2020年5月15日 星期五

五分鐘學會使用TPU訓練BERT自然語言模型





大家好我是Jerry老師,這篇帶來了五分鐘學會系列,主要跟大家分享如何在GCP上採用TPU來訓練自然語言模型,整個過程不包含「訓練時間、主機設定與安裝時間」只需要五分鐘就可以幾行指令就可以完成訓練操作。



首先大家必須要有GCP帳號,只要有申請Gmail,就可以快速開通。目前有300元美金免費試用,所以不用擔心費用,開通請往這裡



有了主控台之後,就可以開始玩了。
在主控台畫面,點選「新增專案」

接著可以會有一個自動產生的專案名稱,我們可以自己輸入,但是要記得輸入的名稱。
像是我在自動產生的名稱前後加上jerry跟tpu。

接著回主控台,在畫面右上角,開啟「Cloud Shell」



1.接著輸入以下參數
export PROJECT_NAME=jerry-project87630-tpu(注意這是剛剛我設定的ID)
請在紅字修改自己剛剛開的專案名稱

2.執行下面指令
gcloud config set project ${PROJECT_NAME}

3.建立bucket-name,這是Google專門存放資料的技術,我取的跟ID一樣好了
gsutil mb -p ${PROJECT_NAME} -c standard -l europe-west4 -b on gs://jerry-project87630-tpu
一樣請在紅字修改自己剛剛開的專案名稱


接著就正式開啟TPU囉
請輸入下面指令,這邊我的TPU名稱設定jerry,大家照貼即可。
ctpu up --tpu-size=v3-8 --name=jerry --machine-type=n1-standard-8 --zone=europe-west4-a --tf-version=2.2
這邊採用的是最新TensorFlow2.2版本
看到下面畫面,打 y 即可


接著會看到下面畫面,這是TPU建立過程。

接著進入我們剛剛設定好的TPU機器,執行下面指令
gcloud compute ssh jerry --zone=europe-west4-a
中間如果看到以下畫面,看到這幾行直接按Enter即可。

接著設定環境參數,執行下面指令
export TPU_NAME=jerry

設定BUCKET位置,這個跟前面設定一樣

export STORAGE_BUCKET=gs://jerry-project87630-tpu
一樣請在紅字修改自己剛剛開的專案名稱


然後安裝執行這次實作的套件
sudo pip3 install -r /usr/share/models/official/requirements.txt

最後就剩兩個步驟,設定以下環境參數

export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"
(vm)$ export BERT_BASE_DIR=gs://cloud-tpu-checkpoints/bert/keras_bert/uncased_L-24_H-1024_A-16
(vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/bert-output(vm)$ export GLUE_DIR=gs://cloud-tpu-checkpoints/bert/classification(vm)$ export TASK=mnli

接著跑模型,執行下面指令

python3 /usr/share/models/official/nlp/bert/run_classifier.py \
  --mode='train_and_eval' \
  --input_meta_data_path=${GLUE_DIR}/${TASK}_meta_data \
  --train_data_path=${GLUE_DIR}/${TASK}_train.tf_record \
  --eval_data_path=${GLUE_DIR}/${TASK}_eval.tf_record \
  --bert_config_file=${BERT_BASE_DIR}/bert_config.json \
  --init_checkpoint=${BERT_BASE_DIR}/bert_model.ckpt \
  --train_batch_size=32 \
  --eval_batch_size=32 \
  --learning_rate=2e-5 \
  --num_train_epochs=3 \
  --model_dir=${MODEL_DIR} \
  --distribution_strategy=tpu \
  --tpu=${TPU_NAME}

看到下面畫面,表示跑成功囉,大約一小時之後會有結果,中途如果要中斷,就按Control+z

因為TPU非常貴,所以下面就是關閉的程序

首先離開VM
exit

接著確認目前的TPU有哪些還在執行
ctpu list

接著刪除指定的TPU,剛剛我設定的TPU名字是jerry,在下面畫面按 y 就可以刪除TPU囉!

ctpu delete jerry



目前的Google TPU費用,不同區域與等級都有不同價格
平均一個小時1塊到9塊美金不等

目前如果採用標準TPU-V2 約5塊美金,約156元台幣,跑一天差不多3800左右。
跑一個月就是11萬多,如果用好一點TPU-V3 約8塊美金,跑一個月17萬。
感謝文章的TPU費用是由Google雲端贊助的費用(GCP credit supported activity)。


以上是這篇文章跟大家分享透過TPU如何跑BERT模型,以及費用成本估算,感謝收看。



2020年3月30日 星期一

五分鐘掌握2020的TensorFlow新發展-機器學習公平性指標篇


這次的TensorFlow的2020年研討會還有正式公開的工具叫做公平性衡量指標(Fairness Indicators),這個是非常進階的機器學習工具。而公平性衡量指標(Fairness Indicators)是近年機器學習有關公平性研究熱門的研究領域,主要用於二元、多分類的機器學習題目。

