Introduction

이번 글에서는 Backend.AI의 MLOps 플랫폼인 FastTrack을 이용하여 공급망(Supply chain) 및 무역 관련 도메인에 특화된 언어모델을 학습시키고, 평가하는 방법에 대해 설명합니다. 해당 언어모델을 위한 Base model로는 공급망 및 무역 도메인 데이터 세트를 통해 continual-pretrained된 gemma-2-2b-it 모델을 사용하였습니다. 사용처에 따라 Question Answering task에 특화된 모델을 학습시키기 위해 웹에서 직접 수집, 가공한 도메인 데이터 세트를 학습 가능한 질문과 답변으로 구성되는 포맷(이하 Q/A task)으로 변환하여 사용하였습니다.

AI를 개발하는 과정에서는 데이터 전처리, 학습, 검증, 배포, 추론과 같은 단계를 거쳐야 합니다. 래블업의 FastTrack을 사용하면 위와 같은 각각의 단계를 하나의 파이프라인으로 구성할 수 있고, 파이프라인 구성에 따라 특정 단계를 건너뛰거나 단계별 자원량을 다르게 설정하는 등 손쉽게 커스터마이징 할 수 있습니다.

Concept of Domain Adaptation

본격적인 모델 학습에 들어가기 앞서, Domain Adaptation이라는 과정이 필요합니다. 생소하신 분들을 위해 짧게 설명하자면, Domain Adaptation이란 사전 학습된 모델을 특정 도메인에 적합하도록 개선하는 프로세스를 말합니다. 오늘날 우리가 접하는 대다수의 일반적인 언어모델들은 특정 분야에 전문적인 지식을 가지도록 만들어지지 않았습니다. 대부분의 모델은 일반적인 도메인에서의 데이터 세트를 사용하여 다음 토큰을 잘 예측할 수 있도록 학습한 뒤, 전반적인 사용 방향에 맞게 fine-tune 되어 만들어집니다. 그러나 전문 도메인에서 사용될 목적으로 모델을 만든다면, 일반적인 데이터 세트를 사용하여 학습시키는 것은 충분치 않습니다. 예를 들어, 범용적인 도메인에서 학습된 모델은 "이 영화가 매우 훌륭했다"와 같은 일반적인 문장의 맥락을 잘 파악할 수 있지만, "법원이 채무자의 자산을 압류하도록 명령했다"와 같은 법률 도메인의 문장은 제대로 해석하지 못할 수 있습니다. 이는 모델이 각 도메인에서 사용되는 특수한 용어와 표현을 학습하지 않았기 때문입니다. 또 다른 예시로, 어떠한 Q/A task가 주어졌다면 일반적인 데이터로는 Q/A task를 구현할 수 없을 가능성이 있습니다. 제대로 된 Q/A task를 처리하기 위해서는 Q/A task에 특화된 데이터 세트로 사전 학습된 언어 모델을 fine-tune하는 식으로 '특정한 도메인의 데이터'를 넣어주어야 하기 때문이죠. 이러한 fine-tuning 과정은 모델이 작업의 뉘앙스를 더 잘 이해하여 사용자의 domain-specific한 질문에 대해 효과적으로 답변할 수 있도록 합니다.

이번 글에서는 공급망(Supply Chain Management, 이하 SCM) 및 무역 도메인에 특화된 모델을 개발하는 과정을 다룹니다. 위 그림에서 볼 수 있듯이, "영화"나 "여행" 같은 일반 도메인 용어와 "항공화물운송장", "대금결제인"과 같은 SCM 도메인 용어 사이에는 현격한 차이가 있습니다. 이러한 차이를 좁히기 위해 SCM과 무역 도메인에서의 데이터 세트를 활용하여, 해당 도메인에 대한 모델의 이해도를 높이고, 맥락을 더욱 정확하게 파악할 수 있도록 조정하는 것이 우리가 오늘 달성해볼 목표입니다. 정리하면, Domain Adaptation은 본질적으로 서로 다른 도메인 간의 격차를 해소, 새로운 맥락에서 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 돕는 과정이라고 할 수 있습니다.

