对脚本应用 SageMaker 智能筛选 PyTorch

这些说明演示了如何使用训练脚本启用 SageMaker 智能筛选。

配置 SageMaker 智能筛选界面。

SageMaker 智能筛选库实现了一种基于相对阈值损耗的采样技术，该技术有助于筛选出对降低损耗值影响较小的样本。 SageMaker 智能筛选算法使用正向传递计算每个输入数据样本的损失值，并根据先前数据的损失值计算其相对百分位数。

以下两个参数是创建筛选配置对象时需要为 RelativeProbabilisticSiftConfig 类指定的参数。
- 指定用于 beta_value 参数训练的数据比例。
- 使用 loss_history_length 参数指定用于比较的样本数。
以下代码示例演示了如何设置 RelativeProbabilisticSiftConfig 类的对象。
```
from smart_sifting.sift_config.sift_configs import (
    RelativeProbabilisticSiftConfig
    LossConfig
    SiftingBaseConfig
)

sift_config=RelativeProbabilisticSiftConfig(
    beta_value=0.5,
    loss_history_length=500,
    loss_based_sift_config=LossConfig(
         sift_config=SiftingBaseConfig(sift_delay=0)
    )
)
```
有关loss_based_sift_config参数和相关类的更多信息，请参阅SageMaker 智能筛选配置模块 SageMaker 智能筛选 Python SDK 参考部分中的。

前面代码示例中的 sift_config 对象在第 4 步中用于设置 SiftingDataloader 类。

（可选）配置 SageMaker 智能筛选批量转换类。

不同的训练使用场景需要不同的训练数据格式。鉴于数据格式多种多样， SageMaker 智能筛选算法需要确定如何对特定批次进行筛选。为了解决这个问题， SageMaker 智能筛选提供了一个批量转换模块，可以帮助将批次转换为可以高效筛选的标准化格式。

SageMaker 智能筛选处理以下格式的训练数据的批量转换：Python 列表、字典、元组和张量。对于这些数据格式， SageMaker 智能筛选会自动处理批量数据格式转换，您可以跳过此步骤的其余部分。如果您跳过此步骤，在配置 SiftingDataloader 的第 4 步中，请将 SiftingDataloader 的 batch_transforms 参数保留为默认值 None。

如果您的数据集不是这些格式，则您应继续本步骤的其余部分，使用 SiftingBatchTransform 创建自定义批量转换。

如果您的数据集不是 SageMaker 智能筛选支持的格式之一，则可能会遇到错误。此类数据格式错误可以通过在 SiftingDataloader 类中添加 batch_format_index 或 batch_transforms 参数来解决，您可以在第 4 步中进行设置。下面显示了由于数据格式不兼容而导致的错误示例以及解决方法。

错误消息	解决方案
默认情况下，`{type(batch)}`不支持该类型的批处理。	此错误表示默认不支持批次格式。您应该实现一个自定义批次转换类，并通过将其指定给 `SiftingDataloader` 类的 `batch_transforms` 参数中来使用它。
无法为该批次编制索引 `{type(batch)}`	此错误表明无法正常为批次对象编制索引。用户必须实现自定义批次转换，并使用 `batch_transforms` 参数传递。
Batch 大小与维度 0 或维度 1 的大小`{batch_size}`不匹配	当提供的批次大小与批次的维度 0 或维度 1 不匹配时，会出现此错误。用户必须实现自定义批次转换，并使用 `batch_transforms` 参数传递。
维度 0 和维度 1 都匹配批次大小	此错误表明，由于多个维度与提供的批次大小相匹配，因此需要更多信息来筛选批次。用户可提供 `batch_format_index` 参数，指示批次是否可按样本或特征编制索引。用户也可以实施自定义批次转换，但这比所需的工作量更大。

要解决上述问题，您需要使用 SiftingBatchTransform 模块创建自定义批处理转换类。批次转换类应由一对转换和反向转换函数组成。函数对将您的数据格式转换为 SageMaker 智能筛选算法可以处理的格式。创建批次转换类后，此类会返回一个 SiftingBatch 对象，您将在第 4 步中把此对象传递给 SiftingDataloader 类。

以下是 SiftingBatchTransform 模块中自定义批次转换类的示例。

使用 SageMaker 智能筛选实现自定义列表批量转换的示例，适用于数据加载器块包含输入、掩码和标签的情况。


from typing import Any

import torch

from smart_sifting.data_model.data_model_interface import SiftingBatchTransform
from smart_sifting.data_model.list_batch import ListBatch

class ListBatchTransform(SiftingBatchTransform):
    def transform(self, batch: Any):
        inputs = batch[0].tolist()
        labels = batch[-1].tolist()  # assume the last one is the list of labels
        return ListBatch(inputs, labels)

    def reverse_transform(self, list_batch: ListBatch):
        a_batch = [torch.tensor(list_batch.inputs), torch.tensor(list_batch.labels)]
        return a_batch

