Cloud Run Jobs'ı kullanarak LLM'de ince ayar yapma

1. Giriş

Genel Bakış

Bu codelab'de, bir Gemma modelinde ince ayar yapmak için Cloud Run işlerini kullanacak ve ardından sonucu vLLM kullanarak Cloud Run'da yayınlayacaksınız.

Bu kod laboratuvarının amacı doğrultusunda, doğal dilde soru sorulduğunda LLM'nin SQL sorgusuyla yanıt vermesini sağlamak için bir metinden SQL'ye veri kümesi kullanacaksınız.

Neler öğreneceksiniz?

• Cloud Run Jobs GPU'yu kullanarak hassas ayarlama yapma
• vLLM ile Cloud Run'u kullanarak model yayınlama
• Modelin daha hızlı yüklenmesi ve sunulması için GPU işi için doğrudan VPC yapılandırması nasıl kullanılır?

2. Başlamadan önce

API'leri etkinleştir

Bu kod laboratuvarını kullanmaya başlamadan önce aşağıdaki API'leri etkinleştirmek için:

gcloud services enable run.googleapis.com \
    compute.googleapis.com \
    run.googleapis.com \
    cloudbuild.googleapis.com \
    secretmanager.googleapis.com \
    artifactregistry.googleapis.com

GPU Kotası

Desteklenen bir bölge için kota artışı isteğinde bulunun. Cloud Run Admin API kapsamındaki kota nvidia_l4_gpu_allocation_no_zonal_redundancy'tür.

Not: Yeni bir proje kullanıyorsanız API'nin etkinleştirilmesi ile kotaların bu sayfada görünmesi arasında birkaç dakika geçebilir.

Kucak açan yüz

Bu codelab'de, Hugging Face'ta barındırılan bir model kullanılır. Bu modeli almak için "Okuma" izniyle Hugging Face kullanıcı erişim jetonunu isteyin. Buna daha sonra YOUR_HF_TOKEN olarak referans vereceksiniz.

Modeli kullanmak için kullanım şartlarını da kabul etmeniz gerekir: https://huggingface.co/google/gemma-2b

3. Kurulum ve Gereksinimler

Aşağıdaki kaynakları ayarlayın:

• IAM hizmet hesabı ve ilişkili IAM izinleri,
• Hugging Face jetonunuzu depolamak için Secret Manager gizli anahtarı,
• İnce ayarlanmış modelinizi depolamak için Cloud Storage paketi ve
• Modelinizde ince ayar yapmak için oluşturacağınız görüntüyü depolamak üzere Artifact Registry deposu.

1. Bu codelab için ortam değişkenlerini ayarlayın. Sizin için bazı değişkenleri önceden doldurduk. Proje kimliğinizi, bölgenizi ve Hugging Face jetonunuzu belirtin.

   export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
   export REGION=<YOUR_REGION>
   export HF_TOKEN=<YOUR_HF_TOKEN>
   
   export AR_REPO=codelab-finetuning-jobs
   export IMAGE_NAME=finetune-to-gcs
   export JOB_NAME=finetuning-to-gcs-job
   export BUCKET_NAME=$PROJECT_ID-codelab-finetuning-jobs
   export SECRET_ID=HF_TOKEN
   export SERVICE_ACCOUNT="finetune-job-sa"
   export SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS=$SERVICE_ACCOUNT@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
   

2. Aşağıdaki komutu çalıştırarak hizmet hesabını oluşturun:

   gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT \
     --display-name="Service account for fine-tuning codelab"
   

3. Hugging Face erişim jetonunu depolamak için Secret Manager'ı kullanın:

   gcloud secrets create $SECRET_ID \
         --replication-policy="automatic"
   
   printf $HF_TOKEN | gcloud secrets versions add $SECRET_ID --data-file=-
   

4. Hizmet hesabınıza Secret Manager Gizli Anahtar Erişeni rolünü verin:

   gcloud secrets add-iam-policy-binding $SECRET_ID \
     --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
     --role='roles/secretmanager.secretAccessor'
   

5. İnce ayarlanmış modelinizi barındıracak bir paket oluşturun:

   gcloud storage buckets create -l $REGION gs://$BUCKET_NAME
   

6. Hizmet hesabınıza pakete erişim izni verin:

   gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://$BUCKET_NAME \
     --member=serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
     --role=roles/storage.objectAdmin
   