Train model from scratch vs DAPT

그렇다면 처음부터 해당 도메인의 데이터 세트를 통해 학습(Train model from scratch)하면 되지 않을까요? 물론 가능하지만, 여러가지 한계점이 존재합니다. 만약 처음부터 해당 도메인의 데이터 세트를 통해 학습하게 되면, 해당 도메인에서의 지식은 물론 일반적인 도메인에서의 지식조차 없는 상황이기 때문에 더 많은 데이터 세트와 학습이 요구될 수 있습니다. 일반적인 도메인에서의 딥러닝을 위한 데이터 세트를 수집하는 것도 어렵지만, 특정 도메인에 국한된 양질의 데이터를 수집하는 것은 더욱 어려운 일입니다. 데이터를 수집했다 치더라도, 모델 학습에 맞게 전처리하는 과정에서 많은 시간과 비용이 발생하게 되죠. 따라서 모델을 처음부터 학습시키는 것은 해당 도메인의 데이터 세트를 충분히 확보하고 있고, 자원을 충분히 보유한 기업에 더 적합한 방법이라고 할 수 있습니다.

만약 domain-adaptive 한 model을 개발하고 싶은데 아주 많은 데이터 세트를 확보하지 못했거나, 자원이 충분하지 않다면 어떻게 해야 할까요? 이런 경우 선택할 수 있는 방법이 Domain-Adaptive Pre-Training (DAPT)입니다. DAPT란, 이미 일반적인 도메인을 통해 충분히 학습된 모델을 특정 도메인의 데이터 세트로 continual pretraining (지속 학습)하여 도메인에 특화된 모델을 개발하는 과정을 말합니다. 이 방법은 일반적인 도메인에 대한 지식을 이미 보유하고 있는 모델을 추가로 학습시키는 방법이기 때문에, 모델을 처음부터 학습시키는 방법에 비해 상대적으로 적은 비용과 데이터 세트를 요구합니다.

Development environment Setup

1. 모델 학습에 앞서, 필요한 패키지들을 설치합니다.

pip install bitsandbytes==0.43.2
pip install deepspeed==0.14.4
pip install transformers==4.43.3
pip install accelerate==0.33.0
pip install flash-attn==1.0.5
pip install xforms==0.1.0
pip install datasets==2.20.0
pip install wandb
pip install evaluate==0.4.2
pip install vertexai==1.60.0
pip install peft==0.12.0
pip install tokenizers==0.19.1
pip install sentencepiece==0.2.0
pip install trl==0.9.6
pip install bitsandbytes==0.43.2
pip install deepspeed==0.14.4
pip install transformers==4.43.3
pip install accelerate==0.33.0
pip install flash-attn==1.0.5
pip install xforms==0.1.0
pip install datasets==2.20.0
pip install wandb
pip install evaluate==0.4.2
pip install vertexai==1.60.0
pip install peft==0.12.0
pip install tokenizers==0.19.1
pip install sentencepiece==0.2.0
pip install trl==0.9.6

2. 모듈 가져오기

import os
import json
from datasets import load_from_disk, Dataset,load_dataset
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, Gemma2ForCausalLM, BitsAndBytesConfig, pipeline, TrainingArguments
from peft import LoraConfig, get_peft_model
import transformers
from trl import SFTTrainer
from dotenv import load_dotenv
import wandb
from huggingface_hub import login

Dataset preparation

데이터 세트는 fine-tuning의 목적에 따라 다르게 준비되어야 합니다. 이 글에서는 무역 영역에 대한 질문에 효과적으로 답변할 수 있는 모델을 학습하는 것을 목표로 하기 때문에, 웹 크롤링을 통해 자체적으로 수집한 데이터 세트를 사용합하기로 결정했습니다. 데이터 세트는 무역 자격증 시험 데이터 세트, 무역 용어-정의 데이터 세트, 무역 강의 스크립트 데이터 세트의 세 가지 유형으로 분류됩니다.

1. 무역 자격증 시험 데이터 세트

질문: 다음 중 우리나라 대외무역법의 성격에 대한 설명으로 거리가 먼 것을 고르시오. 1. 우리나라에서 성립되고 이행되는 대외무역행위는 기본적으로 대외무역법을 적용한다. 2. 타 법에서 명시적으로 대외무역법의 적용을 배제하면 당해 법은 특별법으로서 대외무역법보다 우선 적용된다. 3. 대외무역법은 국내법으로서 국민의 국내 경제생활에 적용되는 법률이기 때문에 외국인이 국내에서 행하는 무역행위는 그 적용 대상이 아니다. 4. 관계 행정기관의 장은 해당 법률에 의한 물품의 수출·수입 요령 그 시행일 전에 지식경제부 장관이 통합하여 공고할 수 있도록 제출하여야 한다. 정답: 대외무역법은 국내법으로서 국민의 국내 경제생활에 적용되는 법률이기 때문에 외국인이 국내에서 행하는 무역행위는 그 적용 대상이 아니다. 질문: ...

