sdxl lora training
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No cenário de IA em rápida evolução de hoje, a demanda por conjuntos de dados anotados e de alta qualidade e modelos personalizados é maior do que nunca. Para atender a essa necessidade, nosso projeto visa desenvolver um módulo inovador que integra perfeitamente a anotação de dados com o ajuste fino do modelo. Este módulo aproveitará modelos de idiomas de ponta, como Claude ou ChatGPT-4, para rotular as imagens fornecidas pelo cliente e, posteriormente, ajustar um modelo estável XL (SDXL) estável usando essas anotações.
O objetivo deste projeto é criar um módulo robusto e eficiente que automatiza o processo de anotação de dados e aprimore o treinamento do modelo. Ao integrar os recursos avançados de IA, pretendemos produzir um modelo SDXL altamente adaptável e preciso, ajustado com o conjunto de dados recém-anotado.
Utilize a API Claude/ChatGPT-4 (ou similar) para gerar anotações de alta qualidade para um conjunto de 5 a 20 imagens de clientes.
Verifique se as anotações são precisas e consistentes para criar um conjunto de dados confiável para fins de treinamento.
Tune um modelo SDXL usando o conjunto de dados anotado.
Implemente técnicas de adaptação de baixo rank (LORA) para otimizar o desempenho do modelo com base nas características específicas dos dados anotados.
Este projeto foi projetado para melhorar a eficiência e a precisão do desenvolvimento do modelo de IA, automatizando e integrando processos cruciais. A combinação de modelos avançados de linguagem para anotação e métodos sofisticados de ajuste fino resultará em uma solução altamente eficaz que atenda às necessidades crescentes de várias aplicações de IA. Ao reduzir o trabalho manual e melhorar o desempenho do modelo, este projeto fornecerá um valor significativo às indústrias que dependem de tecnologias generativas de IA.
Existem diferentes tipos de ajuste fino. A escolha dos métodos de ajuste fina depende das especificações e do uso do sistema. Os modelos Lora (adaptação de baixo rank) oferecem maior eficiência e compactação. Eles funcionam como adaptadores que se baseiam nos modelos de ponto de verificação existentes. Especificamente, os modelos Lora atualizam apenas um subconjunto de parâmetros do modelo de ponto de verificação, aprimorando assim seus recursos. Essa abordagem permite que os modelos LORA mantenham um tamanho menor, normalmente variando de 2 MB a 500 MB, e permite o ajuste fino frequente para conceitos ou estilos específicos.
Por exemplo, ao ajustar um modelo de difusão estável usando o Dreambooth, que modifica o modelo inteiro para se adaptar a um conceito ou estilo específico, recursos computacionais significativos são necessários devido ao tamanho do modelo grande resultante (aproximadamente 2 a 7 GBs) e o uso intensivo de GPU. Por outro lado, os modelos Lora alcançam resultados de inferência comparáveis com requisitos significativamente mais baixos de GPU.
Embora a LORA seja um método amplamente adotado, existem abordagens alternativas para modificar a difusão estável. Um desses métodos envolve o módulo cruzado, que processa a entrada derivada da conversão de texto rápido em incorporação de texto. As inversões textuais representam outra abordagem, ainda mais compacta e mais rápida que Lora. No entanto, as inversões textuais são limitadas apenas a incorporações de texto de ajuste fino para conceitos ou estilos específicos. A rede U subjacente responsável pela geração de imagens permanece inalterada, restringindo as inversões textuais a gerar imagens semelhantes às usadas durante o treinamento, sem a capacidade de produzir saídas totalmente novas.
Neste projeto, existem dois tipos de métodos de ajuste fino. A primeira opção é usar a combinação de Dreambooth e Lora e a outra está usando apenas Lora. Usando a primeira opção é a melhor opção e é o método preferido neste projeto. As razões para esta escolha são:
Adaptabilidade aprimorada: Dreambooth é um método de ajuste fino que permite uma adaptação abrangente de todo o modelo a conceitos ou estilos específicos. Ao ajustar fino com o Dreambooth, o modelo SDXL pode aprender detalhes e características diferenciadas que se alinham de perto com as saídas desejadas.