7. Container görüntüsünü depolamak için bir Artifact Registry deposu oluşturun:

   gcloud artifacts repositories create $AR_REPO \
       --repository-format=docker \
       --location=$REGION \
       --description="codelab for finetuning using CR jobs" \
       --project=$PROJECT_ID
   

4. Cloud Run iş resmini oluşturma

Sonraki adımda, aşağıdakileri yapan kodu oluşturacaksınız:

• Gemma modelini Hugging Face'tan içe aktarır.
• Hugging Face'tan alınan veri kümesiyle modelde ince ayar yapar. İş, hassas ayar için tek bir L4 GPU kullanır.
• new_model adlı hassas ayarlanmış modeli Cloud Storage paketinize yükler

1. İnce ayar iş kodunuz için bir dizin oluşturun.

   mkdir codelab-finetuning-job
   cd codelab-finetuning-job
   

2. finetune.py adlı bir dosya oluşturun

   # Copyright 2024 Google LLC
   #
   # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   # you may not use this file except in compliance with the License.
   # You may obtain a copy of the License at
   #
   #      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   #
   # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
   # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
   # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
   # See the License for the specific language governing permissions and
   # limitations under the License.
   
   import os
   import torch
   from datasets import load_dataset
   from transformers import (
       AutoModelForCausalLM,
       AutoTokenizer,
       BitsAndBytesConfig,
       TrainingArguments,
   
   )
   from peft import LoraConfig, PeftModel
   
   from trl import SFTTrainer
   
   # Cloud Storage bucket to upload the model
   bucket_name = os.getenv("BUCKET_NAME", "YOUR_BUCKET_NAME")
   
   # The model that you want to train from the Hugging Face hub
   model_name = os.getenv("MODEL_NAME", "google/gemma-2b")
   
   # The instruction dataset to use
   dataset_name = "b-mc2/sql-create-context"
   
   # Fine-tuned model name
   new_model = os.getenv("NEW_MODEL", "gemma-2b-sql")
   
   ################################################################################
   # QLoRA parameters
   ################################################################################
   
   # LoRA attention dimension
   lora_r = int(os.getenv("LORA_R", "4"))
   
   # Alpha parameter for LoRA scaling
   lora_alpha = int(os.getenv("LORA_ALPHA", "8"))
   
   # Dropout probability for LoRA layers
   lora_dropout = 0.1
   
   ################################################################################
   # bitsandbytes parameters
   ################################################################################
   
   # Activate 4-bit precision base model loading
   use_4bit = True
   
   # Compute dtype for 4-bit base models
   bnb_4bit_compute_dtype = "float16"
   
   # Quantization type (fp4 or nf4)
   bnb_4bit_quant_type = "nf4"
   
   # Activate nested quantization for 4-bit base models (double quantization)
   use_nested_quant = False
   
   ################################################################################
   # TrainingArguments parameters
   ################################################################################
   
   # Output directory where the model predictions and checkpoints will be stored
   output_dir = "./results"
   
   # Number of training epochs
   num_train_epochs = 1
   
   # Enable fp16/bf16 training (set bf16 to True with an A100)
   fp16 = True
   bf16 = False
   
   # Batch size per GPU for training
   per_device_train_batch_size = int(os.getenv("TRAIN_BATCH_SIZE", "1"))
   
   # Batch size per GPU for evaluation
   per_device_eval_batch_size = int(os.getenv("EVAL_BATCH_SIZE", "2"))
   
   # Number of update steps to accumulate the gradients for
   gradient_accumulation_steps = int(os.getenv("GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS", "1"))
   
   # Enable gradient checkpointing
   gradient_checkpointing = True
   
   # Maximum gradient normal (gradient clipping)
   max_grad_norm = 0.3
   
   # Initial learning rate (AdamW optimizer)
   learning_rate = 2e-4
   
   # Weight decay to apply to all layers except bias/LayerNorm weights
   weight_decay = 0.001
   
   # Optimizer to use
   optim = "paged_adamw_32bit"
   
   # Learning rate schedule
   lr_scheduler_type = "cosine"
   
   # Number of training steps (overrides num_train_epochs)
   max_steps = -1
   
   # Ratio of steps for a linear warmup (from 0 to learning rate)
   warmup_ratio = 0.03
   
   # Group sequences into batches with same length
   # Saves memory and speeds up training considerably
   group_by_length = True
   
