4 第三步:fine-tuning with Trainer 4.1 第一步:定义训练参数 TrainingArguments 4.2 第二步:定义model 4.3 第三步:定义 evaluation 4.4 第四步:trainer 5 第三步:自己手搓整个 fine-tuning 过程(重点) 5.1 tokenizer环节 5.2 dataloader 环节 5.3 model环节 5.4 train 函数 5.4.1 optimizer 5.4.2 scheduler ...
parameters(), lr=5e-5) from transformers import get_scheduler num_epochs = 3 num_training_steps = num_epochs * len(train_dataloader) lr_scheduler = get_scheduler( "linear", optimizer=optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=num_training_steps) trainer = Trainer( model, args, ...
RCNN模型以及里面的代码实现细节，这一节呢主要来解析一下工程中更外围一点的东西，即train.py和trainer...
ppo_trainer = PPOTrainer(model=model,config=config,train_dataset=train_dataset,tokenizer=tokenizer, )forepoch, batchintqdm(enumerate(ppo_trainer.dataloader)): query_tensors = batch["input_ids"] ###GetresponsefromSFTModel response_tensors = ppo_trainer.generate(query_tensors, **generation_kwargs...
ppo_trainer = PPOTrainer( model=model, config=config, train_dataset=train_dataset, tokenizer=tokenizer, ) for epoch, batch in tqdm(enumerate(ppo_trainer.dataloader)): query_tensors = batch["input_ids"] ### Get response from SFTModel response...
ppo_trainer = PPOTrainer( model=model, config=config, train_dataset=train_dataset, tokenizer=tokenizer, ) for epoch, batch in tqdm(enumerate(ppo_trainer.dataloader)): query_tensors = batch["input_ids"] ### Get response from SFTModel response...
ppo_trainer = PPOTrainer( model=model, config=config, train_dataset=train_dataset, tokenizer=tokenizer, ) for epoch, batch in tqdm(enumerate(ppo_trainer.dataloader)): query_tensors = batch["input_ids"] ### Get response from SFTModel response...
result = trainer.train() print_summary(result) 保存training_batch_size不变, 输出结果:GPU Memory占用明显降低 (5790MB --> 4169MB), 训练吞吐略有降低。 per_device_train_batch_size=1, gradient_accumulation_steps=4 {'train_runtime': 19.7445, 'train_samples_per_second': 25.931, 'train_steps_...
dataloader_num_workers •数据加载器的工作进程数。 •可以通过设置dataloader_num_workers参数来指定数据加载的并行数。 overwrite_output_dir •控制是否覆盖输出目录中的内容。 •可以通过设置overwrite_output_dir参数为True或False来指定是否覆盖输出目录。 save_total_limit •保存模型检查点的最大数量。 ...
trainer = RewardTrainer(model=model,args=training_args,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,peft_config=peft_config, ) trainer.train() RLHF微调(用于对齐) 在这一步中,我们将从第1步开始训练SFT模型,生成最大化奖励模型分数的输出。具体来说就是将使用奖励模型来调整监督模型的输出,使其产生类似人类的...