=${GCS_DATA_DIR}/vocab.ende.32768 \
        --bleu_source=${GCS_DATA_DIR}/newstest2014.en \
        --bleu_ref=${GCS_DATA_DIR}/newstest2014.de \
        --batch_size=6144 \
        --train_steps=2000 \
        --static_batch=true \
        --use_ctl=true \
        --param_set=big \
        --max_length=64 \
        --decode_batch_size=32 \
        --decode_max_length=97 \
        --padded_decode=true \
        --distribution_strategy=tpu
    

    Description des options de commande

    tpu
    Nom du Cloud TPU. Cette valeur est définie en spécifiant la variable d'environnement (TPU_NAME).
    model_dir
    Bucket Cloud Storage où sont stockés les points de contrôle et les résumés pendant l'entraînement. Vous pouvez utiliser un dossier existant pour charger des points de contrôle précédemment créés sur un TPU de la même taille et de la même version TensorFlow.
    data_dir
    Chemin d'accès Cloud Storage de l'entrée d'entraînement. Dans cet exemple, il est défini sur l'ensemble de données fake_imagenet.
    vocab_file
    Un fichier contenant le vocabulaire de traduction.
    bleu_source
    Un fichier contenant des phrases sources à traduire.
    bleu_ref
    Un fichier contenant les références des phrases de traduction.
    train_steps
    Nombre d'étapes d'entraînement du modèle. Une étape traite un lot de données. Cela inclut à la fois une propagation avant et une rétropropagation.
    batch_size
    Taille du lot d'entraînement.
    static_batch
    Indique si les lots dans l'ensemble de données ont des formes statiques.
    use_ctl
    Indique si le script s'exécute avec une boucle d'entraînement personnalisée.
    param_set
    Ensemble de paramètres à utiliser lors de la création et de l'entraînement du modèle. Les paramètres définissent la forme d'entrée, la configuration du modèle et d'autres paramètres.
    max_length
    Longueur maximale d'un exemple dans l'ensemble de données.
    decode_batch_size
    Taille globale du lot utilisée pour le décodage automatique par régression du transformateur pour un Cloud TPU.
    decode_max_length
    Longueur maximale de la séquence des données de décodage/d'évaluation. Cette valeur est utilisée par le décodage autorégressif du modèle Transformer sur une ressource Cloud TPU afin de réduire le volume de remplissage de données requis.
    padded_decode
    Indique si le décodage autorégressif s'exécute avec des données d'entrée remplies jusqu'à atteindre la longueur decode_max_length. Pour que le TPU/XLA-GPU fonctionne, cette option doit être définie en raison de la forme statique requise.
    distribution_strategy
    Pour entraîner le modèle ResNet sur une ressource Cloud TPU, définissez distribution_strategy sur tpu.

    Par défaut, le modèle est évalué toutes les 2 000 étapes. Pour vous entraîner à la convergence, remplacez train_steps par 200000. Vous pouvez augmenter le nombre d'étapes d'entraînement ou spécifier la fréquence d'exécution des évaluations en définissant ces paramètres :

    • --train_steps : définit le nombre total d'étapes d'entraînement à exécuter.
    • --steps_between_evals : nombre d'étapes d'entraînement à exécuter entre les évaluations.

    L'entraînement et l'évaluation prennent environ sept minutes sur un Cloud TPU v3-8. Une fois l'entraînement et l'évaluation terminés, un message semblable au suivant s'affiche :

    INFO:tensorflow:Writing to file /tmp/tmpej76vasn
    I0218 20:07:26.020797 140707963950912 translate.py:184] Writing to file /tmp/tmpej76vasn
    I0218 20:07:35.099256 140707963950912 transformer_main.py:118] Bleu score (uncased): 0.99971704185009
    I0218 20:07:35.099616 140707963950912 transformer_main.py:119] Bleu score (cased): 0.9768599644303322
    

    Vous avez à présent terminé l'entraînement sur un seul appareil. Suivez la procédure ci-dessous pour supprimer les ressources TPU individuelles.

  8. Déconnectez-vous de l'instance Compute Engine :

    (vm)$ exit
    

    Votre invite devrait maintenant être username@projectname, indiquant que vous êtes dans Cloud Shell.

  9. Supprimez la ressource TPU.

    VM TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm delete transformer-tutorial \
    --zone=europe-west4-a
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone dans laquelle se trouve votre Cloud TPU.

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups delete transformer-tutorial \
    --zone=europe-west4-a
    

    Description des options de commande

    tpu-only
    Ne supprime que le Cloud TPU. La VM reste disponible.
    zone
    Zone contenant le TPU à supprimer.

À ce stade, vous pouvez terminer ce tutoriel et effectuer un nettoyage, ou continuer à explorer l'exécution du modèle sur des pods Cloud TPU.

Effectuer le scaling de votre modèle avec des pods Cloud TPU

L'entraînement de votre modèle sur des pods Cloud TPU peut nécessiter des modifications dans votre script d'entraînement. Pour en savoir plus, consultez la section Entraînement sur les pods TPU.

