How to Fine Tune Google PaliGemma, a Vision Language Model?
Summary
TLDR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
😲 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。
🎓 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。
Mindmap
Keywords
💡Fine-tuning
💡Pala (Vision言語モデル)
💡シグナルP (Sig lip)
💡Jemma
💡LAVA
💡クリップ (CLIP)
💡Hugging Face
💡トークン化 (Tokenization)
💡トライナー (Trainer)
💡VQA (Visual Question Answering)
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
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watching
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