How to Fine Tune Google PaliGemma, a Vision Language Model?

Summary

このビデオでは、GoogleがリリースしたVision言語モデル「Pala」のファインチューニングについて紹介しています。画像とテキストを組み合わせて画像内の内容を理解することができるアーキテクチャを説明し、データセットのロード、モデルのファインチューニング、Hugging Faceへの保存という手順を紹介しています。また、異なるVisionモデルであるLavaについては、CLIPを視覚エンコーダとして、VUNaを言語モデルとして使用するという違いも触れています。実際にPythonのターミナルでコードを実行し、モデルをトレーニングしてHugging Faceにアップロードするプロセスも解説されています。

Takeaways

• 📚 GoogleがリリースしたVision言語モデルPalaについて学ぶことができます。これは画像とテキストを理解する機能を持っています。
• 🔍 Palaのアーキテクチャでは、Siglipを使用して画像をエンコードし、テキスト入力と組み合わせて最終出力を生成します。
• 🌐 別のVisionモデルであるLavaでは、CLIPを視覚エンコーダとして、Vunaを言語モデルとして使用します。
• 🛠️ チュートリアルでは、データセットの読み込み、モデルのファインチューニング、Hugging Faceへの保存というステップが紹介されています。
• 🎥 YouTubeチャンネルで人工知能に関するビデオを定期的に投稿している旨が紹介されており、購読を呼びかけています。
• 💻 Master Compute仮想マシンを使用し、特定のクーポンコードで割引を得る方法が提案されています。
• 📦 Pythonのpipコマンドを使用して必要なパッケージをインストールする手順が説明されています。
• 🔧 Hugging Faceのトークンをエクスポートし、app.pyというファイルを作成して使用する方法が紹介されています。
• 🔄 VQA（Visual Question Answering）データセットからデータをロードし、不要な列を削除するプロセスが説明されています。
• 🔢 パラメータの設定やトレーニングの設定など、ファインチューニングのためのトレーニング引数を定義する方法が説明されています。
• 🚀 ファインチューニング後にモデルをHugging FaceのHUBにアップロードする手順が紹介されています。
• 📈 ファインチューニングが完了した後、モデルがどのように機能するかを示すデモが行われています。

Q & A

Palaモデルとは何ですか？

PalaはGoogleがリリースしたVisionとLanguageのモデルで、画像とテキストを理解し、画像の中身を理解することができます。

Palaモデルのアーキテクチャはどのようなものでしょうか？

Palaモデルでは画像はSiglipを使用してエンコードされ、その後テキスト入力と組み合わせて最終出力を生成します。

LAVAモデルとは何ですか？また、Palaとの違いは何ですか？

LAVAは別のVisionモデルで、CLIPをVisual Encoderとして、VUNaをLanguage Modelとして使用しています。主な違いはPalaはFine-tuningを行い、LAVAはFine-tuningと保存をHugging Faceにすることです。

Fine-tuningとはどのようなプロセスですか？

Fine-tuningとは、事前に学習されたモデルを特定のタスクに合わせて調整するプロセスです。ここではPalaモデルをFine-tuningして、より正確な結果を得ることができます。

Hugging Faceとは何ですか？

Hugging Faceはオープンソースの機械学習ライブラリを提供する企業で、モデルを保存し共有するためのプラットフォームを提供しています。

Fine-tuningを行う前に必要なパッケージは何ですか？

Fine-tuningを行うためには、Transformers、datasets、PFT-bits、pytorch、lower-config、およびpillowなどのパッケージが必要です。

データセットはどのようにロードされるのでしょうか？

データセットはvqa version twoからロードされ、視覚質問と回答のデータセットを使用して、画像とそれに対応する質問と回答をモデルに教えます。

モデルのFine-tuningに必要なパラメータはどのようなものでしょうか？

Fine-tuningに必要なパラメータには、エポック数、オプティマイザ、学習率などがあります。これらは必要に応じて調整することができます。

Fine-tuning後にモデルはどのように保存されるのでしょうか？

Fine-tuning後には、Trainerのpush to HUB機能を使用して、モデルをHugging Faceに保存します。

Fine-tuningされたモデルはどのように使用されるのでしょうか？

Fine-tuningされたモデルは、画像を入力として与えることで、画像の中身を理解し、質問に答えることができます。

このチュートリアルで使用するGPUのサイズに応じてモデルをどのように調整するべきですか？

GPUのサイズに応じて、モデルをQuantizedバージョンにロードすることができます。GPUが大きい場合は、Quantizationなしのモデルを使用することができます。