2. 무역 용어 정의 데이터 세트

{
  "term": "(계약 등을) 완전 무효화하다, 백지화하다, (처음부터) 없었던 것으로 하다(Rescind)",
  "description": "계약을 파기, 무효화, 철회, 취소하는 것; 그렇지 않았음에도 불구하고 계약을 시작부터 무효인 것으로 선언하고 종결짓는 것."
}

3. 무역 강의 스크립트 데이터 세트

예전에는 전자상거래 셀러가 엑셀에다가 입력을 해서 수출신고 데이터를 업로드 해서 생성을 했잖아요 그리고 대량으로 전송하는 셀러는 api를 통해서 신고를 했습니다 그런데 그 수출신고 정보의 원천정보를 뭐냐면 쇼핑몰에서 제공하는 판매 주문정보입니다 그래서 그 쇼핑몰에 직접 저희가 연계를 해서 판매 주문 정보를 가져올 수 있게끔 새 서비스를 만들었어요 그래서 API 연계된 쇼핑몰들이 있는데 그게 현재 5개가 연결되어 있는데 쇼피 쇼피파이 라자다 라쿠텐 q10이 있고요 아마존하고 위치도 연계 예정에 있습니다 그래서 셀러는 ...

Q/A 작업에 알맞은 모델을 만들려면 데이터 세트를 질의응답 형식으로 변환해야 합니다. 첫 번째 데이터 세트인 무역 자격증 시험 데이터 세트와 두 번째 데이터 세트인 무역 용어 정의 데이터 세트는 간단한 코드를 사용하여 변환할 수 있지만, 세번째 데이터 세트인 무역 강의 스크립트 데이터 세트를 확인해 보면 대화 형식의 데이터를 직접 변환하기 어려워 보입니다. 이 경우에는 대화형 스크립트에서 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 Q/A 쌍을 추출하는 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 프롬프트와 그 결과는 다음과 같습니다.

Prompt

summary: {summary}
Instruction: 다음 summary를 기반으로 질문과 해당 답변을 추출하세요.
출력 형식은 JSON으로, 각 질문과 답변을 객체로 묶어 'qa_pairs'라는 배열 안에 넣어야 합니다.
'questions' key에는 요약에서 도출된 질문 목록이 포함되어야 하며, 'answers' key에는 각 질문에 대한 해당 답변 목록이 포함되어야 합니다:
출력 예시:
{{"qa_pairs": [{{"question": "Question1", "answer": "Answer1"}},{{"question": "Question2", "answer": "Answer2"}},{{"question": "Question3", "answer": "Answer3"}},]...}}
Output:

Output

{"qa_pairs":
  [
    {"question": "전자상거래 무역 플랫폼은 어떤 서비스를 제공하나요?", "answer": "판매 주문 관리, 창고 관리, 수출입 통관, 배송 관리 등 전자상거래 업무를 위한 다양한 서비스를 제공합니다"},
    {"question": "쇼핑몰과의 API 연계를 통해 무엇을 간소화할 수 있나요?", "answer": "판매 주문 정보를 자동으로 가져와 수출신고를 간소화할 수 있습니다"},
    {"question": "창고 관리 기능은 어떤 것을 관리할 수 있나요?", "answer": "자가 창고, 위촉 창고, 해외 풀필먼트 센터 등을 관리할 수 있습니다"},
    {"question": "수출입 통관 서비스는 어떤 기능을 제공하나요?", "answer": "미국 세관과 연동된 수출입 통관 서비스를 통해 미국 수출 시 수입 신고를 간편하게 처리할 수 있습니다"},
    {"question": "배송 관리 기능은 어떤 서비스를 지원하나요?", "answer": "우체국 EMS, DHL 등 개별 배송과 함께 해외 현지 라스트 마일 배송까지 지원합니다"}
  ]
}

이제 간단한 코드를 사용하여 각 데이터 세트를 Q/A 데이터 집합으로 변환할 준비가 된 것 같습니다. 아래의 코드를 사용하여 각 데이터 세트를 Q/A 형식으로 변환해 보겠습니다.

