float = 3.0 logging_dir: typing.Optional[str] = None logging_strategy: typing.Union[transformers.trainer_utils.IntervalStrategy, str] = 'steps' save_strategy: typing.Union[transformers.trainer_utils.IntervalStrategy, str] = 'steps'save_steps: float = 500 report_to: typing.Optional[typing.List[...
我们没有通过将evaluation_strategy设置为“steps”(在每次更新参数的时候评估)或“epoch”(在每个epoch结束时评估)来告诉Trainer在训练期间进行评估。 我们没有为Trainer提供一个compute_metrics()函数来直接计算模型的好坏(否则评估将只输出loss,这不是一个非常直观的数字)。 4. 评估相关的模型: 首先,想要评估模型的...
# "epoch": Save is done at the end of each epoch. # "steps": Save is done every save_steps (default 500). save_strategy="steps", # save_steps (default: 500): Number of updates steps before two checkpoint # saves if save_strategy="steps". save_steps=200, # learning_rate (defaul...
'''bpe_tokenizer.save("./ro_tokenizer.json") 最后把ro的tokenizer保存成json数据。 BART微调 现在可以使用使用新的标记器了。 # 导入依赖包fromtransformersimportBartForConditionalGeneration, AutoTokenizer, PreTrainedTokenizerFastfromtransformersimportSeq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainerfromdatasetsimportload_fr...
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-...
[str] = <factory>,logging_strategy: transformers.trainer_utils.IntervalStrategy = 'steps',logging_first_step: bool = False,logging_steps: int = 500,save_strategy: transformers.trainer_utils.IntervalStrategy = 'steps',save_steps: int = 500,save_total_limit: Optional[int] = None,no_cuda: ...
logging_strategy 和 logging_steps 每 50 个训练step保存日志(将由 TensorBoard 可视化)。 save_strategy 和 save_steps 表示每 200 个训练step保存训练模型。 learning_rate 学习率。per_device_train_batch_size 和 per_device_eval_batch_size 分别表示在训练和验证期间使用的批大小。
2.6 Save the Model trainer.save_model(script_args.output_dir)三、详解SFTTrainer trl/trainer/...
logging_steps=10, # log 打印的频率 3.13 创建训练参数 登陆后复制123456 登陆后复制trainer = Trainer( model=model, args=args, train_dataset=tokenizer_dataset['train'], data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer,padding=True),)
training_args=TrainingArguments(output_dir="./lunyuAlbert",overwrite_output_dir=True,num_train_epochs=20,per_gpu_train_batch_size=16,save_steps=2000,save_total_limit=2,)trainer=Trainer(model=model,args=training_args,data_collator=data_collator,train_dataset=dataset,prediction_loss_only=True,) ...