Gemma2:9B을 csv데이터 10만개로 파인튜닝하려면 ?

Gemma2:9B 모델을 사용해 10만 개의 CSV 데이터를 파인튜닝하려면 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다. 여기서 중요한 것은 모델 아키텍처, 파인튜닝 과정, 그리고 GPU 리소스를 고려하여 시간을 예측하는 부분입니다.

1. 데이터 준비 및 전처리

CSV 데이터를 모델에 적합한 형식으로 변환하는 것이 첫 번째 단계입니다.

• CSV 데이터 로딩: pandas를 사용하여 CSV 데이터를 로드하고 필요한 특성(features)만 선택합니다.
• 텍스트 데이터 전처리: 파인튜닝하는 모델이 텍스트 데이터를 처리할 수 있도록 텍스트 정제(예: 특수문자 제거, 불용어 제거 등)를 해야 합니다.
• 라벨링 처리: 모델이 텍스트를 예측할 수 있도록 라벨을 준비합니다.

예시:

python

 

import pandas as pd
from transformers import GPT2Tokenizer

# CSV 로딩
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 텍스트 전처리 예시
def preprocess_text(text):
    # 불필요한 특수문자 제거 등 전처리 작업
    return text.strip()

data['processed_text'] = data['text_column'].apply(preprocess_text)

# GPT-2 Tokenizer 사용 예시
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
data['input_ids'] = data['processed_text'].apply(lambda x: tokenizer.encode(x, max_length=512, truncation=True))

2. 모델 준비

• 모델 로딩: gemma2:9B와 같은 모델을 Hugging Face Transformers에서 로딩하여 파인튜닝을 준비합니다.
• 모델과 토크나이저 로딩:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gemma2:9B')  # 예시로 gemma2 모델을 로드
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gemma2:9B')  # tokenizer 로드

• 데이터셋 준비: 파인튜닝을 위해 input_ids를 모델의 입력으로 제공해야 합니다.

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, tokenizer, max_length=512):
        self.texts = texts
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_length = max_length

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.texts[idx]
        encoding = self.tokenizer(text, return_tensors='pt', padding='max_length', truncation=True, max_length=self.max_length)
        return encoding.input_ids.squeeze(0), encoding.attention_mask.squeeze(0)

dataset = CustomDataset(data['processed_text'], tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

3. 파인튜닝 (Fine-tuning)

• 파인튜닝을 수행할 때는 사전 학습된 모델을 사용하고, 데이터셋을 통해 모델이 특정 작업에 적합하도록 학습을 진행합니다.

예시:

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # output directory
    evaluation_strategy="steps",     # evaluation strategy to use
    num_train_epochs=3,              # number of training epochs
    per_device_train_batch_size=8,   # batch size for training
    logging_dir='./logs',            # directory for storing logs
    logging_steps=10,
)

trainer = Trainer(
    model=model,                         # the instantiated 🤗 model to be trained
    args=training_args,                  # training arguments, defined above
    train_dataset=dataset,               # training dataset
)

trainer.train()

4. GPU 8GB에서 걸리는 시간 예측

GPU에서 8GB VRAM을 사용하는 경우, 모델 크기와 배치 크기에 따라 파인튜닝 속도가 달라집니다. 대체로 Gemma2:9B 모델처럼 크기가 큰 모델은 메모리 사용량이 크고 학습 속도가 느릴 수 있습니다.

몇 가지 요소가 시간을 결정짓습니다:

1. 모델 크기: Gemma2:9B 모델은 매우 크므로 VRAM과 GPU 메모리 사용량이 많습니다. 모델이 커질수록 학습 시간이 늘어날 수 있습니다.
2. 배치 크기: GPU 메모리가 제한적이므로 배치 크기가 커지면 GPU 메모리에서 out of memory 오류가 발생할 수 있습니다. 이 경우 배치 크기를 줄여야 할 수 있습니다.
3. 데이터 크기: 10만 개의 데이터는 대규모 데이터셋이므로, 모델 학습에 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
4. 학습 파라미터: 학습 에폭 수, 학습률, 그리고 learning_rate_scheduler의 설정이 속도에 영향을 미칩니다.

대략적인 시간 예측:

• 학습 속도는 GPU 메모리 크기와 모델 크기에 영향을 받습니다.
• 8GB GPU에서 Gemma2:9B 모델을 10만 개 데이터셋으로 fine-tuning을 진행한다면, 배치 크기가 작고 학습 속도가 상대적으로 느릴 수 있습니다.
• 한 에폭이 약 1~2시간 정도 걸릴 수 있으며, 전체 학습 시간은 3~4 에폭 기준으로 6시간에서 10시간 정도 예상할 수 있습니다.
• 학습 파라미터에 따라 달라질 수 있지만, VRAM이 부족하면 더 많은 배치 크기 감소와 학습 시간 증가를 겪게 됩니다.

5. 개발 및 실행 아키텍처

1. 모델 로딩 및 파인튜닝 환경: GPU 환경이 갖춰진 클라우드 또는 로컬 서버에서 진행.
   • 클라우드 서비스(AWS, GCP, Azure 등)에서 GPU 인스턴스 사용.
   • 분산 학습을 활용하면 학습 속도를 개선할 수 있습니다 (예: Horovod, DeepSpeed).
2. 데이터 파이프라인:
   • 대규모 CSV 파일을 처리하기 위해 pandas 또는 Dask를 사용하여 데이터셋을 분할하고 로딩합니다.
   • 학습 후 모델 결과를 API 서버에 배포하여 실시간 예측을 제공할 수 있습니다.

결론:

• 시간 예측: GPU 8GB에서 Gemma2:9B 모델을 10만 개의 데이터로 파인튜닝하려면 몇 시간에서 하루까지 걸릴 수 있으며, 학습 파라미터, 모델 크기, 배치 크기 등에 따라 달라질 수 있습니다.
• 추천 아키텍처: 클라우드에서 GPU 인스턴스를 사용하고, 분산 학습 및 배치 처리 방식을 통해 학습 시간을 최적화합니다.