SFTTrainer是一个用于训练模型的工具,它是TensorFlow框架中的一部分。在这篇文章中,我将解释SFTTrainer的参数,以便更好地理解其功能和用法。 1. `--model_dir`:指定模型保存的目录路径。训练过程中生成的模型将保存在该目录下。 2. `--data_dir`:指定训练数据的目录路径。训练数据应该按照特定
sfttrainer参数packing是一种用于优化深度学习模型训练的技术。在神经网络模型训练中,参数packing指的是将多个权重参数打包成更少的数据单元进行存储和传输。通过将多个参数合并为一个数据单元,可以减少内存占用和数据传输的开销。 以sfttrainer为例,它是一种用于语义分割任务的训练器。在语义分割任务中,需要处理大量的图像...
检查了sfttrainer文档以验证数据集dataset_text_field是否有效参数。 确保使用pip install -utrl.进行更新TRL。 确认Dataset_text_field正确使用了SftTrainer。 问题: sftrainer中的dataset_text_field已弃用或不再需要? 因此,我应该如何修改代码以使用sfttrainer正确训练模型? 基于 文献 ,以下代码应起作用(我添加...