mirror of
https://github.com/pese-git/llm-arch-research.git
synced 2026-01-23 21:10:54 +00:00
ec07546ea8
- Add LLM library with GPT model implementation - Add hf-proxy for HuggingFace integration - Add experiments for training and generation - Add comprehensive documentation and examples - Configure uv workspace with proper dependencies
299 lines
12 KiB
Python
299 lines
12 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
|
||
"""
|
||
Experiment: train_with_hf_trainer.py
|
||
Description: Обучение GPT модели через HuggingFace Trainer с использованием hf-proxy.
|
||
Интегрирует кастомную модель llm с инструментами HuggingFace.
|
||
"""
|
||
|
||
import torch
|
||
import os
|
||
import sys
|
||
|
||
# Добавляем путь к shared модулям
|
||
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||
|
||
from llm.models.gpt import GPT
|
||
from llm.tokenizers import BPETokenizer
|
||
from hf_proxy import HFAdapter, HFTokenizerAdapter
|
||
|
||
from shared.configs import (
|
||
TRAIN_TEXTS, BASE_GPT_CONFIG, BPE_CONFIG,
|
||
TRAINING_CONFIG, PATHS, TEST_PROMPTS
|
||
)
|
||
from shared.data import (
|
||
load_training_data, ensure_directories,
|
||
print_experiment_info, ExperimentLogger
|
||
)
|
||
|
||
|
||
def setup_hf_training():
|
||
"""
|
||
Настраивает окружение для обучения через HuggingFace Trainer.
|
||
|
||
Returns:
|
||
tuple: (hf_model, hf_tokenizer, llm_tokenizer, model_config)
|
||
"""
|
||
print("🔧 Настройка HuggingFace обучения...")
|
||
|
||
# === Подготовка данных ===
|
||
train_texts, val_texts = load_training_data()
|
||
print(f"📊 Данные: {len(train_texts)} train, {len(val_texts)} validation")
|
||
|
||
# === Обучение/загрузка токенизатора ===
|
||
if os.path.exists(PATHS["bpe_tokenizer"]):
|
||
print("📝 Загрузка BPE токенизатора...")
|
||
llm_tokenizer = BPETokenizer.load(PATHS["bpe_tokenizer"])
|
||
print(f"✅ Токенизатор загружен (vocab_size={llm_tokenizer.get_vocab_size()})")
|
||
else:
|
||
print("📝 Обучение BPE токенизатора...")
|
||
llm_tokenizer = BPETokenizer()
|
||
llm_tokenizer.train(
|
||
texts=TRAIN_TEXTS,
|
||
vocab_size=BPE_CONFIG["vocab_size"],
|
||
special_tokens=BPE_CONFIG["special_tokens"]
|
||
)
|
||
llm_tokenizer.save(PATHS["bpe_tokenizer"])
|
||
print(f"✅ Токенизатор обучен и сохранен")
|
||
|
||
# === Создание адаптера токенизатора ===
|
||
print("🔧 Создание адаптера HuggingFace для токенизатора...")
|
||
hf_tokenizer = HFTokenizerAdapter(llm_tokenizer)
|
||
print(f"✅ Адаптер токенизатора создан")
|
||
|
||
# === Инициализация модели ===
|
||
model_config = BASE_GPT_CONFIG.copy()
|
||
model_config["vocab_size"] = llm_tokenizer.get_vocab_size()
|
||
|
||
print("🔧 Создание GPT модели...")
|
||
llm_model = GPT(model_config)
|
||
|
||
# === Создание адаптера модели ===
|
||
print("🔧 Создание адаптера HuggingFace для модели...")
|
||
hf_model = HFAdapter.from_llm_model(llm_model)
|
||
print(f"✅ Адаптер модели создан")
|
||
|
||
return hf_model, hf_tokenizer, llm_tokenizer, model_config, train_texts, val_texts
|
||
|
||
|
||
def test_hf_integration(hf_model, hf_tokenizer, llm_tokenizer):
|
||
"""
|
||
Тестирует интеграцию с HuggingFace инструментами.
|
||
|
||
Args:
|
||
hf_model: Адаптированная модель
|
||
hf_tokenizer: Адаптированный токенизатор
|
||
llm_tokenizer: Оригинальный токенизатор
|
||
"""
|
||
print("\n🧪 Тестирование интеграции с HuggingFace...")