import os
import json
import re
from datasets import Dataset, concatenate_datasets, load_from_disk

def replace_dot_number(text):
    result = re.sub(r'\.(\d+)\.', r'. \1.', text)
    return result

def read_json(path):
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return json.load(f)

def write_json(data, path):
    with open(path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False)

def dataset_maker(data:list) -> Dataset:
    return Dataset.from_list(data)

def save_dataset(dataset, save_path):
    dataset.save_to_disk(save_path)

def exam_qa_formatter():
    data = []
    root = 'dataset/exam_data'
    for file in sorted(os.listdir(root)):
        file_path = os.path.join(root, file)
        content = read_json(file_path)['fixed_text']
        question_list = content.split('질문:')[1:]
        for question in question_list:
            try:
                question_and_options = replace_dot_number(question.split('정답:')[0]).strip()
                answer = question.split('정답:')[1].strip()
                data.append({"context": replace_dot_number(question), "question":question_and_options, "answer":answer})

            except Exception as e:
                pass
    return data

def description_to_term_formattter(kor_term, eng_term, description):
    context = f"{kor_term}: {description}"
    question = f"설명: '{description}' 이 설명에 해당하는 무역 용어는 무엇인가요?"
    answer = kor_term if eng_term is None else f"{kor_term}, {eng_term}"
    return context, question, answer

def term_to_description(kor_term, eng_term, description):
    context = f"{kor_term}: {description}"
    question = f"'{kor_term}({eng_term})' 이라는 무역 용어는 어떤 의미인가요?" if eng_term is not None else f"'{kor_term}' 이라는 무역 용어는 어떤 의미인가요?"
    answer = description
    return context, question, answer
    
def term_qa_formatter():
    data = []
    root = 'dataset/term_data'
    for file in os.listdir(root):
        file_path = os.path.join(root, file)
        term_set = read_json(file_path)
        if file == 'terms_data_2.json':
            term_set = [item for sublist in term_set for item in sublist]
        for pair in term_set:
            eng_term = pair.get('eng_term', None)
            if 'term' in pair.keys():
                kor_term = pair['term']
            else:
                kor_term = pair['kor_term']
            description = pair['description']
            context_1, question_1, answer_1 = description_to_term_formattter(kor_term, eng_term, description)
            context_2, question_2, answer_2 = term_to_description(kor_term, eng_term, description)
            data_1 = {"context": context_1, "question": question_1, "answer": answer_1} 
            data_2 = {"context": context_2, "question": question_2, "answer": answer_2} 
            data.append(data_1)
            data.append(data_2)
    return data

def transcript_qa_formatter():
    data = []
    root = 'dataset/transcript_data/success'

    for file in sorted(os.listdir(root)):
        file_path = os.path.join(root, file)
        for line in open(file_path):
            line = json.loads(line)
            context = line['context']
            output = line['json_output']

            qa_pairs = json.loads(output)['qa_pairs']
            for pair in qa_pairs:
                question = pair['question']
                answer = pair['answer']
                if type(answer) == list:
                    answer = answer[0]
                data.append({"context": context, "question": question, "answer": answer})
    return data

###### Term dataset
{'context': 'APEC 경제위원회(Economic Committee (EC)): 개별위원회나 실무그룹이 추진하기 어려운 여러분야에 걸친 이슈에 대한 분석적 연구작업을 수행하기 위해 결성된 APEC 기구,',
 'question': "설명: '개별위원회나 실무그룹이 추진하기 어려운 여러분야에 걸친 이슈에 대한 분석적 연구작업을 수행하기 위해 결성된 APEC 기구,' 이 설명에 해당하는 무역 용어는 무엇인가요?",
 'answer': 'APEC 경제위원회(Economic Committee (EC))'}

###### Transcript dataset
{'context': '수입 신고는 일반적으로 입항 후에 하는 것이 원칙이며, 보세 구역에서 5부 10장을 작성하여 신고합니다',
 'question': '수입 신고는 언제 하는 것이 원칙인가요?',
 'answer': '수입 신고는 일반적으로 입항 후에 하는 것이 원칙입니다.'}