Eficiência e compactação: Lora (adaptação de baixo rank) entra em jogo após o ajuste fino do Dreambooth. Os modelos Lora são projetados para otimizar a eficiência, atualizando apenas um subconjunto dos parâmetros do modelo de ponto de verificação. Essa abordagem reduz significativamente o tamanho do modelo (normalmente de 2 MB a 500 MB) em comparação com modelos totalmente ajustados, como os modificados apenas pelo Dreambooth.
Recursos computacionais reduzidos: combinar o Dreambooth com a LORA resulta em modelos que requerem menos recursos da GPU durante o treinamento e a inferência. O Dreambooth requer inicialmente recursos substanciais devido ao seu processo abrangente de ajuste fino, mas a redução subsequente de parâmetros de Lora garante que o modelo permaneça gerenciável e eficiente.
Preservação do desempenho: Apesar de seus ganhos de eficiência, a Lora mantém o desempenho de alta qualidade alcançado através do ajuste fino do Dreambooth. Essa combinação garante que o modelo mantenha sua capacidade de gerar saídas impressionantes, comparáveis às produzidas por um modelo totalmente ajustado.
Flexibilidade para o refinamento iterativo: a abordagem iterativa do Dreambooth seguida pela Lora permite refinamento e ajuste fino iterativo. Essa flexibilidade é crucial em cenários em que a adaptação contínua a conceitos ou estilos em evolução é necessária sem comprometer a eficiência ou o desempenho do modelo.
Como mencionado acima, a maneira preferida de ajustar um modelo SDXL neste projeto é a combinação Dreambooth e Lora. A lógica por trás da combinação de Dreambooth e Lora reside em otimizar o trade-off entre a adaptabilidade do modelo e a eficiência computacional. O Dreambooth permite uma adaptação completa dos parâmetros do modelo a nuances específicas nos dados ou saídas desejadas. No entanto, essa adaptação abrangente pode levar a maiores tamanhos de modelos e aumento das demandas computacionais, especialmente durante o treinamento e a inferência. Por outro lado, a Lora intervém pós-Dreambooth para otimizar o modelo, reduzindo seu tamanho enquanto preservava seu desempenho. Essa combinação aproveita os pontos fortes de ambas as abordagens: Dreambooth para adaptação precisa e Lora para gerenciamento eficiente de parâmetros.
As principais etapas desta abordagem de ajuste fina são:
Ajuste do parâmetro: use o Dreambooth para ajustar todo o conjunto de parâmetros no modelo SDXL para alinhar mais de perto com os objetivos definidos. Esse processo envolve atualizações iterativas com base no conjunto de dados de destino ou nas características de saída desejadas.
Fase de treinamento: Execute o processo de ajuste fino usando os objetivos definidos e os dados de treinamento. Essa fase garante que o modelo SDXL seja finamente ajustado às nuances e requisitos específicos da tarefa em questão.
Seleção de parâmetros: pós-dreambooth, identifique subconjuntos de parâmetros mais cruciais para manter ou aumentar o desempenho. Esta etapa envolve analisar a importância e o impacto de diferentes parâmetros no modelo SDXL ajustado.
Fator de baixa rank: Aplique técnicas de LORA, como a fatorização da matriz de baixo rank, a esses subconjuntos de parâmetros selecionados. Lora decompõe as matrizes de parâmetros em componentes de baixo rank, o que reduz a redundância e concentra os recursos computacionais nos parâmetros mais influentes.
Atualização de parâmetros seletivos: atualize apenas os componentes de baixo rank identificados, otimizando assim a eficiência do modelo enquanto preservam ou melhoram suas métricas de desempenho.
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O Acelerate é uma biblioteca versátil e fácil de usar, projetada, abraçando o Face para otimizar e otimizar o processo de treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina em uma variedade de configurações de hardware. Ele oferece uma interface unificada que abstraia as complexidades de configurar e gerenciar diferentes ambientes de treinamento distribuídos, como configurações de multi-GPU e TPU. O Acelerate facilita a ampliação dos desenvolvedores de seu código Pytorch, concentrando -se no desenvolvimento do modelo, e não na infraestrutura subjacente.
Os benefícios desta biblioteca são:
Simplifica o treinamento distribuído: elimina a necessidade de configurar e gerenciar manualmente configurações distribuídas complexas, permitindo que você se concentre no desenvolvimento e ajuste de seus modelos.
Aumenta a utilização de recursos: maximiza o uso do hardware disponível, garantindo que suas GPUs e TPUs sejam utilizadas efetivamente para acelerar os processos de treinamento e inferência.