Fine-tuningされたモデルはどのような用途に使えますか？

Fine-tuningされたモデルは、医療画像の分析、独自の画像データセットに基づくカスタマイズなど、様々な用途に使えます。

Outlines

00:00

😲 パラマのファインチューニングを学ぶ

この段落では、GoogleがリリースしたVision言語モデルであるPalaのファインチューニングについて学ぶことができます。Palaは画像とテキストを理解し、それらを組み合わせて最終出力を生成するアーキテクチャを持っています。このチュートリアルでは、データセットの読み込み、モデルのファインチューニング、そしてHugging Faceへの保存というステップを紹介します。また、YouTubeチャンネルでのAIに関するビデオの作成も紹介しており、Master Compute Virtual Machineの使用や割引クーポンコードの提供もあります。必要なパッケージをインストールし、Hugging Faceのトークンを設定した後、app.pyを作成し、データセットの読み込み、モデルの設定、ファインチューニングのためのパラメータの設定を行います。

05:01

🎓 パラマのファインチューニングからHugging Faceへのモデルの保存

この段落では、ファインチューニングされたPalaモデルをHugging Faceに保存する方法について説明しています。トレーニングに必要な引数を設定し、Trainerクラスを使用してモデルをトレーニングします。その後、モデルをHugging FaceのHUBにプッシュし、ユーザー名とモデル名を指定して保存します。トレーニングが完了すると、Hugging Faceでモデルを確認でき、独自の画像を追加してファインチューニングすることができると紹介されています。医療分野での応用も想定されており、ビデオの最後には、ビデオを楽しんでくれたことに感謝し、今後も同様のビデオを作成していく旨のコメントがされています。

Keywords

💡Fine-tuning

ファインチューニングとは、既存の機械学習モデルを特定のタスクやデータセットに合わせて調整することを指します。このビデオでは、GoogleがリリースしたVision言語モデルであるPalaをファインチューニングして、画像とテキストを理解し、画像に何が含まれているかを認識する能力を高めることを目的としています。例として、「ファインチューニング」という言葉がスクリプトで使用されているのは、モデルをトレーニングするプロセスを説明する際です。

💡Pala (Vision言語モデル)

PalaはGoogleがリリースしたVision言語モデルで、画像とテキストの両方を理解する能力を持っています。ビデオでは、Palaを使用して画像とそれに関連するテキストを入力し、画像の内容を理解するようにファインチューニングします。スクリプトでは、「Pala」という言葉が、モデルの選択とその機能の説明に使用されています。

💡シグナルP (Sig lip)

シグナルPは、画像を符号化するための手法です。ビデオでは、画像がシグナルPを使用してエンコードされ、その後テキスト入力と組み合わせられ、最終的な出力を生成するアーキテクチャについて説明しています。スクリプトでは、「シグナルP」と提唱されているのは、画像を符号化するプロセスを説明する場面です。

💡Jemma

Jemmaは、ビデオのスクリプト内でモデルの出力を得るために使用されるアルゴリズムまたはプロセスを指している可能性がありますが、スクリプト内で正確な定義が提供されていません。ただし、一般的なコンテキストでは、Jemmaは画像とテキストを組み合わせて最終出力を生成する過程の一部として使用されると推測されます。

💡LAVA

LAVAは、ビデオ内で別のVisionモデルとして言及されていますが、具体的な詳細はスクリプトに記載されていません。LAVAは、画像を扱う別のモデルまたはフレームワークである可能性がありますが、ビデオの主題に直接関係する詳細については不明です。スクリプトからは、「LAVA」という言葉が別のVisionモデルと共に言及されていることだけがわかります。

💡クリップ (CLIP)

CLIPは、ビデオ内で視覚エンコーダとして使用されるモデルです。スクリプトでは、CLIPがLAVAモデルと組み合わせて使用され、画像をエンコードし、テキストと共にモデルの出力を得る方法について説明しています。CLIPは、画像を理解し、テキストと関連付けるタスクに役立つとされています。

