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Como treinar o FairSeq Transformer no Cloud TPU usando PyTorch

Este tutorial se concentra especificamente na versão FairSeq do Transformer e na tarefa de tradução do WMT 18, traduzindo do inglês para o alemão.

Objetivos

  • Preparar o conjunto de dados.
  • Executar o job de treinamento.
  • Verificar os resultados da saída.

Custos

Neste tutorial, há componentes faturáveis do Google Cloud, entre eles:

  • Compute Engine
  • Cloud TPU

Use a calculadora de preços para gerar uma estimativa de custos baseada na projeção de uso. Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Antes de começar

Antes de começar o tutorial, verifique se o projeto do Google Cloud foi configurado corretamente.

  1. Faça login na sua conta do Google.

    Se você ainda não tiver uma, inscreva-se.

  2. No Console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar a página do seletor de projetos

  3. Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como confirmar se o faturamento está ativado para o projeto.

    4. Este tutorial usa componentes faturáveis do Google Cloud. Consulte a página de preços da Cloud TPU para fazer uma estimativa dos custos. Para evitar cobranças desnecessárias, não se esqueça de apagar os recursos criados ao terminar de usá-los.

Configurar uma instância do Compute Engine

  1. Abra uma janela do Cloud Shell.

    Abrir o Cloud Shell

  2. Crie uma variável para o ID do seu projeto.

    export PROJECT_ID=project-id

  3. Configure a ferramenta de linha de comando gcloud para usar o projeto em que a Cloud TPU será criada.

    gcloud config set project ${PROJECT_ID}

    Na primeira vez que você executar esse comando em uma nova VM do Cloud Shell, será exibida uma página Authorize Cloud Shell. Clique em Authorize na parte inferior da página para permitir que gcloud faça chamadas de API do GCP com suas credenciais.

  4. No Cloud Shell, inicie o recurso do Compute Engine necessário para este tutorial.

    gcloud compute --project=${PROJECT_ID} instances create transformer-tutorial \
--zone=us-central1-a  \
--machine-type=n1-standard-16  \
--image-family=torch-xla \
--image-project=ml-images  \
--boot-disk-size=200GB \
--scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

  5. Conecte-se à nova instância do Compute Engine.

    gcloud compute ssh transformer-tutorial --zone=us-central1-a

Iniciar um recurso da Cloud TPU

  1. Inicie um recurso do Cloud TPU na máquina virtual do Compute Engine, usando o seguinte comando:

    (vm) $ gcloud compute tpus create transformer-tutorial \
--zone=us-central1-a \
--network=default \
--version=pytorch-1.7 \
--accelerator-type=v3-8

  2. Identifique o endereço IP do recurso do Cloud TPU.

    (vm) $ gcloud compute tpus list --zone=us-central1-a

    O endereço IP está localizado abaixo da coluna NETWORK_ENDPOINTS. Você precisará desse endereço IP ao criar e configurar o ambiente PyTorch.

Fazer download dos dados

  1. Crie um diretório, pytorch-tutorial-data, para armazenar os dados do modelo.

    (vm) $ mkdir $HOME/pytorch-tutorial-data

  2. Navegue até o diretório pytorch-tutorial-data.

    (vm) $ cd $HOME/pytorch-tutorial-data

  3. Faça o download dos dados do modelo.

    (vm) $ wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/data/wmt18_en_de_bpej32k.zip

  4. Extraia os dados.

    (vm) $ sudo apt-get install unzip && \
unzip wmt18_en_de_bpej32k.zip

Crie e configure o ambiente PyTorch

  1. Inicie um ambiente conda.

    (vm) $ conda activate torch-xla-1.7

  2. Configure variáveis de ambiente para o recurso Cloud TPU.

    (vm) $ export TPU_IP_ADDRESS=ip-address; \
export XRT_TPU_CONFIG="tpu_worker;0;$TPU_IP_ADDRESS:8470"

Treine o modelo

Para treinar o modelo, execute o seguinte script:

(vm) $ python /usr/share/torch-xla-1.7/tpu-examples/deps/fairseq/train.py \
  $HOME/pytorch-tutorial-data/wmt18_en_de_bpej32k \
  --save-interval=1 \
  --arch=transformer_vaswani_wmt_en_de_big \
  --max-target-positions=64 \
  --attention-dropout=0.1 \
  --no-progress-bar \
  --criterion=label_smoothed_cross_entropy \
  --source-lang=en \
  --lr-scheduler=inverse_sqrt \
  --min-lr 1e-09 \
  --skip-invalid-size-inputs-valid-test \
  --target-lang=de \
  --label-smoothing=0.1 \
  --update-freq=1 \
  --optimizer adam \
  --adam-betas '(0.9, 0.98)' \
  --warmup-init-lr 1e-07 \
  --lr 0.0005 \
  --warmup-updates 4000 \
  --share-all-embeddings \
  --dropout 0.3 \
  --weight-decay 0.0 \
  --valid-subset=valid \
  --max-epoch=25 \
  --input_shapes 128x64 \
  --num_cores=8 \
  --metrics_debug \
  --log_steps=100

Verificar resultados de saída

Depois que o job de treinamento for concluído, será possível encontrar os pontos de verificação de modelo no seguinte diretório:

$HOME/checkpoints

Limpar

Execute uma limpeza para evitar cobranças desnecessárias na sua conta depois de usar os recursos criados:

  1. Desconecte-se da instância do Compute Engine, caso ainda não tenha feito isso:

    (vm) $ exit

    Agora, o prompt será user@projectname, mostrando que você está no Cloud Shell.

  2. No seu Cloud Shell, use a ferramenta de linha de comando gcloud para excluir a instância do Compute Engine.

    $  gcloud compute instances delete transformer-tutorial  --zone=us-central1-a

  3. Use a ferramenta de linha de comando gcloud para excluir o recurso do Cloud TPU.

    $  gcloud compute tpus delete transformer-tutorial --zone=us-central1-a

A seguir

Teste as colabs do PyTorch: