自定义metrics这样定义就行,基本上就是python的常规的function写法,如果要输出多个metrics,则return的部分定义多个metrics就可以,注意,输出一定要用dict的格式,因为你evaluate的时候,trainer的参数部分会让你指定用metrics的名字来进行evaluation和earlystop等等。 剩下的就没有了,trainer基本上只要定义好了dataset就可以了,...
设置为True则仅返回损失,注意这个参数比较重要,我们如果要通过trainer的custome metric来自定义模型的eval结果,比如看auc之类的,则这里要设置为False,否则custom metric会被模型忽略而仅仅输出training data的loss。 per_device_train_batch_size (int, optional, defaults to 8) – The batch size per GPU/TPU core...
Run : trainer.evaluate() on a dataset containing a mix of languages. Expected behavior Works in transformers versions up to 4.37.2 sproocht changed the title Evaluate trainer on Code-Switching Speech fails with "ValueError: Multiple languages detected when trying to predict the most likely target...
您可以加载accuracy metric并使其与您的compute_metrics函数一起工作。例如，它如下所示：...
Train transformer language models with reinforcement learning. - trl/trl/trainer/orpo_trainer.py at v0.10.1 · huggingface/trl
Trainer 和 TrainingArguments:用于微调模型的高阶工具; Pipeline:封装了从预处理到推理的完整流程,适合快速开发。 通过AutoTokenizer和AutoModel,我们可以快速加载 HuggingFace 提供的预训练模型和分词器,并完成简单的推理任务,代码如下: fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModeldefbasic_usage_example():# 1. 初始...
trainer.train() score = evaluate_summaries_pegasus( dataset_samsum["test"], rouge_metric, trainer.model, tokenizer, batch_size=2, column_text="dialogue", column_summary="summary") rouge_dict = dict((rn, score[rn].mid.fmeasure) for rn in rouge_names) ...
train() score = evaluate_summaries_pegasus( dataset_samsum["test"], rouge_metric, trainer.model, tokenizer, batch_size=2, column_text="dialogue", column_summary="summary") rouge_dict = dict((rn, score[rn].mid.fmeasure) for rn in rouge_names) pd.DataFrame(rouge_dict, index=[f"pegasus...
trainer = Trainer(model, training_args, #includes directory to deepspeed config train_dataset, tokenizer) trainer.train() *** evaluate model*** logits = model.logits(example) output.append(logits) #goal is to get these logits for each example pytorch huggingface-transformers huggingface-trainer...
Trainer 和 TrainingArguments:用于微调模型的高阶工具; Pipeline:封装了从预处理到推理的完整流程,适合快速开发。 通过AutoTokenizer和AutoModel,我们可以快速加载 HuggingFace 提供的预训练模型和分词器,并完成简单的推理任务,代码如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 ...