###### Exam dataset
{'context': ' 다음 중 우리나라 대외무역법의 성격에 대한 설명으로 거리가 먼 것을 고르시오. 1. 우리나라에서 성립되고 이행되는 대외무역행위는 기본적으로 대외무역법을 적용한다. 2. 타 법에서 명시적으로 대외무역법의 적용을 배제하면 당해 법은 특별법으로서 대외무역법보다 우선 적용된다. 3. 대외무역법은 국내법으로서 국민의 국내 경제생활에 적용되는 법률이기 때문에 외국인이 국내에서 행하는 무역행위는 그 적용 대상이 아니다. 4. 관계 행정기관의 장은 해당 법률에 의한 물품의 수출·수입 요령 그 시행일 전에 지식경제부 장관이 통합하여 공고할 수 있도록 제출하여야  한다.정답: 대외무역법은 국내법으로서 국민의 국내 경제생활에 적용되는 법률이기 때문에 외국인이 국내에서 행하는 무역행위는 그 적용 대상이 아니다.',
 'question': '다음 중 우리나라 대외무역법의 성격에 대한 설명으로 거리가 먼 것을 고르시오. 1. 우리나라에서 성립되고 이행되는 대외무역행위는 기본적으로 대외무역법을 적용한다. 2. 타 법에서 명시적으로 대외무역법의 적용을 배제하면 당해 법은 특별법으로서 대외무역법보다 우선 적용된다. 3. 대외무역법은 국내법으로서 국민의 국내 경제생활에 적용되는 법률이기 때문에 외국인이 국내에서 행하는 무역행위는 그 적용 대상이 아니다. 4. 관계 행정기관의 장은 해당 법률에 의한 물품의 수출·수입 요령 그 시행일 전에 지식경제부 장관이 통합하여 공고할 수 있도록 제출하여야  한다.',
 'answer': '대외무역법은 국내법으로서 국민의 국내 경제생활에 적용되는 법률이기 때문에 외국인이 국내에서 행하는 무역행위는 그 적용 대상이 아니다.'}

# Exam dataset
Dataset({
    features: ['context', 'question', 'answer'],
    num_rows: 1430
})

# Term dataset
Dataset({
    features: ['context', 'question', 'answer'],
    num_rows: 15678
})

# Transcript dataset
Dataset({
    features: ['context', 'question', 'answer'],
    num_rows: 8885
})

# Concatenated dataset 
Dataset({
    features: ['context', 'question', 'answer'],
    num_rows: 25993
})

Q/A 형식의 데이터 세트와 합쳐진 데이터 세트(학습 데이터 세트)는 위와 같습니다. 약 26,000개의 Q/A 쌍이 학습에 사용될 것으로 예상됩니다.

이제 fine-tuning을 위한 데이터 세트가 준비되었습니다. 이 데이터 세트가 실제로 모델에 어떻게 입력되는지 확인해 보겠습니다.

<bos><start_of_turn>user
Write a hello world program<end_of_turn>
<start_of_turn>model

huggingface 웹사이트에서는 채팅 템플릿 형식과 모델의 프롬프트 형식 정의에 대한 정보가 포함된 gemma-2b-it의 모델 카드를 찾을 수 있습니다(gemma-2-2b-it). 즉, gemma에게 질문을 하려면 모델이 이해할 수 있는 형식의 프롬프트를 만들어야 하는 것이죠.

대화의 시작은 <start_of_turn>으로 표시되며, 대화의 끝은 <end_of_turn>으로 표시됩니다. 화자는 사용자 및 모델로 지정되어 있음을 알 수 있습니다. 따라서 모델에게 질문을 할 때 프롬프트의 형식은 위와 같은 형식이어야 합니다.

def formatting_func(example):
    prompt_list = []
    for i in range(len(example['question'])):
        prompt_list.append("""<bos><start_of_turn>user
    다음 질문에 대답해주세요:
    {}<end_of_turn>
    <start_of_turn>model
    {}<end_of_turn><eos>""".format(example['question'][i], example['answer'][i]))
        return prompt_list  

이 문서에서는 Q/A 데이터 세트를 사용하여 모델을 학습시키는 데 중점을 두고 있으므로 '이런 종류의 질문에는 이렇게 대답해야 한다'는 식으로 접근하여 모델을 학습시킬 것입니다. 앞서 언급한 채팅 템플릿을 고려하면 위와 같은 형식으로 코드를 작성할 수 있습니다. 이때, 채팅 템플릿에 토큰이 명시적으로 포함되어 있지 않더라도 모델은 구분 기호 이상으로 더 많은 콘텐츠를 생성하려고 시도할 수 있습니다. 이 때 모델이 답변만 제공하고 턴을 종료하도록 하기 위해 토큰을 추가해줍니다.