使用 SageMaker 智能筛选实现自定义列表批量转换的示例，适用于不需要标签进行反向转换的情况。


class ListBatchTransformNoLabels(SiftingBatchTransform):
    def transform(self, batch: Any):
        return ListBatch(batch[0].tolist())

    def reverse_transform(self, list_batch: ListBatch):
        a_batch = [torch.tensor(list_batch.inputs)]
        return a_batch

在数据加载器块有输入、掩码和标签的情况下，使用 SageMaker 智能筛选的自定义张量批处理实现示例。


from typing import Any

from smart_sifting.data_model.data_model_interface import SiftingBatchTransform
from smart_sifting.data_model.tensor_batch import TensorBatch

class TensorBatchTransform(SiftingBatchTransform):
    def transform(self, batch: Any):
        a_tensor_batch = TensorBatch(
            batch[0], batch[-1]
        )  # assume the last one is the list of labels
        return a_tensor_batch

    def reverse_transform(self, tensor_batch: TensorBatch):
        a_batch = [tensor_batch.inputs, tensor_batch.labels]
        return a_batch

在您创建已执行 SiftingBatchTransform 批次转换类后，可在第 4 步中使用 SiftingDataloader 类进行设置。本指南的其余部分假设已创建了一个 ListBatchTransform 类。在第 4 步中，此类将传递给 batch_transforms。

创建用于实现 SageMaker 智能筛选Loss接口的类。本教程假定此类名为 SiftingImplementedLoss。在设置此类时，我们建议您在模型训练循环中使用相同的损失函数。按照以下子步骤创建 SageMaker 智能筛选Loss实现的类。
1. SageMaker 智能筛选计算每个训练数据样本的损失值，而不是计算批次的单个损失值。为确保 SageMaker 智能筛选使用相同的损失计算逻辑，请使用 SageMaker 智能筛选Loss模块创建 smart-sifting-implemented损失函数，该模块使用您的损失函数并计算每个训练样本的损失。
  提示
  SageMaker 智能筛选算法在每个数据样本上运行，而不是在整个批次上运行，因此您应该添加一个初始化函数来设置 PyTorch 损失函数，而无需任何还原策略。
```
class SiftingImplementedLoss(Loss):  
    def __init__(self):
        self.loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
```
  以下代码示例也说明了这一点。
2. 定义一个接受original_batch（或者transformed_batch如果您在步骤 2 中设置了批量变换）和 PyTorch模型的损失函数。 SageMaker 智能筛选使用不减值的指定损失函数，对每个数据样本进行正向传递，以评估其损失值。
以下代码是一个名为的 smart-sifting-implementedLoss接口的示例SiftingImplementedLoss。
```
from typing import Any

import torch
import torch.nn as nn
from torch import Tensor

from smart_sifting.data_model.data_model_interface import SiftingBatch
from smart_sifting.loss.abstract_sift_loss_module import Loss

model=... # a PyTorch model based on torch.nn.Module

class SiftingImplementedLoss(Loss):   
    # You should add the following initializaztion function 
    # to calculate loss per sample, not per batch.
    def __init__(self):
        self.loss_no_reduction = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')

    def loss(
        self,
        model: torch.nn.Module,
        transformed_batch: SiftingBatch,
        original_batch: Any = None,
    ) -> torch.Tensor:
        device = next(model.parameters()).device
        batch = [t.to(device) for t in original_batch] # use this if you use original batch and skipped step 2
        # batch = [t.to(device) for t in transformed_batch] # use this if you transformed batches in step 2

        # compute loss
        outputs = model(batch)
        return self.loss_no_reduction(outputs.logits, batch[2])
```
在训练循环进入实际前向传递之前，每次迭代获取批次数据的数据加载阶段都会进行筛选损失计算。然后将单个损失值与之前的损失值进行比较，并根据步骤 1 中设置的 RelativeProbabilisticSiftConfig 对象估算出其相对百分位数。

按 SageMaker AI SiftingDataloader 类封装 PyTroch 数据加载器。

最后，将您在前面步骤中配置的所有 SageMaker 智能筛选实现的类用于 SageMaker AI SiftingDataloder 配置类。这个类是的封装器。 PyTorch DataLoader通过封装 PyTorchDataLoader， SageMaker 智能筛选被注册为在 PyTorch 训练作业的每次迭代中作为数据加载的一部分运行。以下代码示例演示如何实现 SageMaker AI 数据筛选到. PyTorch DataLoader


from smart_sifting.dataloader.sift_dataloader import SiftingDataloader
from torch.utils.data import DataLoader

train_dataloader = DataLoader(...) # PyTorch data loader

# Wrap the PyTorch data loader by SiftingDataloder
train_dataloader = SiftingDataloader(
    sift_config=sift_config, # config object of RelativeProbabilisticSiftConfig
    orig_dataloader=train_dataloader,
    batch_transforms=ListBatchTransform(), # Optional, this is the custom class from step 2
    loss_impl=SiftingImplementedLoss(), # PyTorch loss function wrapped by the Sifting Loss interface
    model=model,
    log_batch_data=False
)

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