map(tokenize_dataset, batched=True) # DataCollatorWithPadding 用于从数据集创建一批示例 data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer) # 开始训练 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"], eval_dataset=dataset["test"], tokenizer=tokenizer, data...
and got satisfying results in inference, but when i try to use SFTTrainer.save_model, and load the model from the saved files using LlamaForCausalLM.from_pretrained, the inference result seem to just be of the not fine-tuned model
trainer.save_model(script_args.output_dir) 三、详解SFTTrainer trl/trainer/sft_trainer 3.1 init初始化 在这一部分中也提供了很多参数,需要重点关注的就是2.5节中需要传入的部分。init函数在整个trainer文件中占了一半左右,相当的篇幅都是在对参数进行异常处理(比如检查是否为空、检查数据格式等)以适配不同情形,...
model: model可以是一个集成了 transformers.PreTrainedMode 或者torch.nn.module的模型,官方提到trainer对 transformers.PreTrainedModel进行了优化,建议使用。transformers.PreTrainedModel,用于可以通过自己继承这个父类来实现huggingface的model自定义,自定义的过程和torch非常相似,这部分放到huggingface的自定义里讲。
bpe_tokenizer.train_from_iterator( batch_iterator(), length=len(train), trainer=trainer ) bpe_tokenizer.save("./ro_tokenizer.json") BART微调 现在可以使用使用新的标记器了。 from transformers import AutoTokenizer, PreTrainedTokenizerFast en_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "facebook/bart-...
我使用亚马逊SageMaker来训练HuggingFace模型。在提供给估计器的培训脚本的末尾,我将模型保存到正确的路径(SM_MODEL_DIR)中: parser = argparse.ArgumentParsertrainer.model.save_pretrained(args.model_dir) 在对模型进行了训练之后,我使用HuggingFace估计器的HuggingFace方法进行了部署。M ...
model_id ="google/flan-t5-xxl"# Hugging Face 模型 Id dataset_id ="cnn_dailymail"# Hugging Face 数据集 Id dataset_config ="3.0.0"# 数据集版本 save_dataset_path ="data"# 存放处理后数据的本地路径 text_column ="article"# 输入文本所属列 ...
The model itself is a regularPytorchnn.Moduleor aTensorFlowtf.keras.Model(depending on your backend) which you can use as usual.This tutorialexplains how to integrate such a model into a classic PyTorch or TensorFlow training loop, or how to use ourTrainerAPI to quickly fine-tune on a new...
SentenceTransformerTrainer使用datasets.Dataset或datasets.DatasetDict实例进行训练和评估。你可以从 Hugging Face 数据集中心加载数据,或使用各种格式的本地数据,如 CSV、JSON、Parquet、Arrow 或 SQL。 注意: 许多开箱即用的 Sentence Transformers 的 Hugging Face 数据集已经标记为sentence-transformers,你可以通过浏览http...
trainer = Trainer(model=model, args=training_args, tokenizer=tokenizer, data_collator=seq2seq_data_collator, train_dataset=dataset_samsum_pt["train"], eval_dataset=dataset_samsum_pt["validation"]) 1. 2. 3. 4. 5. 我们已经准备好进行训练了。训练结束后,我们可以直接在测试集上运行评估函数,看看...