这样,无论您的计算机上有多少个 GPU,Hugging Face Trainer 都只能查看和使用您指定的 GPU。
进行训练,API : Trainer from transformers import Trainer trainer=Trainer(model,
确保在创建模型时使用device_map=“auto”，transformers trainer会处理剩下的事情。
首先下载英文和西班牙文子集,如下。 fromdatasetsimportload_datasetspanish_dataset=load_dataset("amazon_reviews_multi","es")english_dataset=load_dataset("amazon_reviews_multi","en")english_datasetDatasetDict({train:Dataset({features:['review_id','product_id','reviewer_id','stars','review_body'...
As you can see in this example, by adding 5-lines to any standard PyTorch training script you can now run on any kind of single or distributed node setting (single CPU, single GPU, multi-GPUs and TPUs) as well as with or without mixed precision (fp8, fp16, bf16). ...
For Whisper multi-gpu naive pp using accelerate and peft and trainer, following changes are required: Base model loading: from transformers import WhisperForConditionalGeneration import copy from accelerate import dispatch_model model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name_or_path, lo...
[tests] use the correctn_gpuinTrainerIntegrationTest::test_train_and_eval_dataloadersfor XPU by @faaany in #29307 Fix eval thread fork bomb by @muellerzr in #29538 feat: usewarning_advicefor tensorflow warning by @winstxnhdw in #29540 ...
模型本身是一个常规的Pytorchnn.Module或TensorFlowtf.keras.Model(取决于你的后端),可以常规方式使用。这个教程解释了如何将这样的模型整合到经典的 PyTorch 或 TensorFlow 训练循环中,或是如何使用我们的Trainer训练器)API 来在一个新的数据集上快速微调。
在技术和计算上训练大语言模型可能很有挑战性。在这一部分,我们将查看 Hugging Face 生态系统中可用的工具,以在消费级 GPU 上有效训练 Llama 3。以下是在No Robots 数据集上微调 Llama 3 的示例命令。我们使用 4 位量化,QLoRA和 TRL 的 SFTTrainer 将自动将数据集格式化为 chatml 格式。让我们开始吧!
现在我们已经在德语上对XLM-R进行了微调,我们可以通过Trainer的predict()方法来评估它转移到其他语言的能力。由于我们计划评估多种语言,让我们创建一个简单的函数,为我们做这件事: def get_f1_score(trainer, dataset): return trainer.predict(dataset).metrics["test_f1"] 我们可以用这个函数来检查测试集的...