一、Load dataset本节参考官方文档: Load数据集存储在各种位置,比如 Hub 、本地计算机的磁盘上、Github 存储库中以及内存中的数据结构(如 Python 词典和 Pandas DataFrames)中。无论您的数据集存储在何处, Da…
数据集为KDE4 dataset,该数据集来自于KDE apps。该模型已经在大型法语和英文语料库上进行了预训练,该语料库为Opus dataset,该数据集包含KDE4数据集。尽管我们的模型已经海量数据集上进行了预训练,但是我们依然可以通过微调获得更好的效果。 一旦完成了训练,我们可以通过gradio来构建我们的应用,具体参考huggingface上例子...
以下是使用HuggingFace库（版本为4.9.2）训练一个医药方向的大模型的示例代码：from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizerimport datasets# 加载训练数据和验证数据train_dataset = datasets.load_dataset('your_training_dataset') # 替换为你自己的训练数据e...
raw_dataset=datasets.load_dataset('squad')# 获取某个划分数据集,比如traintrain_dataset=raw_dataset['train']# 获取前10条数据head_dataset=train_dataset.select(range(10))# 获取随机10条数据shuffle_dataset=train_dataset.shuffle(seed=42).select(range(10))# 数据切片slice_dataset=train_dataset[10:20]...
# set to 2000 for full training max_steps=128, # delete for full training overwrite_output_dir=True, save_total_limit=3, fp16=False, # True if GPU)trainer = Seq2SeqTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_tokenized, eval_dataset=validation_to...
unsupervised: Dataset({ features: ['text', 'label'], num_rows: 50000 }) }) """ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. IMDb数据集的通用基准指标是准确率,所以这里使用 datasets 库的 load_metric 函数来加载 metric 脚本...
eval_dataset=lm_datasets["validation"], ) trainer.train() 训练完成后,评估以如下方式进行: import math eval_results = trainer.evaluate() print(f"Perplexity: {math.exp(eval_results['eval_loss']):.2f}") 监督微调 这个特定领域的预训练步骤的输出是一个可以识别输入文本的上下文并预测下一个单词/句...
trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=lm_datasets["train"],eval_dataset=lm_datasets["validation"], ) trainer.train() 训练完成后,评估以如下方式进行: importmath eval_results = trainer.evaluate()print(f"Perplexity:{math.exp(eval_results['eval_loss']):.2f}") ...
validation = dataset['validation'].map(flatten) 测试集和验证集也是同样处理。 train.save_to_disk("./dataset/train") test.save_to_disk("./dataset/test") validation.save_to_disk("./dataset/validation") 最后就是保存处理过的数据集到我们指定的文件位置。
validation_tokenized = validation.map(tokenize_dataset, batched=True) 上面代码的第5行,为罗马尼亚语的标记器设置填充标记是非常必要的。因为它将在第9行使用,标记器使用填充可以使所有输入都具有相同的大小。 下面就是训练的过程: from transformers import BartForConditionalGeneration ...