過去的評估工具在大量數據集、大量的模型的情境下處理都不太好,Google需要十億個客戶系統上運作一個穩定的機器學習模型評估工具就變得非常重要。該工具評估的項目會包含:數據的分佈、模型的性能、多個不同參數下的表現。




上述的影片就是Google介紹如何透過公平性衡量指標(Fairness Indicators)概念實現公平的機器學習。

ML Practicum: Fairness in Perspective API相關的課程
https://developers.google.com/machine-learning/practica/fairness-indicators

在也指出幾個很重要的機器學習問題

從上圖上來觀察可以看到機器學習在各個流程上
包含從定義問題、準備資料、建立模型、部署、迭代的過程
都會出現人的主觀行為,進而影響到學習的偏差。


因此Google提出了一個機器學習公平性研究的工作流程


包含透過Tensorflow的資料驗證工具、模型分析工具、互動式視覺化工具來達到
改善機器學習有人類偏差的問題。


在這些介紹後,大家一定很好奇工具會有哪些。
首先這個必須學會TensorBoard,這個工具以前主要是用來視覺化模型的表現,在2.0之後功能就變得非常的多元。理解了TensorBoard(TensorFlow視覺化)之後,就可以理解以下的工具:

Tensorflow Data Analysis (TFDV):主要用於分析數據集的分佈。
Tensorflow Model Analysis (TFMA):主要用於分析模型的效能、也包含公平性指標可以分析不同模型表現。
The What-If Tool (WIT):主要透過互動的方式分析模型。

光說明沒有範例不夠看,所以請透過下面連結,可以直接到工具的範例中去深讀內容。
Tensorflow Data Analysis (TFDV)

Tensorflow Model Analysis (TFMA)

What-If Tool Dashboard

以上就是機器學習關於TensorFlow在公平性指標的簡單介紹。

2020年3月20日 星期五

五分鐘掌握2020的TensorFlow新發展-TF_Hub模型篇

想要免費的預訓練模型(Pre-trained Model)或演算法嗎?這裡通通都有。

這次的TensorFlow研討會還有正式公開的工具叫做TensorFlow Hub,裡面目前為止累積 472 個(2020/03)模型可以使用,大致上分為圖片(Image)、文字(Text)、影片(Video)
三種資料類型的模型,而且在裝置上面支持基本的TensorFlow之外,也包含TF.js、TFLite、Coral。

首先我們可以進入這裡 https://tfhub.dev/


接著就可以根據自己需求挑選模型,譬如說筆者這兩年流行的BERT,挑選bert_cased_L-12_H-768_A-12這個版本



接著可以看到幾個功能
1.下載模型離線使用(Download Model)
2.打開Colab觀看範例(Open Colab Notebook)



如上圖,如果我們選擇2.直接看範例,則可以執行Run all(如上圖範例),就可以進一步了解模型運作結果,以這個範例為例是以BERT去分類電影評論的情緒分析。


接著再往下看像是



透過Overview了解模型功能
透過Example use直接使用模型
透過Inputs、Outputs了解輸入與輸出

特別注意的是每一個模型都會有輸入、輸出的樣態
所以資料在設計上要注意輸入的類型或格式

這樣就可以直接享用模型囉,在未來不一定是資料科學家
只要了解概念與用途,就可以直接使用模型。


最後就是Google TensorFlow Hub也支持上架模型,只要四個步驟
1.建立模型
2.打包模型
3.撰寫文件
4.上架
詳細請參閱這裡
https://github.com/tensorflow/hub/tree/master/tfhub_dev




未來的趨勢就是,大家可以貢獻模型,提升全球在資料科學上的模型交流,筆者覺得是一個很棒的事情。


2020年TensorFlow相關文章:
五分鐘掌握2020的TensorFlow新發展-TF_Hub模型篇
五分鐘掌握2020的TensorFlow新發展-生態圈篇

