วิธีปรับแต่ง LLM โดยใช้งาน Cloud Run

เกี่ยวกับ Codelab นี้

อัปเดตล่าสุดเมื่อ มิ.ย. 3, 2025

เขียนโดย Googler

หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

ภาพรวม

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะใช้งาน Cloud Run เพื่อปรับแต่งโมเดล Gemma จากนั้นแสดงผลลัพธ์ใน Cloud Run โดยใช้ vLLM

สําหรับวัตถุประสงค์ของโค้ดแล็บนี้ คุณจะใช้ชุดข้อมูลการแปลงข้อความเป็น SQL โดยมีจุดประสงค์เพื่อทําให้ LLM ตอบกลับด้วยการค้นหา SQL เมื่อได้รับคําถามที่เป็นภาษาธรรมชาติ

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

วิธีปรับแต่งโดยใช้ GPU ของ Cloud Run Jobs
วิธีแสดงโมเดลโดยใช้ Cloud Run ที่มี vLLM
วิธีใช้การกำหนดค่า VPC โดยตรงสำหรับงาน GPU เพื่ออัปโหลดและแสดงโมเดลได้เร็วขึ้น

เปิดใช้ API

คุณต้องเปิดใช้ API ต่อไปนี้โดยเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ก่อนจึงจะเริ่มใช้ Codelab นี้ได้

gcloud services enable run.googleapis.com \
    compute.googleapis.com \
    run.googleapis.com \
    cloudbuild.googleapis.com \
    secretmanager.googleapis.com \
    artifactregistry.googleapis.com

โควต้า GPU

ขอเพิ่มโควต้าสำหรับภูมิภาคที่รองรับ โควต้าคือ nvidia_l4_gpu_allocation_no_zonal_redundancy ใน Cloud Run Admin API

หมายเหตุ: หากคุณใช้โปรเจ็กต์ใหม่ ระบบอาจใช้เวลา 2-3 นาทีระหว่างการเปิดใช้ API กับการแสดงโควต้าในหน้านี้

หน้ากอด

Codelab นี้ใช้โมเดลที่โฮสต์ใน Hugging Face หากต้องการใช้โมเดลนี้ ให้ขอโทเค็นการเข้าถึงผู้ใช้ Hugging Face ที่มีสิทธิ์ "อ่าน" คุณจะอ้างอิงถึงรายการนี้ในภายหลังโดยใช้ชื่อ YOUR_HF_TOKEN

นอกจากนี้ คุณจะต้องยอมรับข้อกำหนดในการใช้งานเพื่อใช้โมเดล https://huggingface.co/google/gemma-2b

3 การตั้งค่าและข้อกําหนด

ตั้งค่าทรัพยากรต่อไปนี้

บัญชีบริการ IAM และสิทธิ์ IAM ที่เชื่อมโยง
ข้อมูลลับของ Secret Manager เพื่อจัดเก็บโทเค็น Hugging Face
ที่เก็บข้อมูล Cloud Storage เพื่อจัดเก็บโมเดลที่ปรับแต่ง และ
ที่เก็บ Artifact Registry เพื่อจัดเก็บรูปภาพที่คุณจะใช้สร้างเพื่อปรับแต่งโมเดล

ตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมสําหรับ Codelab นี้ เราได้ป้อนข้อมูลตัวแปรจํานวนหนึ่งไว้ล่วงหน้าให้คุณแล้ว ระบุรหัสโปรเจ็กต์ ภูมิภาค และโทเค็น Hugging Face

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
export REGION=<YOUR_REGION>
export HF_TOKEN=<YOUR_HF_TOKEN>

export AR_REPO=codelab-finetuning-jobs
export IMAGE_NAME=finetune-to-gcs
export JOB_NAME=finetuning-to-gcs-job
export BUCKET_NAME=$PROJECT_ID-codelab-finetuning-jobs
export SECRET_ID=HF_TOKEN
export SERVICE_ACCOUNT="finetune-job-sa"
export SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS=$SERVICE_ACCOUNT@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

สร้างบัญชีบริการโดยเรียกใช้คําสั่งนี้

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT \
  --display-name="Service account for fine-tuning codelab"

