https://youtu.be/nvBXf7s7vTI上几集视频我们学习了分词和数据集的加载,有了数据集后,我们就可以开始训练或者微调模型,这也是这一集视频讲学习到的内容- 首先,通过AutoModelXXX加载模型- 通过TrainingArguments配置学习率等参数- 通过trainer.train()开始训练- 通过trai
使用TrainerAPI进行模型微调 和之前章节类似,使用Trainer的代码类似,但是有一点点小区别,就是我们这里使用Seq2SeqTrainer。该类是Trainer的继承类,允许我们在合适的处理验证操作,即使用generate()函数来根据输入预测输出。当讨论指标计算的时候,会深入聊下这个新类。 首先,我们需要加载和缓存一个实际模型,使用AutoModelAP...
您可以使用Hugging Face的transformers库来载入模型,也可以使用Model Hub上的其他人分享的模型。 - 定义训练参数:您需要设置一些训练参数,如学习率、批次大小、优化器、损失函数等。您可以使用Hugging Face的TrainingArguments类来定义这些参数,并传递给Trainer类。 - 创建Trainer:Trainer类是Hugging Face提供的一个高级API...
Hugging Face教程(二十三):Trainer拆解 | 手写前/反向传播 第十八集视频中,我们学习了通过Trainer API快速的实现了对模型的训练和微调。本集视频我们抛开Trainer API,尝试手动写代码来实现相关功能: - 读取训练集 - 分词 - 将分词后的数据集进行分批 - 前向传播计算输出… ...
在完成预训练或微调后，开发人员可以保存已训练的 PyTorch 模型，或使用 🤗 Optimum 实现的 API 将其转为 ONNX 格式，以简化推理的部署。和Trainer一样，ORTTrainer与 Hugging Face Hub 完全集成: 训练结束后，用户可以将他们的模型 checkpoints 上传到 Hugging Face Hub 账户。因此具体来说，用户应该如何利用 ...
HuggingFace是一个非常流行的 NLP 库。本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 Hugging Face 是一个开源库,用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库,用于模型的transformers 和用于数据集的datasets 。可以直接使用 pip 安装它们。
A Hugging Face Transformers Trainer can receive a per_device_train_batch_size argument, or an auto_find_batch_size argument. However, they seem to have different effects. One thing to consider is that per_device_train_batch_size defaults to 8: it is always set, and you ca...
我们通常需要将模型分布在多个设备上,并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face 🤗Accelerate的创建是为了支持跨 GPU 和 TPU 的分布式训练,并使其能够非常容易的集成到训练代码中。🤗Transformers还支持使用TrainerAPI 来训练,其在 PyTorch 中提供功能完整的训练接口,甚至不需要自己编写训练的代码。
Hugging Face Dataset是一个库,用于轻松访问和共享音频、计算机视觉和自然语言处理(NLP)任务的数据集。只需一行代码即可加载数据集,并使用强大的数据处理方法快速准备好数据集,以便在深度学习模型中进行训练。在Apache Arrow格式的支持下,以零拷贝读取处理大型数据集,没有任何内存限制,以实现最佳速度和效率。
从PyTorch DDP 到 Accelerate 到 Trainer,轻松掌握分布式训练 Hugging Face 已认证账号 概述本教程假定你已经对于 PyToch 训练一个简单模型有一定的基础理解。本教程将展示使用 3 种封装层级不同的方法调用 DDP (DistributedDataParallel) 进程,在多个 GP… ...