2020年3月12日 星期四

五分鐘掌握2020的TensorFlow新發展-生態圈篇

很快的2020的TensorFlow研討會又開始了,筆者先整理目前至今最新的
TensorFlow生態系統,跟相關連結給大家先瞧瞧,後續再整理這次研討會的發現。


TensorFlow Core:TF核心程式碼
TensorFlow JS:可應用JS
TensorFlow Lite:可應用手機、邊緣計算
TensorFlow Lite Micro:可應用單晶片或更小的處理器
TensorFlow Board:視覺化工具
TensorFlow Hub 可重複利用的模型平台
TensorFlow Extended 管理資料流程
tf.kerastf.data、TF Runtime 能夠幫助我們快速分析的TF套件
Colab :這個超級夯的線上的Google版 Ipython Notebook
TensorFlow Research Cloud 專門給研究用免費使用TPU的計畫
MLIR:高效能的機器學習編譯器
TensorFlow Lattice:可以用來解釋模型的工具
TensorFlow Optimization Toolkit :應用在邊緣計算設備的模型的效能優化工具
TensorFlow Graphics:可以被用來各種不同的神經網路的處理函式,像是convolutions
TensorFlow Probability (TFP) :可以直接將機率模型與深度學習整合到TPU、GPU
Tensor2Tensor:應用於Google Brain團隊加速ML研究的套件
TensorFlow Agents :應用於強化學習的套件
Dopamine:新的學習框架應用於強化學習
TRFL: 可以在GPU上運作的強化學習套件
Mesh-TensorFlow:平行處理能力的套件
Ragged tensors:能夠處理不同資料的張量
TensorFlow (Learning-to-Rank):專門用做模型排序
Magenta:專門用於音樂相關的機器學習套件
Nucleus:專門用於DNA分析的套件
TensorFlow Federated:用於聯合學習(Federated Learning)的套件
TensorFlow Privacy:針對Privacy機器學習相關的套件
TensorFlow fairness:針對機器學習公平性指標的分析套件
Sonnet :用於建構複雜神經網路的套件
Neural Structured Learning (NSL) :一種神經結構化學習方法的套件
JAX:專門用於GPU、TPU高效能運算的套件
TensorFlow Quantum:用於量子模型的機器學習框架
Hass.io Add-on:用於圖像處理的套件


筆者: JerryWu - Google Developers Experts (Machine Learning) 、APMIC OpenTalk創辦人兼執行長

2020年3月6日 星期五

五分鐘學會在Colab上使用免費的TPU訓練模型

哈囉大家好,雖然忙碌,還是趁空擋想跟大家分享關於TensorFlow2.1.x系列的兩三事,一般來說做機器學習模型最需要的就是運算資源,而除了GPU之外,大家一定很想使用Google所推出的Google Cloud TPU來做機器學習模型,重點它很貴,能不能免費的使用他呢?使用Colab就是首選了。

而這次TF2.1新版推出之後,TPU使用有了一個很大幅度的改版,在Colab上使用TPU已經變得非常的容易與簡單,這邊就讓Jerry老師來跟大家娓娓道來。

首先不要忘記在Edit -> Notebook settings 要把硬體調整成TPU,如下圖:

然後就會獲得TPU資源,如下圖:



首先幾個在Colab上要跑TPU的API要了解一下:
1.tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
這是負責偵測TPU,可以透過該指令了解Google TPU集群的狀況。

2.tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu)
這是負責連結Google雲端的TPU環境

3.tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(tpu)
這是負責初始化TPU的裝置

所以前置作業如下:

必須設定TensorFlow2.x 以及設定tpu的變數。

接下來要使用TPU,目前模型有固定的寫法,必須寫成函式,舉例如下:

資料的部分也是要寫成函式,這邊範例是採用mnist,所以舉例如下:

最後是訓練模型的程式碼,有個重點是
4.tf.distribute.experimental.TPUStrategy
是呼叫前面TPU分配策略的指令,所以要搭配在程式碼當中

5.strategy.scope()
搭配這段程式碼,可以把模型與要計算的優化器、衡量標準放到運算引擎上

如下:



目前實測的結果,如果以mnist資料為例,
TPU:36秒
GPU(P100):90秒
CPU:291秒

使用心得是,程式碼不用改動太多,在TensorFlow 2.x的架構下,可以很快的進行訓練,程式碼也可以很快速地調整,以後大家就可以用前所未有的速度訓練模型囉!

當然如果您很想更近一步了解Google Cloud Platform上面的TPU費用,可以參考下面連結

相關程式碼請參考

2020年2月6日 星期四

關於Jerry老師的強化學習課程

最近Jerry老師即將準備完成的新課程,關於強化學習,歡迎大家一起來學習
優惠名額有限動作要快:)
請點預購連結



2019年9月9日 星期一

[ML Study Jam] How Google does Machine Learning的Module 3 Quiz學習日誌之企業導入機器學習的方法

How Google does Machine Learning的學習日誌

最近Google連續辦了兩次ML Study Jam的活動,包含
ML Study Jam 機器學習培訓計劃- 初級- 首頁,以及ML Study Jam 機器學習培訓計劃- 進階-首頁,這兩階段的課程內容,個人覺得非常適合企業在導入ML給同仁必上的內容,尤其適合非科班出身的又想轉型的朋友們。