ใช้ Secret Manager เพื่อจัดเก็บโทเค็นการเข้าถึง Hugging Face โดยทำดังนี้

gcloud secrets create $SECRET_ID \
      --replication-policy="automatic"

printf $HF_TOKEN | gcloud secrets versions add $SECRET_ID --data-file=-

มอบบทบาทผู้เข้าถึงข้อมูลลับของผู้จัดการข้อมูลลับให้กับบัญชีบริการ
```
gcloud secrets add-iam-policy-binding $SECRET_ID \
  --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
  --role='roles/secretmanager.secretAccessor'
```
สร้างที่เก็บข้อมูลที่จะโฮสต์โมเดลที่ปรับแต่งแล้ว โดยทำดังนี้
```
gcloud storage buckets create -l $REGION gs://$BUCKET_NAME
```
ให้สิทธิ์เข้าถึงที่เก็บข้อมูลแก่บัญชีบริการโดยทำดังนี้
```
gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://$BUCKET_NAME \
  --member=serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
  --role=roles/storage.objectAdmin
```

สร้างที่เก็บ Artifact Registry เพื่อจัดเก็บอิมเมจคอนเทนเนอร์ โดยทำดังนี้

gcloud artifacts repositories create $AR_REPO \
    --repository-format=docker \
    --location=$REGION \
    --description="codelab for finetuning using CR jobs" \
    --project=$PROJECT_ID

4 สร้างรูปภาพงาน Cloud Run

ในขั้นตอนถัดไป คุณจะต้องสร้างโค้ดที่ทําสิ่งต่อไปนี้

นําเข้าโมเดล Gemma จาก Hugging Face
ปรับแต่งโมเดลด้วยชุดข้อมูลจาก Hugging Face งานใช้ GPU L4 รายการเดียวเพื่อปรับแต่ง
อัปโหลดโมเดลที่ปรับแต่งอย่างละเอียดชื่อ new_model ไปยังที่เก็บข้อมูล Cloud Storage

สร้างไดเรกทอรีสำหรับรหัสงานการปรับแต่ง
```
mkdir codelab-finetuning-job
cd codelab-finetuning-job
```

สร้างไฟล์ชื่อ finetune.py

# Copyright 2024 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
    TrainingArguments,

)
from peft import LoraConfig, PeftModel

from trl import SFTTrainer

# Cloud Storage bucket to upload the model
bucket_name = os.getenv("BUCKET_NAME", "YOUR_BUCKET_NAME")

# The model that you want to train from the Hugging Face hub
model_name = os.getenv("MODEL_NAME", "google/gemma-2b")

# The instruction dataset to use
dataset_name = "b-mc2/sql-create-context"

# Fine-tuned model name
new_model = os.getenv("NEW_MODEL", "gemma-2b-sql")

################################################################################
# QLoRA parameters
################################################################################

# LoRA attention dimension
lora_r = int(os.getenv("LORA_R", "4"))

# Alpha parameter for LoRA scaling
lora_alpha = int(os.getenv("LORA_ALPHA", "8"))

# Dropout probability for LoRA layers
lora_dropout = 0.1

################################################################################
# bitsandbytes parameters
################################################################################

# Activate 4-bit precision base model loading
use_4bit = True

# Compute dtype for 4-bit base models
bnb_4bit_compute_dtype = "float16"

# Quantization type (fp4 or nf4)
bnb_4bit_quant_type = "nf4"

# Activate nested quantization for 4-bit base models (double quantization)
use_nested_quant = False

################################################################################
# TrainingArguments parameters
################################################################################

# Output directory where the model predictions and checkpoints will be stored
output_dir = "./results"

# Number of training epochs
num_train_epochs = 1

# Enable fp16/bf16 training (set bf16 to True with an A100)
fp16 = True
bf16 = False

# Batch size per GPU for training
per_device_train_batch_size = int(os.getenv("TRAIN_BATCH_SIZE", "1"))

# Batch size per GPU for evaluation
per_device_eval_batch_size = int(os.getenv("EVAL_BATCH_SIZE", "2"))

# Number of update steps to accumulate the gradients for
gradient_accumulation_steps = int(os.getenv("GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS", "1"))

# Enable gradient checkpointing
gradient_checkpointing = True

# Maximum gradient normal (gradient clipping)
max_grad_norm = 0.3

# Initial learning rate (AdamW optimizer)
learning_rate = 2e-4

# Weight decay to apply to all layers except bias/LayerNorm weights
weight_decay = 0.001

# Optimizer to use
optim = "paged_adamw_32bit"

# Learning rate schedule
lr_scheduler_type = "cosine"

# Number of training steps (overrides num_train_epochs)
max_steps = -1

# Ratio of steps for a linear warmup (from 0 to learning rate)
warmup_ratio = 0.03

# Group sequences into batches with same length
# Saves memory and speeds up training considerably
group_by_length = True