<bos><start_of_turn>user
다음 질문에 대답해주세요:
'(관세)감축률(Reduction Rate)' 이라는 무역 용어는 어떤 의미인가요?<end_of_turn>
<start_of_turn>model
관세를 감축하는 정도를 말함. 예를 들어 200%p에 관세감축률이 50%를 적용하면 감축 후 관세는 100%p가 됨. 극단적인 경우로 관세감축률이 100%이면 모든 관세는 감축 후에는 0%p가 됨.<end_of_turn><eos>

실제 학습에서는 위와 같은 예시가 input으로 들어가게 됩니다. 이제 학습을 위한 데이터 세트 준비를 마쳤습니다.

Training

학습 코드는 아주 간단합니다. SFTTrainer를 사용하며, base model로는 이전에 SCM & 무역 데이터 세트를 통해 continual-pretrained 된 모델을 gemma-2-2b-it 모델을 사용합니다.

model_id = "google/gemma-2-2b-it"
output_dir = 'QA_finetune/gemma-2-2b-it-lora128'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, token=access_token)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            # "google/gemma-2-2b-it",
            "yonggeun/gemma-2-2b-it-lora128-merged",
            device_map="auto",
            torch_dtype=torch.bfloat16,
            token=access_token,
            attn_implementation="eager", # attn_implementation,
            cache_dir="./models/models",
        )


def formatting_func(example):
    prompt_list = []
    for i in range(len(example['question'])):
        prompt_list.append("""<bos><start_of_turn>user
다음 질문에 대답해주세요:
{}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
{}<end_of_turn><eos>""".format(example['question'][i], example['answer'][i]))
    return prompt_list   


def train(data):  
    valid_set = data["test"]
    valid_set.save_to_disk('QA_finetune/valid_set/gemma-2-2b-it-lora128')

    lora_config = LoraConfig(
        r=256,
        lora_alpha=32,
        lora_dropout=0.05,
        bias="none",
        target_modules=["q_proj", "o_proj", "k_proj", "v_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
        task_type="CAUSAL_LM",
    )

    training_args = TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=2,
        warmup_steps=2,
        logging_steps=1, 
        gradient_accumulation_steps=4,
        # num_train_epochs=3,
        num_train_epochs=3,  
        learning_rate=2e-4,
        save_steps=100,
        fp16=False,
        bf16=True,
        output_dir=output_dir,
        push_to_hub=True,
        report_to="wandb"
    )

    trainer = SFTTrainer(
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        train_dataset=data['train'],
        args=training_args,
        formatting_func=formatting_func,
        peft_config=lora_config,
        max_seq_length=max_length,
        packing= False,
    )

    model.config.use_cache = False

    print("Training...")
    trainer.train()
    print("Training done!")

Evaluation

훈련이 성공적으로 완료되면 필수적으로 모델의 성능을 평가해야 합니다. 이 글에서는 특정 도메인에서의 Question Answering 성능을 평가하는 데 중점을 두었기 때문에 일반적인 모델의 벤치마크에 사용되는 것과는 다른 지표가 필요했습니다. 이 글에서는 SemScore와 Truthfulness를 활용하여 모델을 평가했습니다.

SemScore: 대상 응답과 모델 응답 간의 의미적 텍스트 유사성을 기반으로 하는 평가 방법입니다.(SemScore)

Evaluating Truthfulness: 이 방법은 LLM에 모델 응답과 답변을 제공한 다음 1에서 5까지의 척도로 진실성을 측정하는 방식입니다.(Truthfulness)

Fasttrack pipeline

이제 FastTrack에서 모델 학습에 사용될 파이프라인을 만들어보겠습니다. 파이프라인은 FastTrack에서 사용하는 작업 단위입니다. 각 파이프라인은 최소 실행 단위인 태스크(Task)의 묶음으로 표현될 수 있습니다. 하나의 파이프라인에 포함되는 여러 개의 태스크는 서로 의존 관계를 가질 수 있으며, 이 의존성에 따라 순차적으로 실행이 보장됩니다.

Create Pipeline

위 그림에서 파란색 '+' 버튼을 찾아 새 파이프라인을 만듭니다.