|
||
|
||
test_texts = ["Искусственный интеллект", "Нейронные сети"]
|
||
|
||
for text in test_texts:
|
||
print(f"\n🔤 Текст: '{text}'")
|
||
|
||
# Тестируем адаптированный токенизатор
|
||
hf_inputs = hf_tokenizer(text, return_tensors="pt")
|
||
print(f" HF токенизатор: {hf_inputs['input_ids'].shape}")
|
||
|
||
# Тестируем оригинальный токенизатор для сравнения
|
||
original_tokens = llm_tokenizer.encode(text)
|
||
print(f" Оригинальный токенизатор: {len(original_tokens)} токенов")
|
||
|
||
# Тестируем forward pass через адаптированную модель
|
||
try:
|
||
with torch.no_grad():
|
||
outputs = hf_model(**hf_inputs)
|
||
print(f" HF forward pass: успешно (logits: {outputs.logits.shape})")
|
||
except Exception as e:
|
||
print(f" ❌ HF forward pass: {e}")
|
||
|
||
|
||
def main():
|
||
"""Основная функция эксперимента."""
|
||
# === Настройка эксперимента ===
|
||
experiment_name = "Обучение GPT через HF Trainer (с hf-proxy)"
|
||
experiment_config = {
|
||
"model": "GPT через HFAdapter",
|
||
"tokenizer": "BPE через HFTokenizerAdapter",
|
||
"trainer": "HuggingFace Trainer",
|
||
"vocab_size": BPE_CONFIG["vocab_size"],
|
||
"training_epochs": TRAINING_CONFIG["num_epochs"]
|
||
}
|
||
|
||
print_experiment_info(experiment_name, experiment_config)
|
||
ensure_directories()
|
||
logger = ExperimentLogger(experiment_name)
|
||
|
||
try:
|
||
# Настраиваем обучение
|
||
hf_model, hf_tokenizer, llm_tokenizer, model_config, train_texts, val_texts = setup_hf_training()
|
||
|
||
# Тестируем интеграцию
|
||
test_hf_integration(hf_model, hf_tokenizer, llm_tokenizer)
|
||
|
||
# === Подготовка датасетов HuggingFace ===
|
||
print(f"\n📊 Подготовка датасетов HuggingFace...")
|
||
|
||
from datasets import Dataset
|
||
|
||
def tokenize_function(examples):
|
||
"""Функция токенизации для HF datasets."""
|
||
# Используем адаптированный токенизатор
|
||
tokenized = hf_tokenizer(
|
||
examples["text"],
|
||
truncation=True,
|
||
padding=False,
|
||
max_length=model_config["max_position_embeddings"],
|
||
)
|
||
tokenized["labels"] = tokenized["input_ids"].copy()
|
||
return tokenized
|
||
|
||
# Создаем датасеты
|
||
train_dataset = Dataset.from_dict({"text": train_texts})
|
||
val_dataset = Dataset.from_dict({"text": val_texts})
|
||
|
||
# Токенизируем
|
||
train_dataset = train_dataset.map(
|
||
tokenize_function,
|
||
batched=True,
|
||
remove_columns=train_dataset.column_names,
|
||
)
|
||
val_dataset = val_dataset.map(
|
||
tokenize_function,
|
||
batched=True,
|
||
remove_columns=val_dataset.column_names,
|
||
)
|
||
|
||
print(f" Train датасет: {len(train_dataset)} примеров")
|
||
print(f" Validation датасет: {len(val_dataset)} примеров")
|
||
|
||
# === Настройка HuggingFace Trainer ===
|
||
print(f"\n🔧 Настройка HuggingFace Trainer...")
