T5X项目中的辅助任务功能详解

T5X项目中的辅助任务功能详解

t5x 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/t5/t5x

引言

在机器学习模型训练过程中，我们经常会遇到一些需要额外处理任务的场景。T5X框架提供了一套强大的辅助任务(Auxiliary Job)功能，能够帮助开发者高效地处理这些需求。本文将深入解析T5X中辅助任务的工作原理、典型应用场景以及具体实现方法。

辅助任务概述

辅助任务是T5X框架中一个非常实用的功能，它允许在主训练任务之外，自动触发并执行额外的任务。每当一个新的检查点(checkpoint)被保存时，系统就会自动启动一个辅助任务。

典型应用场景

1. 耗时评估任务分离：当评估任务(如infer_eval或train_eval)因数据集过大、解码速度慢或多任务评估而耗时过长时，可以将评估任务分离到辅助任务中执行，避免影响主训练任务的速度。

2. 持续微调：在训练过程中，希望对每个检查点进行下游任务的微调。

3. 自定义评估：当需要运行自定义评估代码，而这些代码不适合放在seqio.Evaluator框架中时。

工作原理

辅助任务启动时，控制器会自动替换四个关键的gin宏：

• MODEL_DIR：模型目录
• MIXTURE_OR_TASK_NAME：任务或混合名称(由用户通过标志控制)
• INITIAL_CHECKPOINT_PATH：最新检查点路径
• TRAIN_STEPS：训练步数

此外，辅助任务可以拥有与主训练任务完全不同的资源配置、优先级甚至运行环境。

实战案例一：分离评估任务

实施步骤

1. 选择模型架构：本例使用T5-1.1-Base模型。

2. 选择训练和评估任务：使用WMT14英法翻译任务('wmt_enfr14_v003')。

3. 编写Gin配置文件：

   • 需要两个gin文件：一个用于训练任务，一个用于辅助任务。
   • 辅助任务gin文件可以基于现有配置或完全独立。

4. 启动实验：使用特定标志控制辅助任务行为。

关键标志说明

• auxiliary_job_mixtures：逗号分隔的任务列表，每个任务都会触发一个辅助任务
• auxiliary_job_gin_file：辅助任务使用的gin配置文件
• replace_gin_file：设为True时，辅助任务不使用训练任务的任何gin配置
• auxiliary_job_cell：辅助任务运行环境
• auxiliary_job_platform：辅助任务硬件平台
• auxiliary_job_build_target：辅助任务使用的二进制文件
• final_auxiliary_job_steps：设为0表示进行持续评估

示例脚本

declare -a ARGS=(
--cell=iz
--platform=jd=2x2
--final_auxiliary_job_steps=0
--replace_gin_file=True
--auxiliary_job_mixtures=wmt14_enfr_v003
--auxiliary_job_gin_file=base_wmt14enfr_eval.gin
--auxiliary_job_cell=iz
--auxiliary_job_platform=jd=2x2
--auxiliary_job_build_target_path=//t5x:eval
--gin_file=base_wmt14enfr_train.gin
)

gxm t5x/google/xm_launch.py "${ARGS[@]}"

实战案例二：持续微调任务

本案例展示如何在C4数据集上预训练模型，并在WMT'14英法翻译任务上持续微调。

实施步骤

1. 模型架构：同样使用T5-1.1-Base模型。

2. 训练任务：使用C4数据集上的span corruption任务('c4_v220_span_corruption')。

3. Gin配置：

   • base_c4_pretrain.gin：训练任务配置
   • base_wmtenfr14_finetune.gin：辅助任务配置

4. 启动实验：关键区别是将final_auxiliary_job_steps设为非零值(如200)，并使用train.py二进制文件。

示例脚本

declare -a ARGS=(
--cell=iz
--platform=jd=2x2
--final_auxiliary_job_steps=200
--replace_gin_file=True
--auxiliary_job_mixtures=wmt14_enfr_v003
--auxiliary_job_gin_file=base_wmt14enfr_finetune.gin
--auxiliary_job_cell=iz
--auxiliary_job_platform=jd=2x2
--auxiliary_job_build_target_path=//t5x:train
--gin_file=base_c4_pretrain.gin
)

gxm t5x/google/xm_launch.py "${ARGS[@]}"

常见问题与解决方案

1. 未设置auxiliary_mixtures标志：即使gin文件中已指定任务，也必须设置此标志。

2. 使用不同二进制文件时未设置replace_gin_file=True：会导致找不到train函数的错误。

3. 未记录指标：确保SeqIO评估器正确配置以记录到TensorBoard。

4. train_eval速度慢：考虑将train_eval指标添加到SeqIO任务的metrics_fn参数中，在辅助任务中计算。

5. 宏名称混淆：辅助任务使用INITIAL_CHECKPOINT_PATH而非CHECKPOINT_PATH。

6. gin宏被忽略：所有gin宏必须在gin脚本中定义，不能通过标志传递。

7. 持续评估设置错误：进行持续评估时必须设置final_auxiliary_job_steps=0。

最佳实践建议

1. 资源分配：评估任务通常需要比训练任务更少的资源，合理配置可提高资源利用率。

2. 任务优先级：根据业务需求设置适当的任务优先级，确保关键任务优先执行。

3. 日志管理：为辅助任务配置独立的日志目录，便于问题排查和结果分析。

4. 监控机制：建立完善的监控机制，及时发现和处理辅助任务失败的情况。

5. 参数调优：根据实际运行情况，不断优化辅助任务的执行频率和资源配置。

通过合理使用T5X的辅助任务功能，开发者可以构建更加灵活、高效的训练流程，显著提升模型开发效率。

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