💡Hugging Face

Hugging Faceは、オープンソースの自然言語処理ツールやモデルを提供する企業です。ビデオでは、ファインチューニングされたモデルをHugging Faceに保存し、共有するプロセスについて説明しています。スクリプトでは、「Hugging Face」という言葉が、モデルを保存し、他のユーザーと共有するためのプラットフォームとして紹介されています。

💡トークン化 (Tokenization)

トークン化は、テキストをモデルが理解できる形の単語やフレーズに分割するプロセスです。ビデオでは、画像とテキストデータをトークンに変換し、モデルにフィードする必要があると説明しています。スクリプトでは、「トークン化」が、データセットをモデルに適合させるために使用される方法として触れられています。

💡トライナー (Trainer)

トライナーは、機械学習のトレーニングプロセスを管理するツールまたはフレームワークです。ビデオでは、トライナーを使用してモデルをトレーニングし、パラメータを調整してパフォーマンスを向上させる方法について説明しています。スクリプトでは、「トライナー」が、モデルのトレーニングとファインチューニングに使用されるコンポーネントとして言及されています。

💡VQA (Visual Question Answering)

VQAは、画像に対する質問に答えることを目的としたタスクです。ビデオでは、VQAバージョン2のデータセットを使用してモデルをトレーニングし、画像とそれに関連する質問と回答をモデルが理解するようにファインチューニングしています。スクリプトでは、「VQA」が、トレーニングデータとして使用されるデータセットのタイプとして説明されています。

Highlights

Introduction to fine-tuning the Pala vision and language model by Google.

Pala's architecture combines image encoding with text input for image understanding.

Comparison between Pala and Lava models, highlighting the use of different encoders and language models.

The process of fine-tuning involves loading datasets, model fine-tuning, and saving to Hugging Face.

Recommendation to subscribe to the YouTube channel for more AI-related content.

Instructions on using a Master compute virtual machine with a discount coupon.

Step-by-step guide to install necessary packages for the project.

Explanation of how to export the Hugging Face token for authentication.

Creation of an app.py file and the initial steps to import necessary libraries.

Loading of the VQA (Visual Question Answering) dataset for training.

Details on how to remove unnecessary columns from the dataset.

Splitting the dataset into training and test sets for model evaluation.

Loading the Pala model with different versions and choosing the appropriate one for the task.

Using bitsandbytes for loading a quantized version of the model to fit GPU limitations.

Setting up the fine-tuning process by defining a collate function for data tokenization.

Configuration of training arguments such as epochs and optimizer.

Utilization of the Trainer class to automate the model training process.

Saving the fine-tuned model to Hugging Face for easy sharing and access.

Demonstration of running the fine-tuning code and the expected output.

Explanation of how to load the fine-tuned model and use it for image recognition tasks.

Potential applications of the fine-tuned model in various fields such as medical imaging.

Closing remarks encouraging viewers to like, share, and subscribe for more content.

Transcripts

this is amazing now we going to see

about fine-tuning Pala so Pala is Vision

language model released by Google in

this we are able to give image and also

text to understand what is in that image

so this is the architecture here the

image is encoded using Sig lip and after

that it's comined with the text input

then we'll get the final output after

going through Jemma similarly for

another Vision model which is lava we

are using clip as the visual encoder and

vuna as the lar language model here we

are combining jamama and sigp image

encoder that is a key difference first

is fine-tuning second is saving to

hugging face and finally use that fine

tune to model that's exactly what we're

going to see today let's get

[Music]