파이프라인을 생성하면 파이프라인의 이름과 설명, 사용할 데이터 저장소의 위치, 그리고 파이프라인에서 공통적으로 적용할 환경변수 등을 선택할 수 있습니다. 필요한 정보를 입력한 후 하단의 "Save" 버튼을 클릭하여 파이프라인을 생성합니다.

Drag and create task

새 파이프라인이 만들어지면 작업 템플릿에 새 작업을 추가할 수 있습니다. Custom Task를 클릭해서 아래 작업 공간으로 끌고오면, task가 새롭게 생성됩니다.

Enter information

작업을 만들 때는 위와 같이 작업 실행에 필요한 정보를 입력해야 합니다. 태스크 이름과 설명을 이해하기 쉽게 작성하고, 단일 노드 또는 다중 노드 중 하나를 선택합니다. 본 문서에서는 단일 노드 훈련을 수행하므로 단일 노드를 선택하겠습니다.

다음으로 명령어를 작성해야 합니다. 명령은 기본적으로 세션을 실행하는 명령어입니다. 실행할 스크립트가 오류 없이 작동할 수 있도록 마운트된 V-folder의 디렉터리를 정확하게 지정해야 합니다. 학습에 필요한 대부분의 패키지는 이미 세션에 설치되어 있지만, 추가 패키지를 설치해야 하거나 버전 문제가 있는 경우에는 패키지를 다시 설치해야 할 수 있습니다. 이 경우 requirements.txt 파일에서 필요한 패키지를 지정하고 설치 후 다른 스크립트를 실행할 수 있습니다.

Resource configuration

다음은 세션, 리소스 및 V-folder 설정입니다.

본 글에서는 Pytorch 기반으로 코드를 작성하였지만, Pytorch 이외에도 Tensorflow, Triton server 등의 환경을 선택할 수 있습니다.

FastTrack의 장점 중 하나는 리소스를 최대한 효율적으로 활용할 수 있다는 점입니다. 하나의 리소스 그룹 내에서도 여러 세션에 리소스를 분할하여 resource utilization rate를 극대화할 수 있습니다.

데이터 세트 준비의 경우 별도의 GPU 연산이 필요하지 않기 때문에 GPU 리소스를 할당하지 않아도 괜찮습니다. 이를 통해 최소한의 리소스로 코드를 실행할 수 있으며, 이 시간 동안 다른 세션에 GPU 리소스를 할당할 수 있어 GPU 리소스가 유휴 상태로 남는 상황을 방지할 수 있습니다. 또한 병렬적으로 모델 학습이 필요한 경우(예: 10FGPU가 가용하고 각 훈련 세션에 5FGPU씩 필요한 경우) 모델을 병렬로 학습시킬 수 있죠. 이렇게 하면 리소스 낭비를 줄이고 학습 시간을 단축할 수 있습니다.

준비한 데이터 세트와 학습 코드가 작성되어 있는 V-folder를 올바르게 선택합니다.

Duplicate or delete task

작업 블록의 우측 상단 미트볼 메뉴 아이콘 (⋯)을 누르면 생성된 작업을 복제하거나 삭제할 수 있습니다.

FastTrack에서는 이와 같이 생성된 여러 개의 작업 사이 순서를 정할 수 있습니다. 이는 작업들 간의 의존성을 추가하는 과정입니다. 경우에 따라 여러개의 작업이 끝난 뒤에 다음 작업이 실행되도록 설정할 수도 있습니다. 이 경우에는 작업들 간의 의존성에 따라 모든 작업이 끝나기 전까지 다음 작업이 진행되지 않습니다. 완성된 예시는 위와 같습니다. 이번 글에서는 dataset preparation - fine-tuning - evaluation 순서로 작업을 진행합니다.

각 작업이 올바르게 정의되었다면 'Run'을 클릭하여 파이프라인을 실행합니다.

FastTrack 화면 좌측에서 생성했던 파이프라인들을 확인할 수 있습니다. 클릭하면 파이프라인 작업 세션에서 현재 실행 중인 작업 및 실행했던 작업들을 모니터링 할 수 있습니다.

Monitoring jobs

위와 같은 화면을 통해 작업을 모니터링 할 수 있습니다. 각 작업은 지정된 순서대로 진행되며, 이전 작업이 완료되면 다음 작업을 위한 세션을 시작하기 위해 리소스가 할당되고, 작업이 완료되면 세션이 종료됩니다. 필요한 경우 작업을 건너뛸 수 있는 옵션도 있습니다. 일례로, 위의 이미지에서는 dataset preparation 작업을 건너뛰고 fine-tuning 작업이 실행되고 있는 것을 볼 수 있습니다. 건너뛴 작업은 분홍색, 실행되고 있는 작업은 하늘색, 실행 예정인 작업은 노란색으로 나타납니다.

