model=model, train_dataset= "my_dataset" , peft_config=peft_config, args={ "learning_rate" : 2e-4 , "num_train_epochs" : 3 } ) trainer.train()评估 我们评估 1,000 个测试样本的准确性。我们的模型根据指令生成查询的准确率达到 79.5%: from datasets import load_dataset def evaluate(sample)...
Hugging Face 是一家为自然语言处理 (NLP) 模型训练和部署提供平台的公司。该平台拥有适用于各种 NLP 任务的模型库,包括语言翻译、文本生成和问答。这些模型在广泛的数据集上接受训练,旨在在广泛的自然语言处理 (NLP) 活动中表现出色。 Hugging Face 平台还包括用于在特定数据集上微调预训练模型的工具,这有助于使算...
hugging face hugging face 又开发了transformers 这个python 包,供大家一行代码使用这些模型,十分便捷。比如可以直接 一行代码 从 hugging face下载预训练模型到本地并加载到内存,但是此法经常碰到网络练接中断的问题。 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(pretrain_Model_path) 今天笔者就记录一下如何...
我们暂时将其保存到磁盘,但你也可以使用model.push_to_hub方法将其上传到Hugging Face Hub。 # Save our LoRA model & tokenizer results peft_model_id="results" trainer.model.save_pretrained(peft_model_id) tokenizer.save_pretrained(peft_model_id) # if you want to save the base model to call # ...
hugging face hugging face 又开发了transformers 这个python 包,供大家一行代码使用这些模型,十分便捷。比如可以直接 一行代码 从 hugging face下载预训练模型到本地并加载到内存,但是此法经常碰到网络练接中断的问题。 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(pretrain_Model_path) ...
model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for...
PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。 注意: 本教程是在 g5.2xlarge AWS EC2 实例上创建和运行的,该实例包含 1 个 NVIDIA A10G。
在 TrainingArguments 中定义模型超参,只有output_dir参数是必须的。我们可以设置push_to_hub=True来直接上传训练好的模型(如果已经登陆了Hugging Face)。在每一个训练段,Trainer 都会评测模型的 accuracy 和保存此节点。传入超参数,模型,数据集和评测函数到 Trainer。调用 train() 来微调模型。training_args = ...
model_id ="google/flan-t5-xxl"# Hugging Face 模型 Id dataset_id ="cnn_dailymail"# Hugging Face 数据集 Id dataset_config ="3.0.0"# 数据集版本 save_dataset_path ="data"# 存放处理后数据的本地路径 text_column ="article"# 输入文本所属列 ...
PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法:https://github.com/huggingface/peft LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELShttps://arxiv.org...