from basetrainer.scheduler import build_scheduler from basetrainer.optimizer.build_optimizer import get_optimizer from basetrainer.utils import log, file_utils, setup_config, torch_tools from basetrainer.models
GPT-2 Large 模型 (762M 参数) 的训练命令如下:export BS=#`try with different batch sizes till you don't get OOM error,#i.e., start with larger batch size and go on decreasing till it fits on GPU`time accelerate launch run_clm_no_trainer.py \--model_name_or_path gpt2-large \--d...
#任务类型定义 task_types = ["classification", "classification"] #CTR与CVR均为二分类任务 mtl_trainer = MTLTrainer(model, task_types=task_types, optimizer_params={"lr": learning_rate, "weight_decay": weight_decay}, n_epoch=epoch, earlystop_patience=1, device=device, model_path=save_dir) ...
basetrainer使用方法可以参考example.py,构建自己的训练器,可通过如下步骤实现: step1: 新建一个类ClassificationTrainer,继承trainer.EngineTrainer step2: 实现接口 defbuild_train_loader(self,cfg,**kwargs):"""定义训练数据"""raiseNotImplementedError("build_train_loader not implemented!")in_file,'rst',format...
Trainer(gpus=1, callbacks=[InputMonitor()]) trainer.fit(model) 一个简单的回调,它将训练数据的直方图记录到TensorBoard中。 PyTorch Lightning中的回调可以保存可以注入训练器的任意代码。这个在进入训练步骤之前计算输入数据的直方图。将此功能封装到回调类中有以下优点: 它与你的研究代码是分开的,没有必要修改...
工程代码(您删除并由trainer进行处理)。 不必要的研究代码(日志等,这些可以放在回调中)。 这是一个如何将研究代码重构为LightningModule的示例(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/lightning-module.html)。 pt_to_pl其余的代码由Trainer自动执行! 严格测试(Testing Rigour) 每个新的PR都会自动测试Tra...
run_clm_no_trainer.py 运行命令后得到的 FSDP 配置示例如下: compute_environment:LOCAL_MACHINE deepspeed_config:{}distributed_type:FSDP fsdp_config:min_num_params:2000offload_params:false sharding_strategy:1machine_rank:0main_process_ip:null
1] # 对应标签tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')dataset = TextDataset(texts, labels, tokenizer, max_length=128)dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2)# 初始化模型model = TextClassificationModel(num_labels=2)# 训练模型trainer = pl.Trainer(max_epochs=3)trainer...
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( model_id, num_labels=num_labels, label2id=label2id, id2label=id2label ) 我们在训练期间评估模型。 Trainer 通过提供 compute_metrics 方法支持训练期间的评估。 我们使用评估库在测试拆分训练期间计算 f1 指标。
Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). Data (use PyTorch Dataloaders or organize them into a LightningDataModule). Once you do this, you can train on multiple-GPUs, CPUs and even in 16-bit pr...