AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer, pipelinefromdatasetsimportload_datasetimportosimportsubprocess# 设置随机种子,确保结果可复现(重要参数)# 设置PyTorch的随机种子torch.manual_seed(42)# 如果使用CUDA,设置所有GPU的随机种子iftorch.cuda.is_available:torch...
predict_with_generate=True, generation_max_length=225, save_steps=500, eval_steps=500, logging_steps=25, report_to=["tensorboard"], load_best_model_at_end=True, metric_for_best_model="wer", greater_is_better=False, push_to_hub=True, ) 开始训练: from transformers import Seq2SeqTrainer ...
transformers.trainer_utils.SchedulerType = 'linear',warmup_ratio: float = 0.0,warmup_steps: int = 0,logging_dir: Optional[str] = <factory>,logging_strategy: transformers.trainer_utils.IntervalStrategy = 'steps',logging_first_step: bool = False,logging_steps: int = 500,save_strategy: transfo...
本文将会介绍如何使用HuggingFace中的Trainer对BERT模型微调。 Trainer Trainer是HuggingFace中的模型训练函数,其网址为:huggingface.co/docs/tra。 Trainer的传入参数如下: model: typing.Union[transformers.modeling_utils.PreTrainedModel, torch.nn.modules.module.Module] = None args: TrainingArguments = None data_col...
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_tokenized,)trainer.train()过程也非常简单...
per_device_eval_batch_size=64, # batch size for evaluation logging_dir='./logs', # directory for storing logs logging_steps=100, do_train=True, do_eval=True, no_cuda=False, load_best_model_at_end=True, # eval_steps=100, evaluation_strategy="epoch" ) trainer = Trainer( model=model...
13. gradient_accumulation_steps (optional): 梯度累积的步数,用于提高训练效果。 14. max_steps (optional): 最大训练步数。 15. num_train_epochs (optional): 最大训练轮数。 这些参数只是Trainer类的一部分,根据具体的任务和需求,您可能还需要使用其他参数。请参考Huggingface的官方文档以获取更详细的信息和示...
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容,再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接,实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型,最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。 脚本分析 微调脚本: PRE_SEQ_LEN=128 LR=2e-2 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.py \ ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
01, # 权重衰减 logging_dir='./logs', # 训练日志保存的路径 logging_steps=500, # 每隔多少步打印一次训练日志 evaluation_strategy='epoch', # 验证策略：每个epoch验证一次 save_strategy='epoch', # 保存策略：每个epoch保存一次模型)# 定义Trainer并开始训练trainer = Trainer( mode...