# 位置在def _remove_unused_columns函数里# Labels may be named label or label_ids, the default data collator handles that.signature_columns+=["label","label_ids"] 这里提示了, data collator 会负责处理标签问题。然后我又去查看了data_collator.py中发现了一下内容: class DataCollatorWithPadding: ....
data_collator会将数据集中的元素组成一个batch,默认使用default_data_collator(),如果tokenizer没有提供,则使用DataCollatorWithPadding train_dataset, eval_dataset为训练集,验证集 tokenizer为模型训练使用的tokenizer model_init为模型初始化 compute_metrics为验证集的评估指标计算函数 callbacks为训练过程中的callback列...
# Labels may be named label or label_ids,thedefaultdata collator handles that.signature_columns+=["label","label_ids"] 这里提示了, data collator 会负责处理标签问题。然后我又去查看了data_collator.py中发现了一下内容: 代码语言:javascript 复制 classDataCollatorWithPadding:...def__call__(self,fe...
# Labels may be named label or label_ids, the default data collator handles that. signature_columns += ['label', 'label_ids'] 这里提示了, data collator 会负责处理标签问题。然后我又去查看了data_collator.py中发现了一下内容: class DataCollatorWithPadding: ... def __call__(self, features:...
data_collator(DataCollator,optional) – The function to use to form a batch from a list of elements oftrain_datasetoreval_dataset. Will default todefault_data_collator()if notokenizeris provided, an instance ofDataCollatorWithPadding()otherwise.data_collator是huggingface自定义的数据处理函数。
default_data_collator, set_seed ) configuration = MBartConfig( vocab_size=50000, d_model=512, encoder_layers=6, decoder_layers=6, encoder_attention_heads=8, decoder_attention_heads=8, decoder_ffn_dim=2048, encoder_ffn_dim=2048, dropout=0.3, ...
data_collator •数据整理参数,用于处理输入数据的格式和排列。 •可以选择通过default_data_collator使用默认参数,也可以自定义数据整理函数。 train_dataset •训练和评估数据集。 •可以是包含样本的Dataset对象或文件路径。 •可以选择使用load_dataset函数加载常见数据集,也可以自己创建数据集。 tokenizer •...
# initialize the model with the configmodel_config=BertConfig(vocab_size=vocab_size,max_position_embeddings=max_length)model=BertForMaskedLM(config=model_config)# initialize the data collator, randomly masking 20% (default is 15%) of the tokens# for the Masked Language Modeling (MLM) taskdata...
data_collator=default_data_collator, ) return trainer 现在我们构建一个Ray AIR HuggingFaceTrainer来编排分布式运行和封装多个上面的训练循环: trainer = HuggingFaceTrainer( trainer_init_per_worker=trainer_init_per_worker, trainer_init_config={ "batch_size":16, # per device ...
data_collator=default_data_collator ) trainer.train() trainer.model.save_pretrained(output_dir) del model del trainer peft_config = PeftConfig.from_pretrained(output_dir) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( peft_config.base_model_name_or_path, ...