スライド/ChatGPTを使った文書の学習システムをサーバーレスで作ってみる version 20
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スライド/ChatGPTを使った文書の学習システムをサーバーレスで作ってみる
## 自己紹介
- 夏目 祐樹 (ナツメ ユウタ)
- クラスメソッド株式会社
- CX事業本部 Delivery部
- 自称 サーバーレスエンジニア
- 好きなAWSサービス
- Lambda, DynamoDB, SQS, Glue
- 最近やってるゲーム
- FF14 (極ゴルベーザ討滅戦、勝てない)
- 崩壊スターレイル (均衡レベル5になったけど、育成素材が足りない)
## LlamaIndexについて (1)
- https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/
- LLMは大量の公開情報で学習されている
- LLMをプライベートデータで強化するためのFrameworkがLlamaIndex
- OpenAIのLLMを使用することもできる
- 既存のデータソースとデータ形式を取り込むためのコネクタ
- データ(インデックス、グラフ)を簡単に使用保存するための方法
## LlamaIndexについて (2)
![[9005514175731682] スクリーンショット 2023-05-26 14.29.42](https://mimemo.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/attachment/9614b200-81d6-4743-9712-2e2e35666fe8.png)
## 作りたいもの
- Developers IOの記事を収集する仕組みを作ったので、学習させる仕組みも実装したい
![[9005514175400231] luciferous-devio-index(1)](https://mimemo.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/attachment/e51613aa-ca9d-4f21-8ff2-7de038f39545.png)
## 完成してません
## 言い訳 (1)
- Developers IOの記事を約40,500件を仕組みとは別に学習させようとしてみた
- エラーが色々出てうまく動かなかった
1. EC2上でしてみた -> 学習開始から3日後、文字列を解釈するライブラリでエラー
1. GlueのPython Shell Jobでやってみた -> 学習開始から2日後、学習したデータをzip圧縮しようとしたらメモリ超過でエラー
1. GlueのPython Shell Jobでやってみた -> 学習開始の翌日、学習したデータをJSON化しようとしたらメモリ超過でエラー
## 言い訳 (2)
- 家のGaming PCにWSL2の環境を構築し、メモリ26GBを使えるようにして学習させた
- 2日で学習は完了した
- 完了したが吐き出されたデータは約6.5GBあった
- これをサーバーレスで扱うには色々考慮する必要がある
## どう学習させていくか
- Indexのファイルを維持する
- GlueのPython Shell Job (もともと使う予定だったやつ)
- Fargate
- Indexのファイルを諦める
- ローカル以外の場所をLlamaIndexのストレージとして利用する
## GlueのPython Shell Job
- AWSのサーバーレスなコンピュートリソースの一つ
- Glue JobではPython Shell Jobの他にSpark Jobもある
- 計算能力は1DPUもしくは0.0625DPU (1/4 DPU)
- 1DPU = 4つのvCPUと16GBのメモリ
- Python Shell JobではPython3.6かPython 3.9のどちらかを使用できる
- タイムアウトは多分青天井
- 100年を設定してみたら何故かJob DetailのUpdateができてしまった
- なんで?