started hi everyone I'm really excited

to show you about Pala fine tuning in

this we'll be loading data sets loading

the model fine-tuning the model and

saving that hogging pH as the first step

but before that I regularly create

videos in regards to Artificial

Intelligence on my YouTube channel so do

subscribe and click the Bell icon to

stay tuned make sure you click the like

button so this video can be helpful for

many others like you so in this I'm

going to use Master compute virtual

machine use mvin PR as coupon code to

get 50% off so first step pip install

and then all these packages such as

Transformers data sets PFT bits and buys

pillow and then click enter I will put

all this information in the description

below now next export your hugging face

token like this and then click enter now

let's create a file called app.py and

let's open it first import OS next load

data set load from disk now from

Transformers We Are importing Palma

processor bits and bytes training

arguments trainer next importing torch

lower config get P model so these are

the steps which we going to follow first

we are going to load data set next load

model then fine-tuning and finally

saving to hugging face so loading data

set that is Step number one so we are

loading data set from vqa version two

that is a visual question and answer and

we are taking only 10% of the data to

keep this tutorial quicker one of the

question answering is that how many

animals are in the picture we're

providing this image and teaching Palama

that there are three animals in this

picture similarly you can create your

own data with question and answers and

in this data set we'll have multiple

images with with question and answer now

we are going to teach the large language

model that's why we are loading the data

sets from hugging face next we are

removing the columns which are not

required that is question type answers

answer Type image ID and question ID

here we are removing in this line next

we are splitting the test data and the

train data taking the train data and

just printing for our reference now step

number to loading the model so here we

are using Palama 224 so if we see Pala

there are are different versions such as

224 448 8 96 so these are dimension for

the image we are going to use the

smallest version for more accuracy you

can even use more larger Dimension now

we are loading the processor we're going

to convert data into tokens next device

is Cuda and then image token now here we

are defining the model and we are

providing the model ID so this is

unquantized version of the model next we

are going to set the parameter for

required gradient to be false so now

next step is to make sure that we load

the quantise version because of the GPU

size we have if you have advanced GPU

then go for having a model without any

quantization but in our case to make

this tutorial quicker I'm going to load

quantized model to do that we're going

to use bits and bytes so load in for bit

that is true next lowerer configuration

here we are telling which are the layers

we are going to fine tune next we are

mentioning the quantization config that

is bits and bytes and providing the

model ID so here you can see I've just

kept this model name in case if you want

to use unquantized version but in my

case I'm going to use a quantized

version that is model with the

quantization config next providing the

lower config to get PFT model then model

dot print trainable parameters that's it

this is the model which we are going to

use now step number three fine-tuning

the model now I'm going to create a

function called collate function so in

this we are combining all the three data

that is the text the labels and the

images we're combining all those things

converting that to tokens using the

processor and then returning the tokens

as you probably know this large language

model uses tokens to fine tune so the

real data is converted to tokens using

processor that's you can see here next

we need to provide some arguments that

is settings for our training so number

of epo Optimizer there is atam Optimizer

and various other things you can change

this according to your requirement and

I'm saving that in Palma this folder so

next we going to use trainer trainer

equals trainer and providing the model

that is the context model training data

set that is the first load a data set

then providing the collate function and

arguments next trainer. train this will

automatically train the model and the

fourth step is to save the model in

hugging face trainer. push to HUB then

providing the the location so in your

case you might need to modify the

username and your preferred model name

that's it as a quick summary we loaded

the data we loaded the model as a

quantized version next we are fine

tuning the model by combining all the

data and converting that to tokens and

providing all the settings the trainer.

train will train them all and finally we

are pushing that to HUB now I'm going to

run this code in your terminal Python

app.py and then click enter this will

automatically download the model and

load the shards and it will start

training as you can see here we are

training 3% of the whole parameters you

can see now the fine tuning is complete

which means the model is automatically

trained and pushed to hugging phas and

you can see the model here in hugging

facee now this contains only the adapter

so we might need to use the whole

configuration as you can see here that

is p configuration to load the model and

here's the code for that the slight

modification is that we we are using our

own model that is Palama VQ A2 and then

we are combining that with the base

model that is Google's Palama then we

are adding an image this is the image

I'm just asking what is in this image

and finally printing out the response

now I'm going to run this code in your

terminal python test.py that's where

I've stored my code I need to enter the

token for hugging face just to load the

model then yes now it's loading the

checkpoint and finally here is the

response what's in this image a beach

yeah as you can see here is a beach we

can even train it further more to

identify what's exactly in this image

and if we want in a specific format

there are multiple use cases such as you

can add your own images and fine-tune

this based on that even this can be used

in medical purpose for example you can

upload any medical scans and then train

this model accordingly I'm really

excited about this I'm going to create

more videos similar to this so stay

tuned I hope you like this video do like

share and subscribe and thanks for

watching