Les instructions suivantes supposent que vous avez déjà ouvert une session Cloud Shell, configuré votre projet TPU et créé un bucket Cloud Storage comme expliqué au début de ce tutoriel.

Entraînement avec un pod TPU

  1. Ouvrez une fenêtre Cloud Shell.

    Ouvrir Cloud Shell

  2. Créez une variable pour l'ID de votre projet.

    export PROJECT_ID=project-id
    
  3. Configurez l'interface de ligne de commande Google Cloud pour utiliser le projet dans lequel vous souhaitez créer un 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 GCP avec vos identifiants.

  4. 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
    

  5. Créez un bucket Cloud Storage à l'aide de la commande suivante ou utilisez un bucket que vous avez créé précédemment pour votre projet :

    gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l us-central1 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 configure 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.

Lancer les ressources des VM TPU

  1. Lancez un pod de VM TPU à l'aide de la commande gcloud. Ce tutoriel spécifie un pod v3-32. Pour connaître les autres options de pod, consultez la page Types de TPU disponibles.

    VM TPU

    $ gcloud alpha compute tpus tpu-vm create transformer-tutorial \
    --zone=europe-west4-a \
    --accelerator-type=v3-32 \
    --version=tpu-vm-tf-2.8.0-pod
    

    Description des options de commande

    zone
    La zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU.
    accelerator-type
    Type du Cloud TPU à créer.
    version
    Version du logiciel Cloud TPU.

    Nœud TPU

    (vm)$ gcloud compute tpus execution-groups create \
    --name=transformer-tutorial \
    --accelerator-type=v3-32 \
    --zone=europe-west4-a \
    --tf-version=2.8.0
    

    Description des options de commande

    tpu-only
    Crée un Cloud TPU uniquement. Par défaut, la commande gcloud compute tpus execution-groups crée une VM et un Cloud TPU.
    accelerator-type
    Type du Cloud TPU à créer.
    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer votre Cloud TPU. Il doit s'agir de la même zone que celle utilisée pour la VM Compute Engine. Par exemple, europe-west4-a.
    tf-version
    Version de TensorFlow gcloud installée sur la VM.
    name
    Nom du Cloud TPU à créer.
  2. 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 alpha compute tpus tpu-vm ssh transformer-tutorial --zone=europe-west4-a
    

    Nœud TPU

    gcloud compute ssh transformer-tutorial --zone=europe-west4-a
    

Installer TensorFlow et ses dépendances

  1. Installez la configuration requise pour TensorFlow.

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

  2. Exportez la variable PYTHONPATH.

    VM TPU

    
    (vm)$ PYTHONPATH="/usr/share/tpu/models:$PYTHONPATH"

    Nœud TPU

    (vm)$ export PYTHONPATH="/usr/share/models:$PYTHONPATH"

Configurer et démarrer l'entraînement avec un pod

  1. Exportez les variables de configuration Cloud TPU :

    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    (vm)$ export GCS_DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/data/transformer
    (vm)$ export DATA_DIR=${HOME}/transformer/data
    (vm)$ export PARAM_SET=big
    (vm)$ export TPU_LOAD_LIBRARY=0
    (vm)$ export RESNET_PRETRAIN_DIR=gs://cloud-tpu-checkpoints/retinanet/resnet50-checkpoint-2018-02-07
    (vm)$ export TRAIN_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/train-*
    (vm)$ export EVAL_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/val-*
    (vm)$ export VAL_JSON_FILE=${DATA_DIR}/instances_val2017.json
    (vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/transformer/model_${PARAM_SET}_pod
    (vm)$ export TPU_NAME=transformer-tutorial
    
  2. Accédez au répertoire d'entraînement :

    VM TPU

    (vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/legacy/transformer

    Nœud TPU

    (vm)$ cd /usr/share/models/official/legacy/transformer
  3. Exécutez le script d'entraînement :

    (vm)$ python3 transformer_main.py \
        --tpu=${TPU_NAME} \
        --model_dir=${MODEL_DIR} \
        --data_dir=${GCS_DATA_DIR} \
        --vocab_file=${GCS_DATA_DIR}/vocab.ende.32768 \
        --bleu_source=${GCS_DATA_DIR}/newstest2014.en \
        --bleu_ref=${GCS_DATA_DIR}/newstest2014.de \
        --batch_size=6144 \
        --train_steps=2000 \
        --static_batch=true \
        --use_ctl=true \
        --param_set=big \
        --max_length=64 \
        --decode_batch_size=32 \
        --decode_max_length=97 \
        --padded_decode=true \
        --distribution_strategy=tpu

    Description des options de commande

    tpu
    Nom du Cloud TPU. Cette valeur est définie en spécifiant la variable d'environnement (TPU_NAME).

