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wandbを試す

2022/09/18に公開約2,600字

wandbのインストールとログイン

wandbのアカウントを作成する

https://wandb.ai/site

wandbをインストールする

pip install wandb

wandbコマンドでログインする

wandb login

https://wandb.ai/authorize に表示されるキーを入力する

ログイン情報は ~/.netrc~/.config/wandb/settings に保存される
もしログイン情報をリセットしたい場合は rm ~/.netrc && rm ~/.config/wandb/settings でファイルを削除する必要がある

transformersでの書き方

以下のように書くことでwandbの画面で学習のログを表示できる

import wandb
from transformers import TrainingArguments, Trainer

wandb.init(project="my-test-project", name="display name")

# ...

args = TrainingArguments(..., report_to="wandb")

trainer = Trainer(..., args=args)
trainer.train()

wandb.initの引数の情報はここ

https://docs.wandb.ai/ref/python/init

transformersの他にも、PyTorchやTensorFlowなどでの書き方も用意されている(かなりシンプル)

「Fine-tune a pretrained model」を試す

https://huggingface.co/docs/transformers/training の内容をwandbを使って試してみる

pip install torch transformers[torch] datasets evaluate sklearn
finetune.py
import wandb
wandb.init(project="my-test-project", name="yelp_review_full bert classification")

import numpy as np
import evaluate
from datasets import load_dataset
from transformers import (
    AutoTokenizer,
    AutoModelForSequenceClassification,
    TrainingArguments,
    Trainer
)

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

# prepare a dataset
dataset = load_dataset("yelp_review_full")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(10))
small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(10))

# train
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=5)

metric = evaluate.load("accuracy")

def compute_metrics(eval_pred):
    logits, labels = eval_pred
    predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
    return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer", evaluation_strategy="epoch", report_to="wandb")

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=small_train_dataset,
    eval_dataset=small_eval_dataset,
    compute_metrics=compute_metrics,
)

trainer.train()

# save a model
save_dir = 'model'
tokenizer.save_pretrained(save_dir)
model.save_pretrained(save_dir)

wandbのサイトにプロジェクトが作成され、学習のログが表示される
https://wandb.ai/<your_account>/my-test-project

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