remove_unused_columns= False, # 在compute_loss 时需要额外输入 include_inputs_for_metrics= True # compute_metrics 时需要原始输出来计算评价指标 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 然后你会发现,compute_metrics的形参的label_ids存的就不知原始标签了,现在存的是元组,就是你指定的label_names里面的数据。
核心参数 这个比较简单:模型对象、训练参数、data整理器、训练数据集、评估数据集、tokenizer、optimizers优化器和学习率调度器,compute_metrics函数,这几个是最核心的。 这里有个model_wrapped的概念,意思是最开始的model对象传进来后,会根据实际情况对它进行包装,比如用PEFT进行包装,比如用Deepspeed进行包装,所以这个model...
compute_metrics (Callable[[EvalPrediction], Dict], 可选):用于在评估时计算指标的函数,必须接受EvalPrediction作为入参,并返回一个字典,其中包含了不同性能指标的名称和相应的数值,一般是准确度、精确度、召回率、F1 分数等。 callbacks (TrainerCallback 列表, 可选):自定义回调函数,如果要删除使用的默认回调函...
3、在TrainingArguments中设置label_names=['labels','自定义数据名'],意思是在重写compute_metrics方法时,形参的label_ids属性会存入我们设置的那些列。使用方法: # 重写评价指标计算def compute_metrics(pred):labels, 自定义数据名 = pred.label_ids... Prompt最近这么火,一个方向的朋友一定会出现和我...
compute_metrics: typing.Union[typing.Callable[[transformers.trainer_utils.EvalPrediction], typing.Dict], NoneType] = None, callbacks: typing.Optional[typing.List[transformers.trainer_callback.TrainerCallback]] = None, optimizers: typing.Tuple[torch.optim.optimizer.Optimizer, torch.optim.lr_scheduler.La...
7. compute_metrics (optional): 自定义的评估指标函数,用于评估模型性能。 8. callbacks (optional): 自定义的回调函数列表,用于在训练过程中执行特定操作。 9. optimizers (optional): 自定义的优化器,用于训练模型。 10. scheduler (optional): 自定义的学习率调度器,用于调整模型的学习率。 11. data_parallel...
步骤2:由于模型推理输出,EvalPrediction但compute_metrics 需要字典输出,因此您必须包装该evaluate.metrics函数 例如 metric = evaluate.load("squad_v2"ifdata_args.version_2_with_negativeelse"squad")defcompute_metrics(p: EvalPrediction):returnmetric.compute(predictions=p.predictions, references=p.label_ids) ...
compute_metrics (Callable[[EvalPrediction], Dict], optional) – The function that will be used to compute metrics at evaluation. Must take a EvalPrediction and return a dictionary string to metric values. 这里是自定义metric的地方,语法也很简单:...
I\xe2\x80\x99m 尝试在没有评估数据集的情况下进行微调。\n为此,I\xe2\x80\x99m 使用以下代码: \n training_args = TrainingArguments(\n output_dir=resume_from_checkpoint,\n evaluation_strategy="epoch",\n per_device_train_batch_size=1,\n)\ndefcompute_metrics(pred: EvalPrediction):\n labels=...
通过AutoModelXXX加载模型 - 通过TrainingArguments配置学习率等参数 - 通过trainer.train()开始训练 - 通过trainer.predict计算验证数据集的预测结果 - 通过load_metric来加载指定指标对象,并调用其compute方法计算训练准确率等 - 初始化Trainer时可指定compute_metrics来动态监控每个epoch的数据 #来自油管 https://youtu...