training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer", evaluation_strategy="epoch") Trainer 包含了模型,训练的参数,训练集,测试集,指标参数 from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( 'test-trainer', per_device_train_batch=16, per_device_eavl_batch=16,...
如何使用高层APITrainer来微调模型 如何定制训练循环 如何使用Accelerate库在进行分布式训练 如果要上传自己的预训练模型,需要注册huggingface的会员。create an account 处理数据 与链接previous chapter中使用tokenizer和model进行文本推理的代码类似,下面是做了一次forward和backward的pytorch训练代码(也是用了tokenizer...
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 = ...
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
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。
本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调,使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是:meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1及roberta-large。 使用的硬件 节点数: 1 每个节点的 GPU 数: 1 GPU 类型: A6000 ...
如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个deespeed_config.json。DeepSpeed 配置定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。 Hugging Face Trainer 允许我们从deepspeed_config.json中的TrainingArguments继承相关配置以避免重复设置,查看文档了解更多信息。
FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得,因此,简单来讲,它就是个方方面面都更优的 T5 模型。相同参数量的条件下,FLAN-T5 的性能相比 T5 而言有两位数的提高。Google 在 Hugging Face 上开源了 5 个 FLAN-T5 的 checkpoints,参数量范围从 8000 万 到 110 亿。
trainer.train() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 请注意,这里是设置了一个新的 TrainingArguments 它的evaluation_strategy 设置为 epoch 并创建了一个新模型。如果不创建新的模型就直接训练,就只会继续训练之前我们已经训练过的模型。要启动新的训练运行,我们执行: ...
Hugging Face トレーニング構成ツールを使用して、Trainerを構成できます。 Trainer クラスでは、ユーザーは以下を指定する必要があります。 メトリック 基本モデル トレーニング構成 Trainerが計算する既定のlossメトリックに加え、評価メトリックを構成できます。 次の例では、メトリックと...