在進階課程的當中,筆者覺得在「How Google does Machine Learning」當中,有許多有趣的題目與內容,是自己多年做資料科學服務有所共鳴的,希望能夠透過部落格分享學習的心得,提供給想導入ML的企業與想持續學習導入ML的朋友。(請注意本篇文章僅針對部分題目提供心得分享,並非答案分享)


過去筆者在導入多年的資料科學服務當中,發現資料科學家要有一個非常重要的能力,是能夠快速辨識這家企業與題目,到哪一個階段,接著再給予對應的服務內容,避免導入過程資源的浪費,而課程當中Google整理了一個「Path to ML」來幫忙大家釐清企業的ML導入階段。

在Module 3 Quiz的部分,有一題要學員能夠針對題目,以「Path to ML」五階段做辨認,而其中五階段包含「Individual contributor」、「Delegation」、「Digitization」、「Big data and Analytics」、「Machine learning」,在ML and Business Processes課程當中,個人覺得非常好的一個觀念是,企業要導入一個從無ML->有ML的過程,必須先找到流程上的輸入與輸出,接著在輸出中透過數據與ML找出具有洞見的結果,將結果回到流程上去改善輸出。

因此回到「Path to ML」,我們首先要能夠辨認,我們在企業流程中,到底是哪一個階段,才能去藉由階段工作來正確導入ML,筆者整理如下:

I for individual contributor:任務的本體,如單一櫃員
D for delegation:多個可執行任務的人,如多個店員
Z for digitization:數位化的工具,如ATM,可以透過機器進行重複化的工作
B for big data and analytics:透過資料挖掘洞見,提升營運效率,如汽車生產
M for machine learning:透過前面的數據,以機器學習來自動化改善整個營運效益,如推薦系統

聰明的朋友,如果題目如下,您會將上述的I,D,Z,B,M,分別放在哪裡呢?

問題1
製造工廠有許多機械手臂,整個生產團隊透過手臂上收集的數據來幫助確定生產的時間表。
問題2
一個客戶服務團隊持續接收在線上的訂單
問題3
一個圖書館員在城市圖書館工作
問題4
停車收費系統根據可能預期的需求來自動改變費率
問題5
自動電子收費器透過讀取汽車牌照跟駕駛索取過路費(如ETC)

問題1看起來非常明顯是以數據來挖掘洞見,問題2與問題3很容易理解是傳統的運作階段,問題4與問題5比較容易會有誤會是在「digitization」與「machine learning」的差別,但仔細一看,事實上ML有個關鍵是透過數據「自動化」原先的流程,因此會獲得一個不斷改變的輸出,答案就出來了。


看起來大家都有十足的把握了,我們繼續看一下去,如果題目如下,您們的選擇為何?

題目6
所有任務,包含執行參數、選擇參數、參數回饋都是自動化
題目7
一個人在執行任務,而這個任務與指令來自人與人之間的方式運作
題目8
一個電腦執行任務,而軟體工程師透過歷史的模式,來進行參數的調整。
題目9
一個電腦執行過程是透個人從介面上輸入參數來進行。
題目10
一個任務是從一群人來完成

問題6我們可以發現全數自動化,會是機器學習的強項,答案是非常明確的。接著在問題7與問題10的部分,也很容易辨識是傳統1個與多個人的運作方式,最後這次的題目8與題目9分別就相對明顯很多,題目9單純只有透過介面來做互動,而題目8則透過數據挖掘模式來進行參數調整。


最後在Quiz最尾端的題目也非常有趣,題目大意是在說一家企業需要在一年內導入ML,我們是這家企業的顧問,而我們應該請該企業集中資源在哪一個地方,譬如說:「定義關鍵目標」、「收集資料」、「建立基礎設施」、「最佳化演算法」、「整合模型」。

其實有經驗的顧問會選擇「收集資料」,因為這是所有企業導入ML的最重要的問題,尤其以筆者過去的經驗是,傳統企業常常是因為沒有資料而無法導入ML。而其他都不重要嗎?並不是,而是沒有資料,對於定好目標、建立設施、最佳化算法、整合模型就都沒有了意義。

但是筆者提一個觀點是,如果我們企業要導入ML,也不能盲目的收集資料,而是要了解解決什麼問題。
所以回過頭來,一樣可以觀察公司目前的階段,從沒有ML->有ML,我們在「Individual contributor」、「Delegation」、「Digitization」、「Big data and Analytics」、「Machine learning」是哪一個階段,才能將資源妥善運用在導入ML的正確方向當中。

以上是筆者對於「How Google does Machine Learning」的Module 3 Quiz拙見,歡迎討論。