这里主要是定义trainer的compute loss的过程,其实看一下trainer整体的代码结构,还是比较简单清晰的,compute loss部分定义的是模型的forward和loss的计算,最终是返回loss和outputs 这里有一个点就是, return (loss, {'outputs':outputs}) if return_outputs else loss # 一定要记得 compute loss的时候!!!outputs要用...
我们可以使用Trainer.predict()命令来使用我们的模型进行预测,predict()的输出结果是具有三个字段的命名元组:predictions,label_ids,和metrics。metrics包含传递的数据集的loss,以及一些运行时间(如果我们定义了自己的compute_metrics()函数并将其传递给Trainer,该字段还将包含compute_metrics()的结果。) 第一步:将验证集...
在上述代码中,model是待微调的模型,training_args是训练参数,train_dataset和eval_dataset是训练和评估数据集,compute_metrics是用于计算评估指标的函数,loss是自定义的损失函数。 通过以上步骤,就可以在使用Huggingface TFTrainer类对模型进行微调时指定自定义的损失函数。请注意,这只是一种示例...
compute_loss方法：这个方法是最重要的，很多时候，就是直接继承Trainer，然后写一个自己的Trainer，大家都...
;trainer的compute_metrics只在validation时使用；传入的tokenizer得是encoder的；训练 trainer.train()...
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/句子的模型。该模型也类似于典型的序列到序列模型...
eval_results = trainer.evaluate() print(f"Perplexity: {math.exp(eval_results['eval_loss']):.2f}") 1. 2. 3. 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/句子的模型。该模型也类似于典型的序列到序列模型。然而,它不是为响应提示而设计的。使用提示文本...
trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, compute_metrics=compute_metrics, preprocess_logits_for_metrics=preprocess_logits_for_metrics, ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
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/句子的模型。该模型也类似于典型的序列到序列模型。然而,它不是为响应提示而设计的。使用提示文本对执行监督微调是一...
使用Huggingface的最后一步是连接Trainer和BPE模型,并传递数据集。根据数据的来源,可以使用不同的训练函数。我们将使用train_from_iterator()。 defbatch_iterator(): batch_length =1000foriinrange(0,len(train), batch_length):yieldtrain[i : i + batch_length]["ro"] ...