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Hugging Face 推理终端搭建强大的“语音识别 + 说话人分割 + 投机解码”工作流 下一篇 » 用KV 缓存量化解锁长文本生成 引用和评论
如前所述，Hugging Face transformers 现支持 PyTorch/XLA 的最新 FSDP 实现，这可以显著加快微调速度。只需在 transformers.Trainer 中添加 FSDP 配置即可启用此功能：from transformers import DataCollatorForLanguageModeling, Trainer, TrainingArguments# Set up the FSDP config. To enable FSDP via SPMD, set xla...
现在,我们已经具备了创建SFTTrainer并启动模型训练的所有要素。 fromtrlimportSFTTrainermax_seq_length=3072# 数据集模型和打包的最大序列长度trainer=SFTTrainer(model=model,args=args,train_dataset=dataset,peft_config=peft_config,max_seq_length=max_seq_length,tokenizer=tokenizer,packing=True,dataset_kwargs={...
如前所述,Hugging Facetransformers现支持 PyTorch/XLA 的最新 FSDP 实现,这可以显著加快微调速度。只需在transformers.Trainer中添加 FSDP 配置即可启用此功能: fromtransformersimportDataCollatorForLanguageModeling,Trainer,TrainingArguments# Set up the FSDP config. To enable FSDP via SPMD, set xla_fsdp_v2 to ...
from transformersimportAutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification,TrainingArguments,Trainer,DataCollatorForTokenClassification 2.加载数据集 代码语言:javascript 复制 # 如果加载失败 可以通过本地下载到磁盘然后再加载 ner_datasets=load_dataset("peoples_daily_ner",cache_dir="./data") ...
trainer.save_model()# Get rid of unused checkpoints inside the container to limit the model.tar.gz sizeos.system(f"rm -rf{args.model_dir}/checkpoint-*/") The full code is available onGitHub. Deploy the trained Hugging Face model to SageMaker...
使用Hugging Face 微调 Gemma 模型 我们最近宣布了,来自 Google Deepmind 开放权重的语言模型Gemma现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本:20 亿和 70 亿参数,包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供支持,可在 Vertex Model Garden 和 Google ...
在TPU 环境下微调,可通过 SPMD 上的 FSDP 加速 如前所述,Hugging Facetransformers现支持 PyTorch/XLA 的最新 FSDP 实现,这可以显著加快微调速度。 只需在transformers.Trainer中添加 FSDP 配置即可启用此功能: fromtransformersimportDataCollatorForLanguageModeling,Trainer,TrainingArguments# Set up the FSDP config. T...
Code README Apache-2.0 license awesome-huggingface This is a list of some wonderful open-source projects & applications integrated with Hugging Face libraries. How to contribute 🤗 Official Libraries First-party cool stuff made with ️ by 🤗 Hugging Face. ...