   # Save checkpoint every X updates steps
   save_steps = 0
   
   # Log every X updates steps
   logging_steps = int(os.getenv("LOGGING_STEPS", "50"))
   
   ################################################################################
   # SFT parameters
   ################################################################################
   
   # Maximum sequence length to use
   max_seq_length = int(os.getenv("MAX_SEQ_LENGTH", "512"))
   
   # Pack multiple short examples in the same input sequence to increase efficiency
   packing = False
   
   # Load the entire model on the GPU 0
   device_map = {'':torch.cuda.current_device()}
   
   # Set limit to a positive number
   limit = int(os.getenv("DATASET_LIMIT", "5000"))
   
   dataset = load_dataset(dataset_name, split="train")
   if limit != -1:
       dataset = dataset.shuffle(seed=42).select(range(limit))
   
   
   def transform(data):
       question = data['question']
       context = data['context']
       answer = data['answer']
       template = "Question: {question}\nContext: {context}\nAnswer: {answer}"
       return {'text': template.format(question=question, context=context, answer=answer)}
   
   
   transformed = dataset.map(transform)
   
   # Load tokenizer and model with QLoRA configuration
   compute_dtype = getattr(torch, bnb_4bit_compute_dtype)
   
   bnb_config = BitsAndBytesConfig(
       load_in_4bit=use_4bit,
       bnb_4bit_quant_type=bnb_4bit_quant_type,
       bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype,
       bnb_4bit_use_double_quant=use_nested_quant,
   )
   
   # Check GPU compatibility with bfloat16
   if compute_dtype == torch.float16 and use_4bit:
       major, _ = torch.cuda.get_device_capability()
       if major >= 8:
           print("=" * 80)
           print("Your GPU supports bfloat16")
           print("=" * 80)
   
   # Load base model
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
       model_name,
       quantization_config=bnb_config,
       device_map=device_map,
       torch_dtype=torch.float16,
   )
   model.config.use_cache = False
   model.config.pretraining_tp = 1
   
   # Load LLaMA tokenizer
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
   tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
   tokenizer.padding_side = "right"
   
   # Load LoRA configuration
   peft_config = LoraConfig(
       lora_alpha=lora_alpha,
       lora_dropout=lora_dropout,
       r=lora_r,
       bias="none",
       task_type="CAUSAL_LM",
       target_modules=["q_proj", "v_proj"]
   )
   
   # Set training parameters
   training_arguments = TrainingArguments(
       output_dir=output_dir,
       num_train_epochs=num_train_epochs,
       per_device_train_batch_size=per_device_train_batch_size,
       gradient_accumulation_steps=gradient_accumulation_steps,
       optim=optim,
       save_steps=save_steps,
       logging_steps=logging_steps,
       learning_rate=learning_rate,
       weight_decay=weight_decay,
       fp16=fp16,
       bf16=bf16,
       max_grad_norm=max_grad_norm,
       max_steps=max_steps,
       warmup_ratio=warmup_ratio,
       group_by_length=group_by_length,
       lr_scheduler_type=lr_scheduler_type,
   )
   
   trainer = SFTTrainer(
       model=model,
       train_dataset=transformed,
       peft_config=peft_config,
       dataset_text_field="text",
       max_seq_length=max_seq_length,
       tokenizer=tokenizer,
       args=training_arguments,
       packing=packing,
   )
   
   trainer.train()
   
   trainer.model.save_pretrained(new_model)
   
   # Reload model in FP16 and merge it with LoRA weights
   base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
       model_name,
       low_cpu_mem_usage=True,
       return_dict=True,
       torch_dtype=torch.float16,
       device_map=device_map,
   )
   model = PeftModel.from_pretrained(base_model, new_model)
   model = model.merge_and_unload()
   
   # push to Cloud Storage
   
   file_path_to_save_the_model = '/finetune/new_model'
   model.save_pretrained(file_path_to_save_the_model)
   tokenizer.save_pretrained(file_path_to_save_the_model)
   

3. requirements.txt dosyası oluşturun:

   accelerate==0.34.2
   bitsandbytes==0.45.5
   datasets==2.19.1
   transformers==4.51.3
   peft==0.11.1
   trl==0.8.6
   torch==2.3.0
   

