"checkpoint-1"))trainer.train(resume_from_checkpoint=True)这里解释一下resume_from_checkpoint这个选项...
last checkpoint=77000 ifignore_data_skip=True is set, it can resume training correctly.
if checkpoint: checkpoint = torch.load(checkpoint) start_epoch = checkpoint["epoch"] + 1 best_score = checkpoint["best_score"] print("\t* Training will continue on existing model from epoch {}...".format(start_epoch)) model.load_state_dict(checkpoint["model"]) optimizer.load_state_dict...
只有configuration,models和tokenizer三个主要类。 所有的模型都可以通过统一的from_pretrained()函数来实现加载,transformers会处理下载、缓存和其它所有加载模型相关的细节。而所有这些模型都统一在Hugging Face Models管理。 基于上面的三个类,提供更上层的pipeline和Trainer/TFTrainer,从而用更少的代码实现模型的预测和微调。
API中的Trainer对象。我会说，这是典型的：-）您提出的代码与HuggingFaceDocs中的一般微调模式相匹配 ...
所有的模型都可以通过统一的from_pretrained()函数来实现加载,transformers会处理下载、缓存和其它所有加载模型相关的细节。而所有这些模型都统一在Hugging Face Models管理。 基于上面的三个类,提供更上层的pipeline和Trainer/TFTrainer,从而用更少的代码实现模型的预测和微调。
预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM)想必大家应该并不陌生,其旨在使用自监督学习(Self-supervised Learning)或多任务学习(Multi-task Learning)的方法在大规模的文本语料上进行预训练(Pre-training),基于预训练好的模型,对下游的具体任务进行微调(Fine-tuning)。目前市面上知名的以英文为主预训练语言模型有...
from_pretrained(model_checkpoint) inputs = tokenizer(question, context, return_tensors="pt") # 输入的格式是:[CLS] question [SEP] context [SEP] outputs = model(**inputs) # 这里有两个logits,这和很多任务都不同,是因为QA任务需要预测出来答案的开始位置以及结束位置,所以这里有两个 logits start_...
It is also possible to not re-initilize the adapter weights and continue fine-tuning, but in this case one should make sure to load fitting adapter weights via the load_adapter(...) method before training. Often the vocabulary still will not match the custom training data very well ...
hf的模型下载工具: download-files-from-the-hub huggingface-cli 隶属于 huggingface_hub 库,不仅可以下载模型、数据,还可以可以登录huggingface、上传模型、数据等huggingface-cli 属于官方工具,其长期支持肯定是最好的。优先推荐!安装依赖 1 pip install -U huggingface_hub 注意:huggingface_hub 依赖于 Python>=3.8...