|
||
|
||
from transformers import (
|
||
Trainer,
|
||
TrainingArguments,
|
||
DataCollatorForLanguageModeling
|
||
)
|
||
|
||
# Data collator для языкового моделирования
|
||
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
|
||
tokenizer=hf_tokenizer,
|
||
mlm=False,
|
||
pad_to_multiple_of=8,
|
||
)
|
||
|
||
# Аргументы обучения
|
||
training_args = TrainingArguments(
|
||
output_dir=PATHS["hf_model"],
|
||
overwrite_output_dir=True,
|
||
num_train_epochs=TRAINING_CONFIG["num_epochs"],
|
||
per_device_train_batch_size=TRAINING_CONFIG["batch_size"],
|
||
per_device_eval_batch_size=TRAINING_CONFIG["batch_size"],
|
||
learning_rate=TRAINING_CONFIG["learning_rate"],
|
||
warmup_steps=TRAINING_CONFIG["warmup_steps"],
|
||
logging_dir="./logs",
|
||
logging_steps=10,
|
||
eval_steps=50,
|
||
save_steps=100,
|
||
eval_strategy="steps",
|
||
save_strategy="steps",
|
||
load_best_model_at_end=True,
|
||
metric_for_best_model="loss",
|
||
greater_is_better=False,
|
||
dataloader_pin_memory=False,
|
||
report_to=None,
|
||
)
|
||
|
||
# Создаем Trainer
|
||
trainer = Trainer(
|
||
model=hf_model,
|
||
args=training_args,
|
||
train_dataset=train_dataset,
|
||
eval_dataset=val_dataset,
|
||
data_collator=data_collator,
|
||
)
|
||
|
||
print("✅ HuggingFace Trainer настроен")
|
||
|
||
# === Запуск обучения ===
|
||
print(f"\n🎯 Запуск обучения через HuggingFace Trainer...")
|
||
|
||
train_result = trainer.train()
|
||
|
||
# Сохраняем лучшую модель
|
||
trainer.save_model()
|
||
hf_tokenizer.save_pretrained(PATHS["hf_model"])
|
||
|
||
print("✅ Обучение завершено успешно!")
|
||
print(f"📊 Final train loss: {train_result.metrics['train_loss']:.4f}")
|
||
|
||
if "eval_loss" in train_result.metrics:
|
||
print(f"📊 Final eval loss: {train_result.metrics['eval_loss']:.4f}")
|
||
|
||
# === Сохранение через hf-proxy ===
|
||
print(f"\n💾 Сохранение через hf-proxy...")
|
||
|
||
from hf_proxy import convert_to_hf_format
|
||
|
||
# Сохраняем токенизатор в HF формате
|
||
hf_tokenizer_dir = PATHS["hf_tokenizer"]
|
||
hf_tokenizer.save_pretrained(hf_tokenizer_dir)
|
||
|
||
# Сохраняем модель через hf-proxy
|
||
hf_proxy_dir = PATHS["hf_proxy_model"]
|
||
HFAdapter.save_pretrained(hf_model, hf_proxy_dir, tokenizer=hf_tokenizer)
|
||
|
||
print(f"✅ Модель сохранена в HF формате:")
|
||
print(f" - {PATHS['hf_model']}: стандартный HF формат")
|
||
print(f" - {hf_proxy_dir}: через hf-proxy")
|
||
print(f" - {hf_tokenizer_dir}: токенизатор в HF формате")
|
||
|
||
# === Тестирование генерации ===
|
||
print(f"\n🧪 Тестирование генерации после обучения...")
|
||
hf_model.eval()
|
||
|
||
for prompt in TEST_PROMPTS[:3]:
|
||
print(f"\n🔤 Промпт: '{prompt}'")
|
||
|
||
try:
|
||
inputs = hf_tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
|
||
|
||
with torch.no_grad():
|
||
generated = hf_model.generate(
|
||
input_ids=inputs['input_ids'],
|
||
max_new_tokens=20,
|
||
do_sample=True,
|
||
temperature=0.8
|
||
)
|
||
|
||
generated_text = hf_tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)
|
||
print(f"🎯 Результат: '{generated_text}'")
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
print(f"❌ Ошибка генерации: {e}")
|
||
|
||
# === Сохранение результатов ===
|
||
results = {
|
||
"experiment": experiment_name,
|
||
"model_config": model_config,
|
||
"training_config": TRAINING_CONFIG,
|
||
"final_loss": train_result.metrics.get('train_loss', 'N/A'),
|
||
"eval_loss": train_result.metrics.get('eval_loss', 'N/A')
|
||
}
|
||
|
||
logger.save_logs("checkpoints/hf_integration_training_logs.json")
|
||
|
||
print(f"\n🎉 Эксперимент с HF интеграцией завершен успешно!")
|
||
print(f"\n💡 Для использования обученной модели:")
|
||
print(f" uv run python experiments/hf_integration/generate_with_hf_tools.py")
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
print(f"❌ Ошибка в эксперименте: {e}")
|
||
import traceback
|
||
traceback.print_exc()
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
main()
|