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...
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[...
# "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...
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 trainer = Seq2SeqTrainer( args=training_args, model=m...
在官方的微调文档中,用的是ADGEN数据集,其格式也就是上述的--prompt_column content和--response_column summary配置项决定的。而最终保存在output_dir配置项指定的目录下有多个checkpoint文件,其生成频率就是由save_steps配置项决定。 main.py main文件中,依赖了trainer_seq2seq.py,而这又依赖了trainer.py文件。tra...
上篇文章我们已经介绍了Hugging Face的主要类,在本文中将介绍如何使用Hugging Face进行BERT的微调进行评论的分类。其中包含:AutoTokenizer、AutoModel、Trainer、TensorBoard、数据集和指标的使用方法。 在本文中,我们将只关注训练和测试拆分。每个数据集都由一个文本特征(评论的文本)和一个标签特征(表示评论的好坏)组成。
在开源大模型技术爆发的今天,各类大模型本地化部署教程铺天盖地,却鲜有人公开提供模型训练的完整内容。本文没有花里胡哨的长篇大论,也没有偷工减料的步骤删减。本文将以通义千问0.5B模型为基座,用最"原始"的HuggingFace Trainer组件,向你展示大模型微调的真实面貌。无需复杂的并行策略,不用理解梯度累积的数学推导...
在官方的微调文档中,用的是ADGEN数据集,其格式也就是上述的--prompt_column content和--response_column summary配置项决定的。而最终保存在output_dir配置项指定的目录下有多个checkpoint文件,其生成频率就是由save_steps配置项决定。 main.py main文件中,依赖了trainer_seq2seq.py,而这又依赖了trainer.py文件。tra...
save_total_limit •保存模型检查点的最大数量。 •可以通过设置save_total_limit参数来指定最多保存多少个检查点。 结语 •本文介绍了一些常用的 Huggingface Trainer 参数,帮助读者更好地理解和使用该工具。 •通过灵活的参数设置,可以根据不同的需求进行模型训练和推理,提高效率和性能。 •鉴于 Trainer 提供...
# save_total_limit=3, # whether you don't have much space so you # let only 3 model weights saved in the disk ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, data_collator=data_collator, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset, ...