## Python Shell Jobで使えるライブラリ
- ある程度のライブラリははじめからインストールされている
- Python 3.9
- ライブラリセット: 分析 (一部抜粋)
- `awscli==1.23.5`, `botocore==1.23.5`, `boto3==1.22.5`, `awswrangler==2.15.1`, `pandas==1.4.2`
- ライブラリセット: なし (ここに書いたライブラリのみ)
- `awscli==1.23.5`, `botocore==1.23.5`
## Python Shell Jobでライブラリを追加したい場合
- `--additional-python-modules`というJobパラメータを追加すれば実行時にインストールしてくれる
- 例)
```
--additional-python-modules boto3==1.26.133 botocore==1.29.133 awscli==1.27.133 llama-index==0.6.6
```
## Python Shell Jobに独自のコードを追加したい場合 (1)
- 外部ライブラリの他に、自分で書いた複数のコードを使いたいことはよくある
- `.whl`ファイルとしてパッケージングしてS3 Bucketに保存し、Jobパラメータ `—extra-py-files`にS3 URIを記述してあげれば使える- `.whl`ファイルとしてパッケージングしてS3 Bucketに保存し、Jobパラメータ `—extra-py-files`にS3 URIを記述してあげれば使える
## Python Shell Jobに独自のコードを追加したい場合 (2)
公式のドキュメントに書いてある方法
![[9005514170306939] スクリーンショット 2023-05-26 16.00.03](https://mimemo.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/attachment/96cd970c-b949-40bc-9d5e-0426c30806bf.png)
自己紹介
- 夏目 祐樹 (ナツメ ユウタ)
- クラスメソッド株式会社
- CX事業本部 Delivery部
- 自称 サーバーレスエンジニア
- 好きなAWSサービス
- Lambda, DynamoDB, SQS, Glue
- 最近やってるゲーム
- FF14 (極ゴルベーザ討滅戦、勝てない)
- 崩壊スターレイル (均衡レベル5になったけど、育成素材が足りない)
LlamaIndexについて (1)
- https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/
- LLMは大量の公開情報で学習されている
- LLMをプライベートデータで強化するためのFrameworkがLlamaIndex
- OpenAIのLLMを使用することもできる
- 既存のデータソースとデータ形式を取り込むためのコネクタ
- データ(インデックス、グラフ)を簡単に使用保存するための方法
LlamaIndexについて (2)
作りたいもの
- Developers IOの記事を収集する仕組みを作ったので、学習させる仕組みも実装したい
完成してません
言い訳 (1)
- Developers IOの記事を約40,500件を仕組みとは別に学習させようとしてみた
- エラーが色々出てうまく動かなかった
- EC2上でしてみた -> 学習開始から3日後、文字列を解釈するライブラリでエラー
- GlueのPython Shell Jobでやってみた -> 学習開始から2日後、学習したデータをzip圧縮しようとしたらメモリ超過でエラー
- GlueのPython Shell Jobでやってみた -> 学習開始の翌日、学習したデータをJSON化しようとしたらメモリ超過でエラー
言い訳 (2)
- 家のGaming PCにWSL2の環境を構築し、メモリ26GBを使えるようにして学習させた
- 2日で学習は完了した
- 完了したが吐き出されたデータは約6.5GBあった
- これをサーバーレスで扱うには色々考慮する必要がある
どう学習させていくか
- Indexのファイルを維持する
- GlueのPython Shell Job (もともと使う予定だったやつ)
- Fargate
- Indexのファイルを諦める
- ローカル以外の場所をLlamaIndexのストレージとして利用する
GlueのPython Shell Job
- AWSのサーバーレスなコンピュートリソースの一つ
- Glue JobではPython Shell Jobの他にSpark Jobもある
- 計算能力は1DPUもしくは0.0625DPU (1/4 DPU)
- 1DPU = 4つのvCPUと16GBのメモリ
- Python Shell JobではPython3.6かPython 3.9のどちらかを使用できる
- タイムアウトは多分青天井
- 100年を設定してみたら何故かJob DetailのUpdateができてしまった
- なんで?
- 100年を設定してみたら何故かJob DetailのUpdateができてしまった
Python Shell Jobで使えるライブラリ
- ある程度のライブラリははじめからインストールされている
- Python 3.9
- ライブラリセット: 分析 (一部抜粋)
awscli==1.23.5
,botocore==1.23.5
,boto3==1.22.5
,awswrangler==2.15.1
,pandas==1.4.2
- ライブラリセット: なし (ここに書いたライブラリのみ)
awscli==1.23.5
,botocore==1.23.5
- ライブラリセット: 分析 (一部抜粋)
Python Shell Jobでライブラリを追加したい場合
--additional-python-modules
というJobパラメータを追加すれば実行時にインストールしてくれる- 例)
--additional-python-modules boto3==1.26.133 botocore==1.29.133 awscli==1.27.133 llama-index==0.6.6
Python Shell Jobに独自のコードを追加したい場合 (1)
- 外部ライブラリの他に、自分で書いた複数のコードを使いたいことはよくある
.whl
ファイルとしてパッケージングしてS3 Bucketに保存し、Jobパラメータ—extra-py-files
にS3 URIを記述してあげれば使える
Python Shell Jobに独自のコードを追加したい場合 (2)
公式のドキュメントに書いてある方法