在Transformers库中,定义了generate()函数来完成这个操作。如果我们设置参数predict_with_generate=True,那么我们Seq2SeqTrainer运行我们使用该函数完成模型评估。 翻译任务的一个经典指标是BLEU得分,由Kishore Papineni et al. 在a 2002 article这篇论文中提出。BLEU得分计算翻译结果和标签之间的相似关系。它无法衡量模型...
可以使用 Trainer 对象的 predict 方法生成预测。 Tokenize test set dataset_test_encoded = dataset["test"].map(preprocess_function_batch, batched=True) # Use the model to get predictions test_predictions = trainer.predict(dataset_test_encoded) # For each prediction, create the label with argmax ...
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trainer.predict计算验证数据集的预测结果 - 通过load_metric来加载指定指标对象,并调用其compute方法计算训练准确率等 - 初始化Trainer时可指定compute_metrics来动态监控每个epoch的数据 #来自油管 https://youtu...
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… ...
训练结束后大家就可以通过 push_to_hub() 方法 上传模型到 Hugging Face 上了,这样所有人都可以看见并且使用你的模型了。第二步:模型上传到 Hugging Face trainer.push_to_hub()remote: Scanning LFS files of refs/heads/main for validity... remote: LFS file scan complete. To https://huggingfa...
trainer.push_to_hub(**kwargs) 任何人可以用你的模型的 Hub 链接访问它。他们还可以使用标识符 "your-username/the-name-you-picked"加载它,例如: from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("sanchit-gandhi/whisper-small-hi...
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。
Trainer类一般要传入一一个compute_metrics函数来计算评估指标,这个函数接收一个eval_preds参数,可以从中...
请打开在DSW中如何玩转Hugging Face,并点击右上角 “在DSW中打开” 。 Hugging Face介绍 Hugging Face(简称HF,官网地址)最开始是专注于NLP技术的大型开源社区,在github上开源的自然语言处理预训练模型库Transformers已被下载超过百万次,github上超过64000颗星。提供大量的start-of-art的预训练模型是HF的最大招牌,目前...
Optionally, you can create an output_fn() function for inference formatting, using the output of predict_fn(), which we didn’t demonstrate in this post. We can then deploy the trained Hugging Face model with its associated inference script to SageMaker using the Hugging Face SageM...