Suporta modelos grandes: facilita o manuseio de grandes modelos que requerem memória significativa e poder computacional, tornando-o acessível para trabalhar com redes neurais de ponta.
Reduz a sobrecarga de desenvolvimento: simplifica a integração do treinamento distribuído em seus projetos, economizando tempo e reduzindo a sobrecarga associada ao gerenciamento de diferentes ambientes de hardware.
O BitsandBytes é uma biblioteca eficiente e inovadora, projetada para otimizar o desempenho de redes neurais em larga escala, particularmente no contexto de treinamento e inferência. Ele fornece ferramentas e técnicas para reduzir significativamente o consumo de memória e a sobrecarga computacional sem sacrificar a precisão. Um dos recursos de destaque do BitsandBytes é o suporte para otimizadores de precisão de 8 bits.
Neste projeto, estamos usando a técnica de otimizador de 8 bits. O otimizador de 8 bits em BitsandBytes é uma técnica que quantifica a precisão de pesos e gradientes de números de ponto flutuante de 32 bits a números inteiros de 8 bits durante o processo de treinamento. A utilização do otimizador de 8 bits da BitsandBytes é especialmente vantajosa para projetos que envolvem redes neurais em larga escala, como o ajuste fino de modelos generativos como a Difusão estável XL (SDXL). Os principais motivos para usar o otimizador de 8 bits incluem:
Lidando com modelos maiores: encaixe modelos maiores na memória de hardware disponível, permitindo o treinamento de arquiteturas de última geração que, de outra forma, seriam inviáveis.
Treinamento mais rápido: acelere os tempos de treinamento, reduzindo a carga computacional, permitindo experimentação e iteração mais rápidas.
Otimização de recursos: maximize o uso do hardware disponível, reduzindo a necessidade de atualizações caras e fazendo uso eficiente dos recursos existentes.
Desempenho aprimorado: atinge a precisão e o desempenho comparáveis aos métodos tradicionais de treinamento de 32 bits, beneficiando-se da memória reduzida e das demandas computacionais.
A Biblioteca Transformers, desenvolvida por Hugging Face, é uma biblioteca de código aberto que fornece uma ampla gama de modelos pré-treinados de ponta para processamento de linguagem natural (PNL) e outras tarefas. Ele suporta uma variedade de arquiteturas de transformadores, como Bert, GPT, T5, Roberta e muitos outros. A biblioteca foi projetada para facilitar o uso desses modelos poderosos para uma variedade de aplicativos, incluindo classificação de texto, tradução, resposta a perguntas e muito mais.
Os benefícios do uso desta biblioteca são:
Acesso a modelos de ponta: acesse e implemente facilmente alguns dos modelos mais avançados da PNL e além, garantindo que você esteja trabalhando com arquiteturas de melhor desempenho.
Desenvolvimento rápido: a API direta da biblioteca permite prototipagem e experimentação rápidas, acelerando significativamente o processo de desenvolvimento. Transferir recursos de aprendizado: ajuste os poderosos modelos pré-treinados em suas tarefas específicas, aproveitando o conhecimento prévio e atingindo o alto desempenho com menos dados.
Aplicativos versáteis: use a biblioteca para um amplo espectro de tarefas, incluindo classificação de texto, análise de sentimentos, reconhecimento de entidade denominado, tradução para a máquina e muito mais.
Apoio robusto da comunidade: beneficie -se de uma comunidade forte e de extensos recursos fornecidos, abraçando o rosto, garantindo que você tenha o apoio necessário para superar os desafios e inovar em seus projetos.
A biblioteca PEFT (eficiente de parâmetro) foi projetada para otimizar o processo de ajuste fino de modelos de aprendizado de máquina em larga escala. Desenvolvido para enfrentar os desafios de modelos maciços de ajuste fino com recursos computacionais limitados, a PEFT se concentra em técnicas que permitem adaptação eficiente de modelos pré-treinados a novas tarefas com alterações mínimas nos parâmetros do modelo.
Benefícios do uso do peft:
Eficiência: concentra-se nos métodos com eficiência de parâmetros, reduzindo a sobrecarga computacional e de memória associada a grandes modelos de ajuste fino.
