Como treinar DLRM e DCN no Cloud TPU (TF 2.x)

Este tutorial mostra como treinar modelos de classificação DLRM e DCN v2 que podem ser usados para tarefas como previsão de taxa de cliques (CTR). Ver a observação em Configure para executar o modelo DLRM ou DCN para ver como definir parâmetros para treinar um modelo de classificação DLRM ou DCN v2.

As entradas do modelo são atributos numéricos e categóricos, e a saída é um escalar (por exemplo, probabilidade de clique). O modelo pode ser treinado e avaliado no Cloud TPU. Os modelos de classificação profunda exigem muita memória (para incorporar tabelas e pesquisas) e muita computação para redes profundas (MLPs). TPUs são projetado para ambos.

O modelo usa uma camada de TPU de incorporação para recursos categóricos. Incorporação de TPU oferece suporte a grandes tabelas de embedding com pesquisa rápida, o tamanho das tabelas de embedding escalona linearmente com o tamanho de um pod de TPU. Até 90 GB de tabelas de embedding usada para TPU v3-8, 5,6 TB para um Pod v3-512 e 22,4 TB para um Pod de TPU v3-2048.

O código do modelo está na biblioteca Recommenders do TensorFlow. enquanto o pipeline de entrada, a configuração e o loop de treinamento são descritos no TensorFlow Model Garden.

Objetivos

  • Configurar o ambiente de treinamento
  • Executar o job de treinamento usando dados sintéticos
  • Verificar os resultados da saída.

Custos

Neste documento, você usará os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

  • Compute Engine
  • Cloud TPU
  • Cloud Storage

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços. Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Antes de começar

Antes de começar o tutorial, verifique se o projeto do Google Cloud foi configurado corretamente.

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

    6. Este tutorial usa componentes faturáveis do Google Cloud. Consulte a página de preços da Cloud TPU para fazer uma estimativa dos custos. Não se esqueça de limpar os recursos de TPU criados ao você terminou de usá-los para evitar cobranças desnecessárias.

Configurar os recursos

Nesta seção, você verá informações sobre como configurar recursos do bucket do Cloud Storage, da VM e do Cloud TPU usados por este tutorial.

  1. Abra uma janela do Cloud Shell.

    Abrir o Cloud Shell

  2. Crie uma variável para o ID do seu projeto.

    export PROJECT_ID=project-id

  3. Configure a Google Cloud CLI para usar o projeto em que a Cloud TPU será criada.

    Para mais informações sobre o comando gcloud, consulte a Referência da CLI do Google Cloud.

    gcloud config set project ${PROJECT_ID}

    Na primeira vez que você executar esse comando em uma nova VM do Cloud Shell, será exibida uma página Authorize Cloud Shell. Clique em Authorize na parte de baixo. da página para permitir que gcloud faça chamadas de API com suas credenciais.

  4. Crie uma conta de serviço para o projeto da Cloud TPU.

    gcloud beta services identity create --service tpu.googleapis.com --project $PROJECT_ID

    O comando retorna uma conta de serviço do Cloud TPU com o formato a seguir:

    service-PROJECT_NUMBER@cloud-tpu.iam.gserviceaccount.com

  5. Crie um bucket do Cloud Storage usando o comando a seguir, em que a opção --location especifica a região em que o bucket precisa ser criado. Consulte os tipos e zonas para mais detalhes sobre zonas e regiões:

    gcloud storage buckets create gs://bucket-name --project=${PROJECT_ID} --location=europe-west4

    Esse bucket do Cloud Storage armazena os dados usados para treinar o modelo e os resultados do treinamento. A ferramenta gcloud compute tpus tpu-vm usada neste tutorial configura permissões padrão para a conta de serviço do Cloud TPU configurada na etapa anterior. Caso queira permissões mais específicas, consulte as permissões de nível de acesso.

    O local do bucket precisa estar na mesma região que o Compute Engine (VM) e o nó da Cloud TPU.

