args (TrainingArguments, 可选):训练的参数,如果不提供,就会使用默认的TrainingArguments里面的参数,其中output_dir设置为当前目录中的名为 "tmp_trainer" 的目录。 data_collator (DataCollator, 可选):用于从train_dataset或eval_dataset中构成batch的函数,如果未提供tokenizer,将默认使用default_data_collator();如果...
如果未提供,将默认使用一个具有output_dir设置为当前目录中名为tmp_trainer的目录的基本TrainingArguments实例。 数据整理器(DataCollator): data_collator:用于从train_dataset或eval_dataset的列表中形成一批数据的功能。如果没有提供tokenizer,将默认使用default_data_collator;否则,将使用DataCollatorWithPadding的实例。 ...
classtransformers.Trainer(model: torch.nn.modules.module.Module = None,args: transformers.training_args.TrainingArguments = None,data_collator: Optional[NewType.<locals>.new_type] = None,train_dataset: Optional[torch.utils.data.dataset.Dataset] = None,eval_dataset: Optional[torch.utils.data.dataset...
Huggingface库中的Trainer类用于训练和评估模型。下面是一些常用的Trainer类的参数: 1. model (required): 要训练的模型。 2. args (required): 训练的参数配置,是一个TrainingArguments对象。 3. data_collator (optional): 数据整理器,用于将输入数据集与模型的输入进行匹配。 4. train_dataset (optional): 训练...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/llms_tuning/blob/main/tutorials/finetune/trl/collate_fn_formatting_func.ipynb LLM loss function:BV1ZA4m1w7D5,BV1ox4y147o1全民花式和中国队一起上场 科技 计算机技术 chat model instruct tuning datacollator sfttrainer trl 夏日运动派对...
DataCollator 用于从数据集创建批次数据，若未提供tokenizer，将默认使用default_data_collator或DataCollatorWithPadding。训练/评估数据集 train_dataset和eval_dataset用于训练和评估，数据集是datasets.Dataset实例。tokenizer 用于数据预处理，自动填充输入至最大长度，便于训练过程，并在训练中断或重用模型时保存...
data_collator=collate_fn, ) trainer.train()notebook_launcher(train_trainer_ddp, args=(), num_processes=2) 相关资源 要了解有关 PyTorch 分布式数据并行性的更多信息,请查看: https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html 要了解有关 🤗 Accelerate 的更多信息,请查看: https://hf.co/docs/acce...
Will default to [`default_data_collator`] if no `tokenizer` is provided, an instance of [`DataCollatorWithPadding`] otherwise. train_dataset(`paddle.io.Dataset` 或 `paddle.io.IterableDataset`,可选): 用于训练的数据集。如果是 `datasets.Dataset`,那么 `model.forward()` 不需要的输入字段会被...
最大长度设为300，同时使用data_collector为DataCollatorWithPadding。加载分类模型，输出类别为2。设置compute_metrics函数，输出accuracy, f1, precision, recall四个指标。设置训练参数TrainingArguments类，创建Trainer。开启模型训练，完成英语数据集的文本分类模型微调。对于中文数据集，使用sougou-mini数据集（...
from datasets import load_dataset from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorForSeq2Seq, AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer """利用load_dataset()来读取数据: - 该方法支持.txt、.csv、.json等文件格式 - 返回结果是一个字典类型 - 读取.txt文件时,若不指定名称,这...