Fine-tune预训练模型 from datasets import load_dataset from transformers import AutoTokenizerf, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments import numpy as np import evaluate # --- Prepare dataset --- dataset = load_dataset("yelp_review_full") dataset["train"][100] # {'label': 0, # ...
How to Fine-Tune BERT for Text Classification? - https://arxiv.org/abs/1905.05583 这篇文章主要介绍了两部分的内容,一是 fine-tuning,而是 further-pretraining。我先摘要一下主要的优化点,再介绍已尝试的部分。 1. Fine-Tuning 超参数设置: batch_size = 24; dropout = 0.1; learning-rate=2e-5; wa...
Hello,这里是阿林,一名苦逼的BNU教育技术学研究生,最近在接触大模型的NLP方向的finetune,正好学一学huggingface的transformer库基本用法,主要是对英文官方版tutorial进行跟做,加了一些自己的分析和思考,比…
XLNetForSequenceClassification 由于这里我是用的是简单的句子分类思路,直接调用Huggingface中有现成的API即可(注意设定分类个数)。下面的代码参考自Huggingface Docs中的Training and fine-tuning 代码语言:javascript 复制 model=XLNetForSequenceClassification.from_pretrained('xlnet-base-cased',num_labels=num_classes).t...
记录使用huggingface transformers 包提供的预训练模型,完成文本分类任务,如何使用 fine-tune Huggingface 的预训练模型 的一个示例记录。 数据集介绍 使用的是IMDB电影评论数据集,这是一个用于二元情感分类的数据集,包含训练集train 和测试集test 各25000条数据,分别包含 正向 positive 和 负面 negative 的评论各占50%...
pipe = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer) 使用GPU进行推理加速 pipe = pipeline("text-classification", model="uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese", device=0) 测试CPU和GPU运行的速度: pipe.model.device# device(type='cuda', index=0)importtorchimporttime ...
classifier=pipeline('text-classification',model='distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english') 这个分类器使用了一个不同的模型,并且针对情感分类任务进行了微调。 将一些文本传递到管道时涉及三个主要步骤: 预处理: 文本被预处理为模型可以理解的格式 ...
您可以在官方库tasks中选择要部署的普通Pipeline模型。本文以文本分类模型为例,进入distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english模型页面,分别获取下图中的MODEL_ID(模型ID)、TASK(模型类别)、REVISION(模型版本)的值并保存到本地。 您需要根据下表中的对应关系找到部署EAS服务时所需的TASK: ...
当然大家可以根据各自的需求找到不同的数据集来 Finetune 模型,也可以使用不同的基础模型,Hugging Face 上提供了很多可选项。 本任务使用或间接使用了下面模型的架构: ALBERT,BART,BERT,BigBird,BigBird-Pegasus,BLOOM,CamemBERT,CANINE,ConvBERT,CTRL,Data2VecText,DeBERTa,DeBERTa-v2,DistilBERT,ELECTRA,ERNIE,ErnieM,...
Breadcrumbs Huggingface-blog / fine-tune-w2v2-bert.mdTop File metadata and controls Preview Code Blame 806 lines (573 loc) · 44.6 KB Raw titlethumbnailauthors Fine-Tune W2V2-Bert for low-resource ASR with 🤗 Transformers /blog/assets/fine-tune-w2v2-bert/w2v_thumbnail.png ...