数据集预处理:使用Dataset.map() 预处理数据 数据集评估指标:加载和计算指标 可以在HuggingFace官网来搜共享索数据集:huggingface.co/datasets 。本文中使用的主要数据集为squad数据集,其在HuggingFace网站上的数据前几行如下: squad数据集前几行 加载数据 加载Dataset数据集 Data
map(lambda examples: {'labels': examples['label']}, batched=True) train_dataset[0] 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 {'label': 2, 'labels': 2, 'text': "Wall St. Bears Claw Back Into the Black (Reuters) Reuters - Short-sellers, Wall Street's dwindling\\band of ...
fromdatasetsimportload_dataset# 加载GLUE评测集（情感分析任务）dataset=load_dataset('glue', 'sst2') # 数据预处理示例defpreprocess(examples):returntokenizer(examples['sentence'], truncation=True)encoded_data=dataset.map(preprocess, batched=True)五、模型微调实战 fromtransformersimportTrainer, Training...
这会造成不同的batch,可能的最长长度不一样,后面需要再统一paddingdataset=dataset.map(encode,batched=True)# batched=True时,输入encode函数的是一个batch,返回也必须是一个list of batch_size result,或tensor。dataset[0]# 返回#{'sentence1': 'Amrozi accused his brother , whom he called " the witness...
lm_datasets = tokenized_datasets.map( group_texts, batched=True, batch_size=1000, num_proc=4, ) 我们已经对数据集进行了标记化,就可以通过实例化训练器来开始训练过程。 from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_checkpoint) ...
tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=4, remove_columns=["text"]) def group_texts(examples): # Concatenate all texts. concatenated_examples = {k: sum(examples[k], []) for k in examples.keys()} ...
map(preprocess_function, batched=True)# 定义训练参数training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', # 保存训练结果的路径 num_train_epochs=3, # 训练的轮数 per_device_train_batch_size=8, # 训练时每个设备的批次大小 per_device_eval_batch_size=16, # 验证时每个设...
数据集预处理:使用Dataset.map() 预处理数据 数据集评估指标:加载和计算指标 可以在HuggingFace官网来搜共享索数据集:https:///datasets。本文中使用的主要数据集为squad数据集,其在HuggingFace网站上的数据前几行如下: 加载数据 加载Dataset数据集 Dataset数据集可以是HuggingFace Datasets网站上的数据集或者是本地路径对...
# 这个函数处理的对象,就是Dataset这种数据类型,通过features中的字段来选择要处理的数据returntokenizer(sample['sentence1'],sample['sentence2'],truncation=True)tokenized_datasets=raw_datasets.map(tokenize_function,batched=True)tokenized_datasets 处理后的dataset的信息: ...
lm_datasets = tokenized_datasets.map( group_texts, batched=True, batch_size=1000, num_proc=4, ) 我们已经对数据集进行了标记化,就可以通过实例化训练器来开始训练过程。 fromtransformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_checkpoint)fromtransformers import Tra...