4. Dockerfile oluşturun:

   FROM nvidia/cuda:12.6.2-runtime-ubuntu22.04
   
   RUN apt-get update && \
       apt-get -y --no-install-recommends install python3-dev gcc python3-pip git && \
       rm -rf /var/lib/apt/lists/*
   
   COPY requirements.txt /requirements.txt
   
   RUN pip3 install -r requirements.txt --no-cache-dir
   
   COPY finetune.py /finetune.py
   
   ENV PYTHONUNBUFFERED 1
   
   CMD python3 /finetune.py --device cuda
   

5. Artifact Registry deponuzda kapsayıcıyı derleyin:

   gcloud builds submit \
     --tag $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$IMAGE_NAME \
     --region $REGION
   

5. İşi dağıtma ve yürütme

Bu adımda, Google Cloud Storage'a daha hızlı yüklemeler yapmak için işinizin YAML yapılandırmasını doğrudan VPC çıkışıyla oluşturursunuz.

Bu dosyanın, sonraki bir adımda güncelleyeceğiniz değişkenler içerdiğini unutmayın.

1. finetune-job.yaml.tmpl adlı bir dosya oluşturun:

   apiVersion: run.googleapis.com/v1
   kind: Job
   metadata:
     name: $JOB_NAME
     labels:
       cloud.googleapis.com/location: $REGION
     annotations:
       run.googleapis.com/launch-stage: ALPHA
   spec:
     template:
       metadata:
         annotations:
           run.googleapis.com/execution-environment: gen2
           run.googleapis.com/network-interfaces: '[{"network":"default","subnetwork":"default"}]'
       spec:
         parallelism: 1
         taskCount: 1
         template:
           spec:
             serviceAccountName: $SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS
             containers:
             - name: $IMAGE_NAME
               image: $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$IMAGE_NAME
               env:
               - name: MODEL_NAME
                 value: "google/gemma-2b"
               - name: NEW_MODEL
                 value: "gemma-2b-sql-finetuned"
               - name: BUCKET_NAME
                 value: "$BUCKET_NAME"
               - name: LORA_R
                 value: "8"
               - name: LORA_ALPHA
                 value: "16"
               - name: GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS
                 value: "2"
               - name: DATASET_LIMIT
                 value: "1000"
               - name: LOGGING_STEPS
                 value: "5"
               - name: HF_TOKEN
                 valueFrom:
                   secretKeyRef:
                     key: 'latest'
                     name: HF_TOKEN
               resources:
                 limits:
                   cpu: 8000m
                   nvidia.com/gpu: '1'
                   memory: 32Gi
               volumeMounts:
               - mountPath: /finetune/new_model
                 name: finetuned_model
             volumes:
             - name: finetuned_model
               csi:
                 driver: gcsfuse.run.googleapis.com
                 readOnly: false
                 volumeAttributes:
                   bucketName: $BUCKET_NAME
             maxRetries: 3
             timeoutSeconds: '3600'
             nodeSelector:
               run.googleapis.com/accelerator: nvidia-l4
   

2. Aşağıdaki komutu çalıştırarak YAML'deki değişkenleri ortam değişkenlerinizle değiştirin:

   envsubst < finetune-job.yaml.tmpl > finetune-job.yaml
   

3. Cloud Run işini oluşturun:

   gcloud alpha run jobs replace finetune-job.yaml
   

4. İşi yürütün:

   gcloud alpha run jobs execute $JOB_NAME --region $REGION --async
   

İşin tamamlanması yaklaşık 10 dakika sürer. Son komutun çıktısında verilen bağlantıyı kullanarak durumu kontrol edebilirsiniz.

6. İnce ayarlanmış modelinizi vLLM ile yayınlamak için Cloud Run hizmeti kullanma

Bu adımda, bir Cloud Run hizmeti dağıtacaksınız. Bu yapılandırma, daha hızlı indirmeler için Cloud Storage paketine özel ağ üzerinden erişmek üzere doğrudan VPC kullanır.

Bu dosyanın, sonraki bir adımda güncelleyeceğiniz değişkenler içerdiğini unutmayın.