# Save checkpoint every X updates steps
save_steps = 0

# Log every X updates steps
logging_steps = int(os.getenv("LOGGING_STEPS", "50"))

################################################################################
# SFT parameters
################################################################################

# Maximum sequence length to use
max_seq_length = int(os.getenv("MAX_SEQ_LENGTH", "512"))

# Pack multiple short examples in the same input sequence to increase efficiency
packing = False

# Load the entire model on the GPU 0
device_map = {'':torch.cuda.current_device()}

# Set limit to a positive number
limit = int(os.getenv("DATASET_LIMIT", "5000"))

dataset = load_dataset(dataset_name, split="train")
if limit != -1:
    dataset = dataset.shuffle(seed=42).select(range(limit))


def transform(data):
    question = data['question']
    context = data['context']
    answer = data['answer']
    template = "Question: {question}\nContext: {context}\nAnswer: {answer}"
    return {'text': template.format(question=question, context=context, answer=answer)}


transformed = dataset.map(transform)

# Load tokenizer and model with QLoRA configuration
compute_dtype = getattr(torch, bnb_4bit_compute_dtype)

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=use_4bit,
    bnb_4bit_quant_type=bnb_4bit_quant_type,
    bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype,
    bnb_4bit_use_double_quant=use_nested_quant,
)

# Check GPU compatibility with bfloat16
if compute_dtype == torch.float16 and use_4bit:
    major, _ = torch.cuda.get_device_capability()
    if major >= 8:
        print("=" * 80)
        print("Your GPU supports bfloat16")
        print("=" * 80)

# Load base model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map=device_map,
    torch_dtype=torch.float16,
)
model.config.use_cache = False
model.config.pretraining_tp = 1

# Load LLaMA tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# Load LoRA configuration
peft_config = LoraConfig(
    lora_alpha=lora_alpha,
    lora_dropout=lora_dropout,
    r=lora_r,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
    target_modules=["q_proj", "v_proj"]
)

# Set training parameters
training_arguments = TrainingArguments(
    output_dir=output_dir,
    num_train_epochs=num_train_epochs,
    per_device_train_batch_size=per_device_train_batch_size,
    gradient_accumulation_steps=gradient_accumulation_steps,
    optim=optim,
    save_steps=save_steps,
    logging_steps=logging_steps,
    learning_rate=learning_rate,
    weight_decay=weight_decay,
    fp16=fp16,
    bf16=bf16,
    max_grad_norm=max_grad_norm,
    max_steps=max_steps,
    warmup_ratio=warmup_ratio,
    group_by_length=group_by_length,
    lr_scheduler_type=lr_scheduler_type,
)

trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    train_dataset=transformed,
    peft_config=peft_config,
    dataset_text_field="text",
    max_seq_length=max_seq_length,
    tokenizer=tokenizer,
    args=training_arguments,
    packing=packing,
)

trainer.train()

trainer.model.save_pretrained(new_model)

# Reload model in FP16 and merge it with LoRA weights
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    low_cpu_mem_usage=True,
    return_dict=True,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map=device_map,
)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, new_model)
model = model.merge_and_unload()

# push to Cloud Storage

file_path_to_save_the_model = '/finetune/new_model'
model.save_pretrained(file_path_to_save_the_model)
tokenizer.save_pretrained(file_path_to_save_the_model)

วิธีสร้างไฟล์ requirements.txt

accelerate==0.34.2
bitsandbytes==0.45.5
datasets==2.19.1
transformers==4.51.3
peft==0.11.1
trl==0.8.6
torch==2.3.0

วิธีสร้าง Dockerfile

FROM nvidia/cuda:12.6.2-runtime-ubuntu22.04

RUN apt-get update && \
    apt-get -y --no-install-recommends install python3-dev gcc python3-pip git && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt /requirements.txt

RUN pip3 install -r requirements.txt --no-cache-dir

COPY finetune.py /finetune.py

ENV PYTHONUNBUFFERED 1

CMD python3 /finetune.py --device cuda

บิลด์คอนเทนเนอร์ในที่เก็บ Artifact Registry โดยทำดังนี้
```
gcloud builds submit \
  --tag $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$IMAGE_NAME \
  --region $REGION
```

5 ติดตั้งใช้งานและเรียกใช้งาน

ในขั้นตอนนี้ คุณจะต้องสร้างการกําหนดค่า YAML สําหรับงานของคุณด้วยการออก VPC โดยตรงเพื่อให้อัปโหลดไปยัง Google Cloud Storage ได้เร็วขึ้น

