SageMaker AI でトレーニングされたモデルの評価

評価プロセスの目的は、ベンチマークまたはカスタムデータセットと照らし合わせてトレーニング済みモデルのパフォーマンスを評価することです。評価プロセスには通常、トレーニングされたモデルを参照する評価レシピの作成、評価データセットとメトリクスの指定、評価用の別のジョブの送信、標準ベンチマークまたはカスタムデータと照らし合わせた評価のステップが含まれます。評価プロセスでは、Amazon S3 バケットに保存されているパフォーマンスメトリクスが出力されます。

前提条件

評価トレーニングジョブを開始する前に、次の要件を確認してください。

使用可能なベンチマークタスク

Amazon Nova 用の SageMaker モデル評価機能を使用してベンチマークメトリクスを計算する方法を示すサンプルコードパッケージを利用できます。コードパッケージにアクセスするには、「sample-Nova-lighteval-custom-task」を参照してください。

サポートされている業界標準ベンチマークのリストを以下に示します。eval_task パラメータでは次のベンチマークを指定できます。

モデル評価に使用できるベンチマーク

評価固有の設定

以下は、レシピの主要なコンポーネントの内訳と、ユースケースに合わせてコンポーネントを変更する方法に関するガイダンスです。

レシピの理解と変更

一般的な実行設定

run:
  name: eval_job_name 
  model_type: amazon.nova-2-lite-v1:0:256k 
  model_name_or_path: nova-lite-2/prod # or s3://escrow_bucket/model_location
  replicas: 1 
  data_s3_path: ""
  mlflow_tracking_uri: "" 
  mlflow_experiment_name : "" 
  mlflow_run_name : ""    

評価設定

evaluation:
  task: mmlu 
  strategy: zs_cot 
  subtask: abstract_algebra
  metric: accuracy

推論設定 (省略可)

inference:
  max_new_tokens: 2048 
  top_k: -1 
  top_p: 1.0 
  temperature: 0
  top_logprobs: 10
  reasoning_effort: null  # options: low/high to enable reasoning or null to disable reasoning 

評価レシピの例

Amazon Nova には、4 種類の評価レシピが用意されています。すべてのレシピは Amazon SageMaker HyperPod レシピ GitHub リポジトリで利用できます。

{
"system":"You are an English major with top marks in class who likes to give minimal word responses: ",
   "query":"What is the symbol that ends the sentence as a question",
   "response":"?"
}{
"system":"You are a pattern analysis specialist who provides succinct answers: ",
   "query":"What is the next number in this series? 1, 2, 4, 8, 16, ?",
   "response":"32"
}{
"system":"You have great attention to detail and follow instructions accurately: ",
   "query":"Repeat only the last two words of the following: I ate a hamburger today and it was kind of dry",
   "response":"of dry"
}{
"system": "Image inference: ",
  "query": "What is the number in the image? Please just use one English word to answer.",
  "response": "two",
  "images": [
    {
      "data": "data:image/png;Base64,iVBORw0KGgoA ..."
    }
  ]
}

evaluation:
  task: gen_qa 
  strategy: gen_qa 
  metric: all

{
"prompt": "What is the most effective way to combat climate change?",
"response_A": "The most effective way to combat climate change is through a combination of transitioning to renewable energy sources and implementing strict carbon pricing policies. This creates economic incentives for businesses to reduce emissions while promoting clean energy adoption.",
"response_B": "We should focus on renewable energy. Solar and wind power are good. People should drive electric cars. Companies need to pollute less."
}
{
"prompt": "Explain how a computer's CPU works",
"response_A": "CPU is like brain of computer. It does math and makes computer work fast. Has lots of tiny parts inside.",
"response_B": "A CPU (Central Processing Unit) functions through a fetch-execute cycle, where instructions are retrieved from memory, decoded, and executed through its arithmetic logic unit (ALU). It coordinates with cache memory and registers to process data efficiently using binary operations."
}
{
"prompt": "How does photosynthesis work?",
"response_A": "Plants do photosynthesis to make food. They use sunlight and water. It happens in leaves.",
"response_B": "Photosynthesis is a complex biochemical process where plants convert light energy into chemical energy. They utilize chlorophyll to absorb sunlight, combining CO2 and water to produce glucose and oxygen through a series of chemical reactions in chloroplasts."
}           