1. service.yaml.tmpl dosyası oluşturun:

   apiVersion: serving.knative.dev/v1
   kind: Service
   metadata:
     name: serve-gemma-sql
     labels:
       cloud.googleapis.com/location: $REGION
     annotations:
       run.googleapis.com/launch-stage: BETA
       run.googleapis.com/ingress: all
       run.googleapis.com/ingress-status: all
   spec:
     template:
       metadata:
         labels:
         annotations:
           autoscaling.knative.dev/maxScale: '1'
           run.googleapis.com/cpu-throttling: 'false'
           run.googleapis.com/gpu-zonal-redundancy-disabled: 'true'
           run.googleapis.com/network-interfaces: '[{"network":"default","subnetwork":"default"}]'
       spec:
         containers:
         - name: serve-finetuned
           image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20250505_0916_RC00
           ports:
           - name: http1
             containerPort: 8000
           resources:
             limits:
               cpu: 8000m
               nvidia.com/gpu: '1'
               memory: 32Gi
           volumeMounts:
           - name: fuse
             mountPath: /finetune/new_model
           command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.api_server"]
           args:
           - --model=/finetune/new_model
           - --tensor-parallel-size=1
           env:
           - name: MODEL_ID
             value: 'new_model'
           - name: HF_HUB_OFFLINE
             value: '1'
         volumes:
         - name: fuse
           csi:
             driver: gcsfuse.run.googleapis.com
             volumeAttributes:
               bucketName: $BUCKET_NAME
         nodeSelector:
           run.googleapis.com/accelerator: nvidia-l4
   

2. service.yaml dosyasını paketinizin adıyla güncelleyin.

   envsubst < service.yaml.tmpl > service.yaml
   

3. Cloud Run hizmetinizi dağıtın:

   gcloud alpha run services replace service.yaml
   

7. İnce ayarlanmış modelinizi test etme

Bu adımda, modelinizde hassas ayarı test etmesini istersiniz.

1. Cloud Run hizmetinizin hizmet URL'sini alın:

   SERVICE_URL=$(gcloud run services describe serve-gemma-sql --platform managed --region $REGION --format 'value(status.url)')
   

2. Modeliniz için isteminizi oluşturun.

   USER_PROMPT="Question: What are the first name and last name of all candidates? Context: CREATE TABLE candidates (candidate_id VARCHAR); CREATE TABLE people (first_name VARCHAR, last_name VARCHAR, person_id VARCHAR)"
   

3. Modelinizi istemek için CURL'i kullanarak hizmetinizi çağırın:

   curl -X POST $SERVICE_URL/generate \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
     -d @- <<EOF
   {
       "prompt": "${USER_PROMPT}"
   }
   EOF
   

Aşağıdakine benzer bir yanıt görürsünüz:

{"predictions":["Prompt:\nQuestion: What are the first name and last name of all candidates? Context: CREATE TABLE candidates (candidate_id VARCHAR); CREATE TABLE people (first_name VARCHAR, last_name VARCHAR, person_id VARCHAR)\nOutput:\n CREATE TABLE people_to_candidates (candidate_id VARCHAR, person_id VARCHAR) CREATE TABLE people_to_people (person_id VARCHAR, person_id VARCHAR) CREATE TABLE people_to_people_to_candidates (person_id VARCHAR, candidate_id"]}

8. Tebrikler!

Codelab'i tamamladığınız için tebrikler.

Cloud Run belgelerini incelemenizi öneririz.

İşlediğimiz konular

• Cloud Run Jobs GPU'yu kullanarak hassas ayarlama yapma
• vLLM ile Cloud Run'u kullanarak model yayınlama
• Modelin daha hızlı yüklenmesi ve sunulması için GPU işi için doğrudan VPC yapılandırması nasıl kullanılır?

9. Temizleme

İstemsiz ödemelerden kaçınmak için (ör. Cloud Run hizmetleri yanlışlıkla ücretsiz kademede aylık Cloud Run çağrısı kotanızdan daha fazla çağrılırsa) 6. adımda oluşturduğunuz Cloud Run hizmetini silebilirsiniz.

Cloud Run hizmetini silmek için https://console.cloud.google.com/run adresindeki Cloud Run Cloud Console'a gidin ve serve-gemma-sql hizmetini silin.

Projenin tamamını silmek için Kaynakları Yönet'e gidin, 2. adımda oluşturduğunuz projeyi seçin ve Sil'i tıklayın. Projeyi silerseniz Cloud SDK'nızdaki projeleri değiştirmeniz gerekir. gcloud projects list komutunu çalıştırarak mevcut tüm projelerin listesini görüntüleyebilirsiniz.