โปรดทราบว่าไฟล์นี้มีตัวแปรที่คุณจะอัปเดตในขั้นตอนถัดไป

สร้างไฟล์ชื่อ finetune-job.yaml.tmpl โดยทำดังนี้

apiVersion: run.googleapis.com/v1
kind: Job
metadata:
  name: $JOB_NAME
  labels:
    cloud.googleapis.com/location: $REGION
  annotations:
    run.googleapis.com/launch-stage: ALPHA
spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        run.googleapis.com/execution-environment: gen2
        run.googleapis.com/network-interfaces: '[{"network":"default","subnetwork":"default"}]'
    spec:
      parallelism: 1
      taskCount: 1
      template:
        spec:
          serviceAccountName: $SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS
          containers:
          - name: $IMAGE_NAME
            image: $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$IMAGE_NAME
            env:
            - name: MODEL_NAME
              value: "google/gemma-2b"
            - name: NEW_MODEL
              value: "gemma-2b-sql-finetuned"
            - name: BUCKET_NAME
              value: "$BUCKET_NAME"
            - name: LORA_R
              value: "8"
            - name: LORA_ALPHA
              value: "16"
            - name: GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS
              value: "2"
            - name: DATASET_LIMIT
              value: "1000"
            - name: LOGGING_STEPS
              value: "5"
            - name: HF_TOKEN
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  key: 'latest'
                  name: HF_TOKEN
            resources:
              limits:
                cpu: 8000m
                nvidia.com/gpu: '1'
                memory: 32Gi
            volumeMounts:
            - mountPath: /finetune/new_model
              name: finetuned_model
          volumes:
          - name: finetuned_model
            csi:
              driver: gcsfuse.run.googleapis.com
              readOnly: false
              volumeAttributes:
                bucketName: $BUCKET_NAME
          maxRetries: 3
          timeoutSeconds: '3600'
          nodeSelector:
            run.googleapis.com/accelerator: nvidia-l4

แทนที่ตัวแปรใน YAML ด้วยตัวแปรสภาพแวดล้อมโดยเรียกใช้คําสั่งต่อไปนี้
```
envsubst < finetune-job.yaml.tmpl > finetune-job.yaml
```
สร้างงาน Cloud Run โดยทำดังนี้
```
gcloud alpha run jobs replace finetune-job.yaml
```

เรียกใช้งาน

gcloud alpha run jobs execute $JOB_NAME --region $REGION --async

ซึ่งจะใช้เวลาประมาณ 10 นาที คุณสามารถตรวจสอบสถานะได้โดยใช้ลิงก์ที่ให้ไว้ในเอาต์พุตของคำสั่งสุดท้าย

6 ใช้บริการ Cloud Run เพื่อแสดงโมเดลที่ปรับแต่งด้วย vLLM

ในขั้นตอนนี้ คุณจะทําให้บริการ Cloud Run ใช้งานได้ การกําหนดค่านี้ใช้ VPC โดยตรงเพื่อเข้าถึงที่เก็บข้อมูล Cloud Storage ผ่านเครือข่ายส่วนตัวเพื่อการดาวน์โหลดที่เร็วขึ้น

โปรดทราบว่าไฟล์นี้มีตัวแปรที่คุณจะอัปเดตในขั้นตอนถัดไป

วิธีสร้างไฟล์ service.yaml.tmpl

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: serve-gemma-sql
  labels:
    cloud.googleapis.com/location: $REGION
  annotations:
    run.googleapis.com/launch-stage: BETA
    run.googleapis.com/ingress: all
    run.googleapis.com/ingress-status: all
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
      annotations:
        autoscaling.knative.dev/maxScale: '1'
        run.googleapis.com/cpu-throttling: 'false'
        run.googleapis.com/gpu-zonal-redundancy-disabled: 'true'
        run.googleapis.com/network-interfaces: '[{"network":"default","subnetwork":"default"}]'
    spec:
      containers:
      - name: serve-finetuned
        image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20250505_0916_RC00
        ports:
        - name: http1
          containerPort: 8000
        resources:
          limits:
            cpu: 8000m
            nvidia.com/gpu: '1'
            memory: 32Gi
        volumeMounts:
        - name: fuse
          mountPath: /finetune/new_model
        command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.api_server"]
        args:
        - --model=/finetune/new_model
        - --tensor-parallel-size=1
        env:
        - name: MODEL_ID
          value: 'new_model'
        - name: HF_HUB_OFFLINE
          value: '1'
      volumes:
      - name: fuse
        csi:
          driver: gcsfuse.run.googleapis.com
          volumeAttributes:
            bucketName: $BUCKET_NAME
      nodeSelector:
        run.googleapis.com/accelerator: nvidia-l4

