复制 trainer=Trainer(model=model,args=args,train_dataset=tokenized_datasets["train"],eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],compute_metrics=eval_metric,data_collator=DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)) 8.模型训练 由于时间原因只训练了一个epoch 9.使用验证集来测试模型 可以看到f1...
def compute_metrics(pred): labels = pred.label_ids preds = pred.predictions.argmax(-1) f1 = f1_score(labels, preds, average="weighted") acc = accuracy_score(labels, preds) return {"accuracy": acc, "f1": f1} 5.将模型保存到hugging face平台,方便以后直接调用: from huggingface_hub import...
主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses 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...
在本节中,我们微调一个预训练的Marian模型,实现从英文到法文的翻译(Hugging Face的很多雇员大多使用这两种语言)。数据集为KDE4 dataset,该数据集来自于KDE apps。该模型已经在大型法语和英文语料库上进行了预训练,该语料库为Opus dataset,该数据集包含KDE4数据集。尽管我们的模型已经海量数据集上进行了预训练,但是我...
主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses 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...
可以使用 Hugging Face 训练配置工具来配置训练器。 训练器类要求用户提供: 指标 基础模型 训练配置 除了Trainer所计算的默认loss指标外,还可以配置评估指标。 以下示例演示如何将accuracy添加为指标: python importnumpyasnpimportevaluate metric = evaluate.load("accuracy")defcompute_metrics(eval_pred):logits, lab...
5分钟 NLP :Hugging Face 主要类和函数介绍 主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses 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...
评估指标: 我们使用 单词错误率 (word error rate,WER) 指标来评估模型,因此需要定义一个 compute_metrics 函数来计算它。 加载预训练 checkpoint: 我们需要加载预训练 checkpoint 并正确配置它以进行训练。 定义训练参数: 🤗 Trainer 在制订训练计划时需要用到这些参数。 微调完后,我们需要使用测试数据对其进行评估...
5分钟 NLP :Hugging Face 主要类和函数介绍 主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses 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...
defcompute_metrics(eval_pred): predictions, labels = eval_pred predictions = np.argmax(predictions, axis=1) returnaccuracy.compute(predictions=predictions, references=labels) 训练模型 在开始训练前,需要定义一个id到标签和标签到id的map: id2label = {0:"NEGATIVE",1:"POSITIVE"} ...