Log checking

빨간 네모로 강조되어 있는, 각 작업의 이름 옆의 파란색 버튼을 클릭하면 각 작업의 로그를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 트레이닝 진행 상황을 직접 모니터링할 수 있습니다. 로그는 터미널과 동일한 결과로, 위의 화면과 같이 나타납니다. 학습이 잘 이뤄지고 있는 것을 확인할 수 있죠. 파이프라인 실행이 성공적으로 완료되면 결과를 확인할 수 있습니다. 본 문서에서는 평가 결과를 플로팅하여 /home/work/XaaS/train/QA_finetune/truthfulness_result.png 로 저장하도록 구성했습니다. (Backend.AI의 V-folder는 /home/work/~ 가 기본 디렉토리 구조입니다.)

학습을 마친 뒤, 해당 경로에 결과 이미지가 생성된 모습입니다.

Result checking

위와 같이 파이프라인이 성공적으로 실행된 모습을 작업 이름의 왼쪽에서 확인할 수 있습니다.

Result

이제 모델을 Fine-tuning 한 결과를 gemma-2-2b-it와 비교하여 확인해보겠습니다.

1. SemScore (목표 응답과 모델 응답 간의 의미론적 텍스트 유사성, 1.00 is the best)

Base Model	Trained Model
0.62	0.77

학습된 모델의 SemScore가 증가했습니다(0.62 -> 0.77). 이 결과는 학습된 모델이 목표 응답과 의미적으로 더 유사한 출력을 생성할 수 있음을 나타냅니다. 즉, 학습된 모델이 의도한 목표 응답에 더 가깝고 의미적으로 더 일관된 응답을 생성하는 능력이 향상되었다는 것입니다. 결과적으로 학습된 모델의 전반적인 성능과 신뢰성이 크게 향상되었다고 할 수 있습니다.

2. Truthfulness 학습된 모델은 고득점 사례는 증가하고 저득점 사례는 감소하는 경향을 보입니다. 낮은 점수(1, 2점) (1,111 -> 777), 높은 점수(4, 5점) (108 -> 376) 이는 모델이 진실에 가까운 도메인 정보를 식별하는 능력이 향상되고, 훈련이 효과적이었다는 것을 나타냅니다.

Truthfulness result

Conclusion

이번 글에서는 Backend.AI의 MLOps 플랫폼인 FastTrack을 활용하여 특정 domain에 특화된 모델을 학습하는 Pipeline을 구축해보았습니다. FastTrack의 모든 기능을 활용하지 않고 일부 기능만을 사용했음에도 자원을 유연하게 활용하고, Task 설정을 자유롭게 하여 학습 시간을 단축하고, 자원 활용율을 끌어올릴 수 있었습니다. 또한 독립적인 실행 환경에서 안정적으로 학습을 시킬 수 있었으며, Pipeline Job의 실행 정보를 모니터링할 수 있어 학습이 진행되는 동안 각 파이프라인의 자원 사용량 및 실행 횟수를 파악할 수 있었습니다. 이 글에서 다룬 내용 이외에도 FastTrack은 스케줄링, 병렬 모델 학습과 같은 추가적인 기능들을 다양하게 지원하고 있습니다. 아래 첨부된 래블업 블로그 게시글에서 각각 강지현님과 강정석님이 작성하신 FastTrack의 다른 기능들에 대한 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.

FastTrack의 모든 기능을 활용하지는 못했지만, 자원의 유연한 활용, 자유로운 task 설정 등을 통해 학습 시간을 단축하고 자원의 utilization rate를 높일 수 있었습니다. 또한 독립적인 실행환경에서 안정적인 학습이 가능하고, Pipeline Job 실행 정보를 통해 각 파이프라인에서의 자원 사용량, 실행 횟수 등을 파악할 수 있었습니다. 이외에도 FastTrack에서는 스케줄링, 병렬 모델 학습 등 많은 기능을 지원합니다. 아래의 문서들에서 FastTrack에 대한 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.

Backend.AI MLOps 플랫폼 FastTrack을 소개합니다.

FastTrack 길라잡이: 모델 학습 결과 알림 받기