อัปเดตไฟล์ service.yaml ด้วยชื่อที่เก็บข้อมูล
```
envsubst < service.yaml.tmpl > service.yaml
```
เผยแพร่บริการ Cloud Run โดยทำดังนี้
```
gcloud alpha run services replace service.yaml
```

7 ทดสอบโมเดลที่ปรับแต่งแล้ว

ในขั้นตอนนี้ คุณจะบอกให้โมเดลทดสอบการปรับแต่ง

รับ URL บริการสำหรับบริการ Cloud Run โดยทำดังนี้

SERVICE_URL=$(gcloud run services describe serve-gemma-sql --platform managed --region $REGION --format 'value(status.url)')

สร้างพรอมต์สำหรับโมเดล

USER_PROMPT="Question: What are the first name and last name of all candidates? Context: CREATE TABLE candidates (candidate_id VARCHAR); CREATE TABLE people (first_name VARCHAR, last_name VARCHAR, person_id VARCHAR)"

เรียกใช้บริการโดยใช้ CURL เพื่อแสดงพรอมต์โมเดล

curl -X POST $SERVICE_URL/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
  -d @- <<EOF
{
    "prompt": "${USER_PROMPT}"
}
EOF

คุณควรเห็นการตอบกลับที่คล้ายกับตัวอย่างต่อไปนี้

{"predictions":["Prompt:\nQuestion: What are the first name and last name of all candidates? Context: CREATE TABLE candidates (candidate_id VARCHAR); CREATE TABLE people (first_name VARCHAR, last_name VARCHAR, person_id VARCHAR)\nOutput:\n CREATE TABLE people_to_candidates (candidate_id VARCHAR, person_id VARCHAR) CREATE TABLE people_to_people (person_id VARCHAR, person_id VARCHAR) CREATE TABLE people_to_people_to_candidates (person_id VARCHAR, candidate_id"]}

8 ยินดีด้วย

ยินดีด้วยที่ทํา Codelab จนเสร็จสมบูรณ์

เราขอแนะนําให้อ่านเอกสารประกอบของ Cloud Run

สิ่งที่เราได้พูดถึงไปแล้ว

วิธีปรับแต่งโดยใช้ GPU ของ Cloud Run Jobs
วิธีแสดงโมเดลโดยใช้ Cloud Run ที่มี vLLM
วิธีใช้การกำหนดค่า VPC โดยตรงสำหรับงาน GPU เพื่ออัปโหลดและแสดงโมเดลได้เร็วขึ้น

เพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินโดยไม่ตั้งใจ เช่น หากมีการเรียกใช้บริการ Cloud Run โดยไม่ตั้งใจมากกว่าการจัดสรรการเรียกใช้ Cloud Run รายเดือนในแพ็กเกจฟรี คุณก็ลบบริการ Cloud Run ที่สร้างขึ้นไว้ในขั้นตอนที่ 6 ได้

หากต้องการลบบริการ Cloud Run ให้ไปที่คอนโซล Cloud ของ Cloud Run ที่ https://console.cloud.google.com/run แล้วลบบริการ serve-gemma-sql

หากต้องการลบทั้งโปรเจ็กต์ ให้ไปที่จัดการทรัพยากร เลือกโปรเจ็กต์ที่สร้างไว้ในขั้นตอนที่ 2 แล้วเลือก "ลบ" หากลบโปรเจ็กต์ คุณจะต้องเปลี่ยนโปรเจ็กต์ใน Cloud SDK คุณดูรายการโปรเจ็กต์ทั้งหมดที่ใช้ได้โดยการเรียกใช้ gcloud projects list

รายงานความผิดพลาด

วิธีปรับแต่ง LLM โดยใช้งาน Cloud Run

วิธีปรับแต่ง LLM โดยใช้งาน Cloud Run

เกี่ยวกับ Codelab นี้

1 บทนำ

ภาพรวม

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

2 ก่อนเริ่มต้น

เปิดใช้ API

โควต้า GPU

หน้ากอด

3 การตั้งค่าและข้อกําหนด

4 สร้างรูปภาพงาน Cloud Run

5 ติดตั้งใช้งานและเรียกใช้งาน

6 ใช้บริการ Cloud Run เพื่อแสดงโมเดลที่ปรับแต่งด้วย vLLM

7 ทดสอบโมเดลที่ปรับแต่งแล้ว

8 ยินดีด้วย

สิ่งที่เราได้พูดถึงไปแล้ว

9 ล้างข้อมูล