evaluation:
  task: llm_judge
  strategy: judge
  metric: all

{
  "prompt": "What is in the image?",
  "images": [
    {
      "data": "data:image/jpeg;Base64,/9j/2wBDAAQDAwQDAwQEAwQFBAQFBgo..."
    }
  ],
  "response_A": "a dog.",
  "response_B": "a cat.",
} 
{
  "prompt": "How many animals are in each of the images?",
  "images": [
    {
      "data": "data:image/jpeg;Base64,/9j/2wBDAAQDAwQDAwQEAwQFBAQFBgo..."
    },
    {
      "data": "data:image/jpeg;Base64,/DKEafe3gihn..."
    }
  ],
  "response_A": "The first image contains one cat and the second image contains one dog",
  "response_B": "The first image has one aminal and the second has one animal"
}           

evaluation:
  task: mm_llm_judge
  strategy: judge
  metric: all

評価トレーニングジョブの実行

次のサンプル Jupyter Notebook を使用してトレーニングジョブを開始します。評価トレーニングジョブを実行するには、以下のノートブックを例として参照してください。詳細については、「SageMaker AI 推定器を使用したトレーニングジョブの実行」を参照してください。

リファレンステーブル

ノートブックを実行する前に、次のリファレンステーブルを参照して、イメージ URI とインスタンスの設定を選択します。

画像 URI の選択

インスタンスタイプとカウントの選択

サンプルノートブック

次のサンプルノートブックは、評価トレーニングジョブの実行方法を示したものです。

# install python SDK

# Do not use sagemaker v3, as sagemaker v3 introduced breaking changes

!pip install sagemaker==2.254.1
 
import os
import sagemaker,boto3
from sagemaker.inputs import TrainingInput
from sagemaker.pytorch import PyTorch

sagemaker_session = sagemaker.Session()
role = sagemaker.get_execution_role()

# Download recipe from https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes/tree/main/recipes_collection/recipes/evaluation/nova to local
# Assume the file name be `recipe.yaml`

# Populate parameters
# input_s3_uri = "s3://<path>/input/" # (Optional) Only used for multi-modal dataset or bring your own dataset s3 location
output_s3_uri= "s3://<path>/output/" # Output data s3 location, a zip containing metrics json and tensorboard metrics files will be stored to this location
instance_type = "instance_type"  # ml.g5.16xlarge as example
instance_count = 1 # The number of instances for inference (set instance_count > 1 for multi-node inference to accelerate evaluation)             
job_name = "your job name"
recipe_path = "recipe path" # ./recipe.yaml as example
image_uri = "708977205387.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/nova-evaluation-repo:SM-TJ-Eval-V2-latest" # Do not change
output_kms_key = "<KMS key arn to encrypt trained model in Amazon-owned S3 bucket>" # optional, leave blank for Amazon managed encryption

# (Optional) To bring your own dataset and LLM judge for evaluation
# evalInput = TrainingInput(
# s3_data=input_s3_uri,
# distribution='FullyReplicated',
# s3_data_type='S3Prefix'
#)

estimator = PyTorch(
    output_path=output_s3_uri,
    base_job_name=job_name,
    role=role,
    instance_type=instance_type,
    instance_count=instance_count,
    training_recipe=recipe_path,
    sagemaker_session=sagemaker_session,
    image_uri=image_uri,
    output_kms_key=output_kms_key
)
estimator.fit()

# If input dataset exist, pass in inputs
# estimator.fit(inputs={"train": evalInput})

評価結果の評価と分析

評価ジョブが正常に完了したら、次のステップを使用して結果を評価および分析できます。

評価のベストプラクティスとトラブルシューティング

ベストプラクティス

以下は、評価プロセスのいくつかのベストプラクティスをまとめたものです。

トラブルシューティング

CloudWatch ロググループ /aws/sagemaker/TrainingJobs は、トレーニングジョブのエラーログに使用できます。

エンジンコアの障害

問題:

以下が表示されている場合:

RuntimeError: Engine core initialization failed.