     <dt><code>model_dir</code></dt>
     <dd>The Cloud Storage bucket where checkpoints and summaries are
       stored during training. You can use an existing folder to load previously
       generated checkpoints created on a TPU of the same size and
       TensorFlow version.</dd>
    
     <dt><code>data_dir</code></dt>
     <dd>The Cloud Storage path of training input. It is set to the
       fake_imagenet dataset in this example.</dd>
    
     <dt><code>vocab_file</code></dt>
     <dd>A file that contains the vocabulary for translation.</dd>
    
     <dt><code>bleu_source</code></dt>
     <dd>A file that contains source sentences for translation.</dd>
    
     <dt><code>bleu_ref</code></dt>
     <dd>A file that contains the reference for the translation sentences.</dd>
    
     <dt><code>train_steps</code></dt>
     <dd>The number of steps to train the model. One step processes one batch
       of data. This includes both a forward pass and back propagation.</dd>
    
     <dt><code>batch_size</code></dt>
     <dd>The training batch size.</dd>
    
     <dt><code>static_batch</code></dt>
     <dd>Specifies whether the batches in the dataset has static shapes.</dd>
    
     <dt><code>use_ctl</code></dt>
     <dd>Specifies whether the script runs with a custom training loop.</dd>
    
     <dt><code>param_set</code></dt>
     <dd>The parameter set to use when creating and training the model. The
      parameters define the input shape, model configuration, and other
      settings.</dd>
    
     <dt><code>max_length</code></dt>
     <dd>The maximum length of an example in the dataset.</dd>
    
     <dt><code>decode_batch_size</code></dt>
     <dd>The global batch size used for Transformer auto-regressive decoding
       on a Cloud TPU.</dd>
    
     <dt><code>decode_max_length</code></dt>
     <dd>The maximum sequence length of the decode/eval data. This is used by
       the Transformer auto-regressive decoding on a Cloud TPU to minimize
       the amount of required data padding.</dd>
    
     <dt><code>padded_decode</code></dt>
     <dd>Specifies whether the auto-regressive decoding runs with input data
       padded to the decode_max_length. Tor TPU/XLA-GPU runs, this flag must
       be set due to the static shape requirement.</dd>
    
     <dt><code>distribution_strategy</code></dt>
     <dd>To train the ResNet model on a Cloud TPU, set <code>distribution_strategy</code>
       to <code>tpu</code>.</dd>
    </dl>
    

Par défaut, le modèle est évalué toutes les 2 000 étapes. Pour vous entraîner à la convergence, remplacez train_steps par 200000. Vous pouvez augmenter le nombre d'étapes d'entraînement ou spécifier la fréquence d'exécution des évaluations en définissant ces paramètres :

  • --train_steps : définit le nombre total d'étapes d'entraînement à exécuter.
  • --steps_between_evals : nombre d'étapes d'entraînement à exécuter entre les évaluations.

L'entraînement et l'évaluation prennent environ sept minutes sur un Cloud TPU v3-32. Une fois l'entraînement et l'évaluation terminés, des messages semblables aux suivants s'affichent :

I0415 00:28:33.108577 140097002981184 transformer_main.py:311] Train Step: 2000/2000 / loss = 5.139615058898926
I0415 00:28:33.108953 140097002981184 keras_utils.py:148] TimeHistory: 120.39 seconds, 102065.86 examples/second between steps 0 and 2000
.
.
.
I0415 00:32:01.785520 140097002981184 transformer_main.py:116] Bleu score (uncased): 0.8316259831190109
I0415 00:32:01.786150 140097002981184 transformer_main.py:117] Bleu score (cased): 0.7945530116558075

Ce script d'entraînement comporte 2 000 étapes et effectue une évaluation toutes les 2 000 étapes. Cet entraînement et cette évaluation durent environ huit minutes sur un pod Cloud TPU v3-32. Une fois l'entraînement et l'évaluation terminés, un message semblable au suivant s'affiche :

INFO:tensorflow:Writing to file /tmp/tmpdmlanxcf
I0218 21:09:19.100718 140509661046592 translate.py:184] Writing to file /tmp/tmpdmlanxcf
I0218 21:09:28.043537 140509661046592 transformer_main.py:118] Bleu score (uncased): 1.799112930893898
I0218 21:09:28.043911 140509661046592 transformer_main.py:119] Bleu score (cased): 1.730366237461567

Pour vous entraîner à la convergence, remplacez train_steps par 200 000. Vous pouvez augmenter le nombre d'étapes d'entraînement ou spécifier la fréquence d'exécution des évaluations en définissant ces paramètres :

  • --train_steps : définit le nombre total d'étapes d'entraînement à exécuter.
  • --steps_between_evals : nombre d'étapes d'entraînement à exécuter entre les évaluations.

Une fois l'entraînement et l'évaluation terminés, un message semblable au suivant s'affiche :

0509 00:27:59.984464 140553148962624 translate.py:184] Writing to file /tmp/tmp_rk3m8jp
I0509 00:28:11.189308 140553148962624 transformer_main.py:119] Bleu score (uncased): 1.3239131309092045
I0509 00:28:11.189623 140553148962624 transformer_main.py:120] Bleu score (cased): 1.2855342589318752

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.

  1. 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.

  2. 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 alpha compute tpus tpu-vm delete transformer-tutorial \
    --zone=europe-west4-a
    

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups delete transformer-tutorial \
    --zone=europe-west4-a
    
  3. 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 d'inférence, vous pouvez entraîner les données à partir d'un ensemble de données public ou de 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.