  6. Use o comando gcloud para iniciar uma VM do Compute Engine e a Cloud TPU.

    $ gcloud compute tpus tpu-vm create dlrm-dcn-tutorial \
    --zone=europe-west4-a \
    --accelerator-type=v3-8 \
    --version=tpu-vm-tf-2.17.0-se

    Descrições de sinalizações de comando

    zone
    A zona em que você planeja criar a Cloud TPU.
    accelerator-type
    O tipo de acelerador especifica a versão e o tamanho do Cloud TPU que você quer criar. Para mais informações sobre os tipos de aceleradores compatíveis com cada versão de TPU, consulte Versões de TPU.
    version
    A versão do software do Cloud TPU.

  7. Conecte-se à instância do Compute Engine usando SSH. Quando você estiver conectado para a VM, o prompt do shell muda de username@projectname para username@vm-name:

    gcloud compute tpus tpu-vm ssh dlrm-dcn-tutorial --zone=europe-west4-a

Definir variáveis de bucket do Cloud Storage

Configure as seguintes variáveis de ambiente, substituindo bucket-name pelo nome do bucket do Cloud Storage:

(vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
(vm)$ export PYTHONPATH="/usr/share/tpu/models/:${PYTHONPATH}"
(vm)$ export EXPERIMENT_NAME=dlrm-exp

Defina uma variável de ambiente para o nome da TPU.

  (vm)$ export TPU_NAME=local

O aplicativo de treinamento precisa que os dados de treinamento sejam acessíveis no Cloud Storage. Ele também usa o bucket do Cloud Storage para armazenar checkpoints durante o treinamento.

Configuração para executar o modelo DLRM ou DCN com dados sintéticos

O modelo pode ser treinado em vários conjuntos de dados. Dois comumente usados são o Criteo Terabyte e o Criteo Kaggle. Este tutorial treina sobre dados sintéticos definindo a sinalização use_synthetic_data=True.

O conjunto de dados sintéticos é útil apenas para entender como usar um Cloud TPU e validar o desempenho de ponta a ponta. A precisão e o modelo salvo não serão relevantes.

Acesse os sites Criteo Terabyte e Criteo Kaggle (em inglês) para informações sobre como fazer o download e pré-processar esses conjuntos de dados.

  1. Instalar os pacotes necessários

    (vm)$ pip3 install tensorflow-recommenders
(vm)$ pip3 install -r /usr/share/tpu/models/official/requirements.txt

  2. Mude para o diretório do script.

    (vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/recommendation/ranking

  3. Execute o script de treinamento. Ele usa um conjunto de dados falso semelhante à Criteo para treinar modelo de DLRM. O treinamento leva aproximadamente 20 minutos.

    export EMBEDDING_DIM=32

python3 train.py --mode=train_and_eval \
     --model_dir=${STORAGE_BUCKET}/model_dirs/${EXPERIMENT_NAME} --params_override="
     runtime:
         distribution_strategy: 'tpu'
     task:
         use_synthetic_data: true
         train_data:
             input_path: '${DATA_DIR}/train/*'
             global_batch_size: 16384
         validation_data:
             input_path: '${DATA_DIR}/eval/*'
             global_batch_size: 16384
         model:
             num_dense_features: 13
             bottom_mlp: [512,256,${EMBEDDING_DIM}]
             embedding_dim: ${EMBEDDING_DIM}
             top_mlp: [1024,1024,512,256,1]
             interaction: 'dot'
             vocab_sizes: [39884406, 39043, 17289, 7420, 20263, 3, 7120, 1543, 63,
                 38532951, 2953546, 403346, 10, 2208, 11938, 155, 4, 976, 14,
                 39979771, 25641295, 39664984, 585935, 12972, 108, 36]
     trainer:
         use_orbit: false
         validation_interval: 1000
         checkpoint_interval: 1000
         validation_steps: 500
         train_steps: 1000
         steps_per_loop: 1000
     "

Este treinamento é executado por aproximadamente 10 minutos em uma TPU v3-8. Quando ela for concluída, você verá mensagens semelhantes a estas:

I0621 21:32:58.519792 139675269142336 tpu_embedding_v2_utils.py:907] Done with log of TPUEmbeddingConfiguration.
I0621 21:32:58.540874 139675269142336 tpu_embedding_v2.py:389] Done initializing TPU Embedding engine.
1000/1000 [==============================] - 335s 335ms/step - auc: 0.7360 - accuracy: 0.6709 - prediction_mean: 0.4984
- label_mean: 0.4976 - loss: 0.0734 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 0.0734 - val_auc: 0.7403
- val_accuracy: 0.6745 - val_prediction_mean: 0.5065 - val_label_mean: 0.4976 - val_loss: 0.0749
- val_regularization_loss: 0.0000e+00 - val_total_loss: 0.0749

Model: "ranking"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
tpu_embedding (TPUEmbedding) multiple                  1
_________________________________________________________________
mlp (MLP)                    multiple                  154944
_________________________________________________________________
mlp_1 (MLP)                  multiple                  2131969
_________________________________________________________________
dot_interaction (DotInteract multiple                  0
_________________________________________________________________
ranking_1 (Ranking)          multiple                  0
=================================================================
Total params: 2,286,914
Trainable params: 2,286,914
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
I0621 21:43:54.977140 139675269142336 train.py:177] Train history: {'auc': [0.7359596490859985],
'accuracy': [0.67094486951828], 'prediction_mean': [0.4983849823474884], 'label_mean': [0.4975697994232178],
'loss': [0.07338511198759079], 'regularization_loss': [0], 'total_loss': [0.07338511198759079],
'val_auc': [0.7402724623680115], 'val_accuracy': [0.6744520664215088], 'val_prediction_mean': [0.5064718723297119],
'val_label_mean': [0.4975748658180237], 'val_loss': [0.07486172765493393],
'val_regularization_loss': [0], 'val_total_loss': [0.07486172765493393]}

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

  1. Desconecte-se da instância do Compute Engine, caso ainda não tenha feito isso:

    (vm)$ exit

    Seu comando agora deve ser username@projectname, mostrando que você é no Cloud Shell.

  2. Exclua os recursos do Cloud TPU.

    $ gcloud compute tpus tpu-vm delete dlrm-dcn-tutorial \
  --zone=europe-west4-a

  3. Execute gcloud compute tpus tpu-vm list para verificar se os recursos foram excluídos. A exclusão pode levar vários minutos. A saída do comando a seguir não pode incluir nenhum dos recursos criados neste tutorial:

    $ gcloud compute tpus tpu-vm list --zone=europe-west4-a

  4. Exclua o bucket do Cloud Storage usando a CLI gcloud. Substitua bucket-name pelo nome do seu bucket no Cloud Storage.

    $ gcloud storage rm gs://bucket-name --recursive

A seguir

Geralmente, os tutoriais do Cloud TPU do TensorFlow treinam o modelo usando um conjunto de dados de amostra. Os resultados desse treinamento não são utilizáveis para inferência. Para usar um modelo para inferência, é possível treinar os dados em um conjunto de dados disponível publicamente ou no seu próprio conjunto de dados. Os modelos do TensorFlow treinados em Cloud TPUs geralmente exigem que os conjuntos de dados estejam no formato TFRecord.

Você pode usar a ferramenta de conversão do conjunto de dados sample para converter uma imagem conjunto de dados de classificação no formato TFRecord. Se você não estiver usando uma imagem modelo de classificação, você terá que converter seu conjunto de dados para Formato do TFRecord você mesmo. Para mais informações, consulte TFRecord e tf.Example

Ajuste de hiperparâmetros

Para melhorar o desempenho do modelo com o conjunto de dados, é possível ajustar a e ajustar os hiperparâmetros. É possível encontrar informações sobre hiperparâmetros comuns a todos Modelos com suporte a TPU em GitHub. As informações sobre hiperparâmetros específicos do modelo podem ser encontradas na fonte para cada um modelo de machine learning. Para mais informações sobre o ajuste de hiperparâmetros, consulte a Visão geral do ajuste de hiperparâmetros e Ajuste e ajustar os hiperparâmetros.

Inferência

Depois de treinar o modelo, você pode usá-lo para inferência (também chamado de previsão). Você pode usar a ferramenta de conversão de inferência da Cloud TPU para preparar e otimizar um modelo do TensorFlow para inferência na Cloud TPU v5e. Para mais informações sobre a inferência no Cloud TPU v5e, consulte Introdução à inferência do Cloud TPU v5e.