在开始训练之前,我们需要定义我们想要使用的超参数(TrainingArguments)。 fromtransformersimportTrainingArgumentsargs=TrainingArguments(output_dir="code-llama-7b-text-to-sql",# 要保存的目录和存储库IDnum_train_epochs=3,# 训练周期数per_device_train_batch_size=3,# 训练期间每个设备的批量大小gradient_accumulat...
# 为训练准备好模型 model = prepare_model_for_kbit_training(model) model = get_peft_model(model, peft_config) 在开始训练之前,我们需要定义自己想要的超参数 (TrainingArguments)。 from transformers import TrainingArguments args = TrainingArguments( output_dir="llama-7-int4-dolly", num_train_epochs=...
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 = ...
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 notebook_login notebook_login() 6.训练模型: from transformers import Trainer, TrainingArguments batch_size = 64 logging_steps = len(emotions_encoded["train"]) // batch_size mod...
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...
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。
首先，将Trainer替换为ORTTrainer，然后将TrainingArguments替换为ORTTrainingArguments，其中包含训练器将用于训练和评估的所有超参数。ORTTrainingArguments扩展了TrainingArguments，以应用 ONNX Runtime 授权的一些额外参数。例如，用户可以使用 Fused Adam 优化器来获得额外的性能收益。下面是一个例子:-from transformers ...
2、训练超参数配置(TrainingArguments) 我们使用 TrainingArguments 来配置训练超参数。这些参数包括训练批次大小、训练轮数、日志记录频率等。以下是一个示例配置: from transformers import TrainingArguments model_dir = "models/bert-base-cased-finetune-yelp" ...
trainer=Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=dataset["train"],eval_dataset=dataset["test"],tokenizer=tokenizer,data_collator=data_collator,)# doctest: +SKIPtrainer.train() 如果是翻译、摘要的任务,需要用:Seq2SeqTrainer和Seq2SeqTrainingArgumentsclasses。
hugging face pipeline 可以设置 tempreature 使用Trainer API 微调模型[中文Course|API ] 🤗Transformers提供了一个 Trainer 类来帮助在数据集上微调任何预训练模型。 在定义Trainer之前首先要定义一个TrainingArguments类。 它将包含 Trainer用于训练和评估的所有超参数。其中唯一必须提供的参数是保存训练模型的目录——...