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🤗transformers, 🤗datasets, FAISS를 사용한 멀티모달 데이터 임베딩 및 유사성 검색

작성자: Merve Noyan, 이정인

임베딩은 의미론적으로 중요한 정보의 압축입니다. 이는 유사성 검색, 제로샷 분류 또는 새로운 모델을 훈련하는 데 사용될 수 있습니다. 유사성 검색의 활용 사례로는 전자상거래에서 유사한 제품 검색, 소셜 미디어에서의 콘텐츠 검색 등이 있습니다. 이 노트북은 🤗Transformers, 🤗Datasets 및 FAISS를 사용하여 특징 추출 모델로부터 임베딩을 생성하고 인덱싱하여 이후 유사성 검색에 활용하는 방법을 안내합니다. 필요한 라이브러리를 설치해봅시다.

    !pip install -q datasets faiss-gpu transformers sentencepiece

이 튜토리얼에서는 CLIP 모델을 사용하여 특징을 추출할 것입니다. CLIP은 텍스트 인코더와 이미지 인코더를 함께 학습시켜 두 가지 모달리티를 연결하는 혁신적인 모델입니다.

    import torch
    from PIL import Image
    from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel, AutoTokenizer
    import faiss
    import numpy as np

    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    model = AutoModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16").to(device)
    processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")

데이터셋을 로드합니다. 가볍게 이 예제를 해 보기 위해, 작은 캡션 데이터셋을 사용해봅시다, jmhessel/newyorker_caption_contest.

    from datasets import load_dataset

    ds = load_dataset("jmhessel/newyorker_caption_contest", "explanation")

예제를 하나 봅시다.

    >>> ds["train"][0]["image"]

    ds["train"][0]["image_description"]

우리는 예제를 임베딩하거나 인덱스를 생성하기 위해 어떤 함수도 작성할 필요가 없습니다. 🤗Datasets 라이브러리의 FAISS 통합이 이러한 과정을 추상화해줍니다. 아래와 같이 데이터셋의 `map` 메서드를 사용하여 각 예제에 대한 임베딩을 포함하는 새로운 열을 간단하게 생성할 수 있습니다. 이제 프롬프트 열에서 텍스트 특징을 위한 임베딩을 만들어봅시다.

    dataset = ds["train"]
    ds_with_embeddings = dataset.map(
        lambda example: {
            "embeddings": model.get_text_features(
                **tokenizer([example["image_description"]], truncation=True, return_tensors="pt").to("cuda")
            )[0]
            .detach()
            .cpu()
            .numpy()
        }
    )

동일한 방식으로 이미지 임베딩도 얻을 수 있습니다.

    ds_with_embeddings = ds_with_embeddings.map(
        lambda example: {
            "image_embeddings": model.get_image_features(**processor([example["image"]], return_tensors="pt").to("cuda"))[
                0
            ]
            .detach()
            .cpu()
            .numpy()
        }
    )

이제 우리는 각 열에 대한 인덱스를 추가합니다.

    # 텍스트 임베딩을 위한 FAISS 인덱스를 만듭니다.
    ds_with_embeddings.add_faiss_index(column="embeddings")

    # 이미지 임베딩을 위한 FAISS 인덱스를 만듭니다.
    ds_with_embeddings.add_faiss_index(column="image_embeddings")

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텍스트 프롬프트로 데이터 질문하기

이제 텍스트나 이미지를 사용하여 데이터셋 질문을 던지고, 유사한 항목을 얻을 수 있습니다.

    prmt = "a snowy day"
    prmt_embedding = (
        model.get_text_features(**tokenizer([prmt], return_tensors="pt", truncation=True).to("cuda"))[0]
        .detach()
        .cpu()
        .numpy()
    )
    scores, retrieved_examples = ds_with_embeddings.get_nearest_examples("embeddings", prmt_embedding, k=1)

    >>> def downscale_images(image):
    ...     width = 200
    ...     ratio = width / float(image.size[0])
    ...     height = int((float(image.size[1]) * float(ratio)))
    ...     img = image.resize((width, height), Image.Resampling.LANCZOS)
    ...     return img

    >>> images = [downscale_images(image) for image in retrieved_examples["image"]]
    >>> # 유사한 텍스트와 이미지를 확인합니다.
    >>> print(retrieved_examples["image_description"])
    >>> display(images[0])

    ['A man is in the snow. A boy with a huge snow shovel is there too. They are outside a house.']

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이미지 프롬프트로 데이터 질문하기

이미지 유사성 추론도 마찬가지로, `get_image_features`를 호출하기만 하면 됩니다.

    >>> import requests

    >>> # image of a beaver
    >>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/beaver.png"
    >>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
    >>> display(downscale_images(image))

이 비버 이미지와 비슷한 이미지를 검색 해 봅시다.

    img_embedding = (
        model.get_image_features(**processor([image], return_tensors="pt", truncation=True).to("cuda"))[0]
        .detach()
        .cpu()
        .numpy()
    )
    scores, retrieved_examples = ds_with_embeddings.get_nearest_examples("image_embeddings", img_embedding, k=1)

비버 이미지와 가장 비슷한 이미지가 화면에 표시됩니다.

    >>> images = [downscale_images(image) for image in retrieved_examples["image"]]
    >>> # 유사한 텍스트와 이미지를 확인합니다.
    >>> print(retrieved_examples["image_description"])
    >>> display(images[0])

    ['Salmon swim upstream but they see a grizzly bear and are in shock. The bear has a smug look on his face when he sees the salmon.']

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임베딩을 저장하고, 올리고, 가져오기

임베딩이 포함된 데이터셋을 `save_faiss_index`를 사용하여 저장할 수 있습니다.

    ds_with_embeddings.save_faiss_index("embeddings", "embeddings/embeddings.faiss")

    ds_with_embeddings.save_faiss_index("image_embeddings", "embeddings/image_embeddings.faiss")

임베딩을 데이터셋 저장소에 저장하는 것은 좋은 습관입니다. 따라서 우리는 Hugging Face Hub에 로그인하고, 데이터셋 저장소를 생성한 후, 그곳에 임베딩 인덱스를 올릴 것입니다. 이후에는 `snapshot_download`를 사용하여 해당 인덱스를 가져올 수 있습니다.

    from huggingface_hub import HfApi, notebook_login, snapshot_download

    notebook_login()

    from huggingface_hub import HfApi

    hf_id = "당신의 허깅페이스 허브 아이디를 입력하세요."

    api = HfApi()
    api.create_repo(f"{hf_id}/faiss_embeddings", repo_type="dataset")
    api.upload_folder(
        folder_path="./embeddings",
        repo_id=f"{hf_id}/faiss_embeddings",
        repo_type="dataset",
    )

    snapshot_download(repo_id=f"{hf_id}/faiss_embeddings", repo_type="dataset", local_dir="downloaded_embeddings")

`load_faiss_index`를 사용하여 임베딩이 없는 데이터셋에 임베딩을 가져올 수 있습니다.

    ds = ds["train"]
    ds.load_faiss_index("embeddings", "./downloaded_embeddings/embeddings.faiss")
    # 다시 추론합니다.
    prmt = "people under the rain"

    prmt_embedding = (
        model.get_text_features(**tokenizer([prmt], return_tensors="pt", truncation=True).to("cuda"))[0]
        .detach()
        .cpu()
        .numpy()
    )

    scores, retrieved_examples = ds.get_nearest_examples("embeddings", prmt_embedding, k=1)

    >>> display(retrieved_examples["image"][0])

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