"checkpoint-1"))trainer.train(resume_from_checkpoint=True)这里解释一下resume_from_checkpoint这个选项...
该类是Trainer的继承类,允许我们在合适的处理验证操作,即使用generate()函数来根据输入预测输出。当讨论指标计算的时候,会深入聊下这个新类。 首先,我们需要加载和缓存一个实际模型,使用AutoModelAPI,如下: fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLMmodel=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_checkpoint) ...
3. 使用TrainerAPI 微调模型 总结在微调模型之前的工作: from datasets import load_dataset from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc") # 加载相关的由句子组成的数据集 checkpoint = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrai...
在链接中，我发现了关于resume_from_checkpoint选项的描述，这个选项允许加载之前训练的检查点，以恢复模型、优化器和调度器的状态。如果设置为True，trainer会在保存文件夹（例如test文件夹）中寻找最大步数的检查点加载；若为字符串，则指定具体的检查点路径。实际操作中，我遇到了一些问题。尽管代码示例展...
model_name = model_checkpoint.split("/")[-1] training_args = TrainingArguments( f"{model_name}-finetuned-wikitext2", evaluation_strategy ="epoch",learning_rate=2e-5,weight_decay=0.01,push_to_hub=True, ) trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=lm_datasets["train"...
后来感觉可能是因为没有初始化正确，我设置的trainer的deepspeed的参数给的是zero3，他会把param也load到...
使用Trainer API来微调模型 1. 数据集准备和预处理: 这部分就是回顾上一集的内容: 通过dataset包加载数据集 加载预训练模型和tokenizer 定义Dataset.map要使用的预处理函数 定义DataCollator来用于构造训练batch 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from transformersimportAutoTokenizer,DataCollatorWithPaddingimportda...
用HuggingFace Transformers的Trainer来微调一个预训练模型。 用TensorFlow的Keras来微调来一个预训练模型。 用PytTorch来微调一个预训练模型。 准备一个dataset from datasets import load_dataset dataset=load_dataset("yelp_review_full")dataset["train"][100]{'label':0,'text':'MyexpectationsforMcDonalds are ...
model_name = model_checkpoint.split("/")[-1] training_args = TrainingArguments( f"{model_name}-finetuned-wikitext2", evaluation_strategy ="epoch",learning_rate=2e-5,weight_decay=0.01,push_to_hub=True, ) trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=lm_datasets["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...