原因:

これは複数の原因を持つ一般的なエラーですが、通常、ロードしようとしているモデルチェックポイントと指定されたモデルタイプの間に不一致がある場合に発生します。例えば、微調整された Nova 2.0 ライトモデルチェックポイントを評価するが、提供するモデルタイプは 1.0 モデルタイプです。例: amazon.nova-micro-v1:0:128k

正しいマッピングは である必要があります

model_type: amazon.nova-2-lite-v1:0:256k
model_name_or_path: nova-lite-2/prod # or s3://escrow_bucket/model_location

防止策:

評価ジョブを送信するmodel_type前に、 model_name_or_pathが右側にマッピングされていることを再度確認します。

使用可能なサブタスク

以下に、MMLU (Massive Multitask Language Understanding)、BBH (Big Bench Hard)、MATH など、複数のドメインでモデル評価に使用できるサブタスクを示します。これらのサブタスクでは、特定の機能や知識領域におけるモデルのパフォーマンスを評価できます。

MMLU

MMLU_SUBTASKS = [
    "abstract_algebra",
    "anatomy",
    "astronomy",
    "business_ethics",
    "clinical_knowledge",
    "college_biology",
    "college_chemistry",
    "college_computer_science",
    "college_mathematics",
    "college_medicine",
    "college_physics",
    "computer_security",
    "conceptual_physics",
    "econometrics",
    "electrical_engineering",
    "elementary_mathematics",
    "formal_logic",
    "global_facts",
    "high_school_biology",
    "high_school_chemistry",
    "high_school_computer_science",
    "high_school_european_history",
    "high_school_geography",
    "high_school_government_and_politics",
    "high_school_macroeconomics",
    "high_school_mathematics",
    "high_school_microeconomics",
    "high_school_physics",
    "high_school_psychology",
    "high_school_statistics",
    "high_school_us_history",
    "high_school_world_history",
    "human_aging",
    "human_sexuality",
    "international_law",
    "jurisprudence",
    "logical_fallacies",
    "machine_learning",
    "management",
    "marketing",
    "medical_genetics",
    "miscellaneous",
    "moral_disputes",
    "moral_scenarios",
    "nutrition",
    "philosophy",
    "prehistory",
    "professional_accounting",
    "professional_law",
    "professional_medicine",
    "professional_psychology",
    "public_relations",
    "security_studies",
    "sociology",
    "us_foreign_policy",
    "virology",
    "world_religions"
]

BBH

BBH_SUBTASKS = [
    "boolean_expressions",
    "causal_judgement",
    "date_understanding",
    "disambiguation_qa",
    "dyck_languages",
    "formal_fallacies",
    "geometric_shapes",
    "hyperbaton",
    "logical_deduction_five_objects",
    "logical_deduction_seven_objects",
    "logical_deduction_three_objects",
    "movie_recommendation",
    "multistep_arithmetic_two",
    "navigate",
    "object_counting",
    "penguins_in_a_table",
    "reasoning_about_colored_objects",
    "ruin_names",
    "salient_translation_error_detection",
    "snarks",
    "sports_understanding",
    "temporal_sequences",
    "tracking_shuffled_objects_five_objects",
    "tracking_shuffled_objects_seven_objects",
    "tracking_shuffled_objects_three_objects",
    "web_of_lies",
    "word_sorting"
]

数値演算

MATH_SUBTASKS = [
    "algebra",
    "counting_and_probability",
    "geometry",
    "intermediate_algebra",
    "number_theory",
    "prealgebra",
    "precalculus",

さまざまな評価方法とメトリクスを使用して、カスタマイズされた Nova モデルを評価します。