Acessibilidade: torna possível ajustar modelos de ponta em hardware padrão, democratizando o acesso a técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
Velocidade: acelera o processo de ajuste fino, permitindo atualizações e implantação mais rápidas do modelo.
Desempenho: garante o alto desempenho mesmo com menos parâmetros sendo ajustados, graças a técnicas avançadas de ajuste fino.
Versatilidade: pode ser aplicada a uma ampla gama de modelos e tarefas, fornecendo uma ferramenta versátil para os profissionais de aprendizado de máquina.
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A retropropagação, que calcula esses gradientes, requer o armazenamento de ativações intermediárias do modelo. Isso pode ser intensivo em memória, especialmente para modelos grandes como o SDXL. O gradiente de check -inging aborda esse desafio de memória negociando o uso da memória por um tempo adicional de computação. Em vez de armazenar todas as ativações intermediárias em todo o modelo durante a retropolícia, o gradiente de verificação recomputa periodicamente as ativações a partir de pontos de verificação salvos anteriormente. Essa abordagem reduz o uso de memória de pico, recomputando ativações na flutuação durante o passe para trás. Usando o pico de verificação de gradiente, a sobrecarga de memória de armazenar todas as ativações intermediárias é reduzida. Isso é particularmente benéfico quando os modelos de ajuste fino que sofreram ajustes extensos de parâmetros (Dreambooth) e atualizações seletivas (LORA). Embora o check -ing de gradiente reduz o consumo de memória, ele apresenta uma sobrecarga computacional adicional devido à recomputação. A troca entre memória e computação precisa ser equilibrada com base nos recursos disponíveis e nos objetivos específicos de ajuste fino.
Adam (estimativa de momento adaptativo) é um algoritmo de otimização popular amplamente utilizado no aprendizado profundo. Ele combina taxas de aprendizado adaptável para cada parâmetro com momento para acelerar a convergência. Normalmente, o Adam usa números de ponto flutuante de 32 bits (precisão única) para armazenar gradientes e atualizar parâmetros. '8 bits Adam' modifica isso usando números de ponto fixo de 8 bits para essas operações. Usando precisão de 8 bits em vez de 32 bits, '8 bits Adam' reduz significativamente a pegada de memória necessária para armazenar gradientes e parâmetros durante o treinamento. Isso é particularmente vantajoso para modelos grandes como o SDXL, que possuem numerosos parâmetros. As operações aritméticas de baixa precisão podem potencialmente acelerar os cálculos devido aos requisitos reduzidos de largura de banda de memória. Isso pode levar a tempos de treinamento mais rápidos, especialmente nas arquiteturas de hardware otimizadas para operações de menor precisão. No entanto, há trade-off. O uso de menor precisão pode afetar a precisão e a estabilidade do modelo, principalmente se não forem implementadas com cuidado. Técnicas como escala de gradiente ou ajuste de precisão adaptável podem ser necessárias para mitigar qualquer perda de precisão em potencial.
Existem dois níveis de precisão na precisão de ponto flutuante, ponto flutuante de 32 bits e ponto flutuante de 16 bits. O ponto flutuante de 32 bits é a precisão padrão usada na maioria das estruturas de aprendizado profundo para armazenar parâmetros do modelo e executar cálculos. Ele fornece alta precisão numérica, mas requer mais recursos computacionais e de memória. O ponto flutuante de 16 bits é o formato de precisão reduzido que usa metade da memória do ponto flutuante de 32 bits. Ele acelera os cálculos, especialmente em GPUs com núcleos tensores, mantendo uma precisão numérica suficiente para muitas tarefas de aprendizado profundo. A utilização da precisão de 16 bits pode acelerar significativamente os tempos de treinamento, especialmente para modelos grandes como o SDXL que envolvem cálculos complexos. Além disso, a precisão reduzida requer menos largura de banda de memória, tornando viável treinar modelos maiores ou tamanhos de lote dentro dos limites de hardware disponíveis.
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Instruções sobre como configurar seu projeto usando o COLAB. Siga o link abaixo para treiná -lo. Você pode encontrar o modelo pré -treinado na pasta "Statue_lora".
Para executar a demonstração de inferência de streamlit com o modelo pré -treinado treinado com o conjunto de dados de estátua de mármore, use os seguintes comandos.
Para instalar os pacotes necessários, em um terminal, digite:
pip install -r requirements.txtEm um terminal, tipo:
streamlit run main.py(De volta ao topo)
