Hugging Face教程(二十二):模型预测(predictions)和评估(metrics) 04:12 Hugging Face教程(二十一):调整学习率 | 学习率调度 | 优化器 04:14 Hugging Face教程(二十):如何通过Tensorflow微调预训练模型 05:05 Hugging Face教程(十九):Keras简介 | Keras和Tensorflow的关系 02:51 Hugging Face教程(十八):Tra...
所有这些类都可以使用通用的from_pretrained()实例化方法,以简单统一的方式从受过训练的实例中初始化,该方法将负责下载(如果需要),缓存和加载相关的类实例以及相关的数据(config的的超参数,再Hugging Face Hub上提供的预先训练的检查点或您自己保存的检查点的tokenizer生成器的词汇表和模型的权重)。 在这三个基本类的...
不可否认，就Trainer的单个python文件，代码都超过3000多行，确实很难看懂。但是，这个Trainer类，真正关键...
trainer.train() #trainer.train(resume_from_checkpoint=True)此时训练后发现test文件夹下包含5个checkpoi...
下面是一个使用Python和Transformers库进行模型评估的基本步骤,假设你已经有了一个预训练模型和相应的数据集处理器。...这里假设你使用的是Hugging Face的datasets库加载数据,例如IMDB数据集。...padding='max_length') encoded_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True) 2.2.5 步骤5: 创建训练和...
The best approach is not to write your own dataset readers from scratch, as this tutorial does, but to use the Hugging Face datasets library, which is already integrated with Hugging Face transformers. Here is a step-by-step guide on how to adapt the tutorial to the datasets library: First...
Huggingface模型卡是一个用于自然语言处理(NLP)任务的开源软件库和平台。它提供了各种预训练的语言模型和相关工具,使开发人员能够轻松地使用这些模型来解决各种NLP问题。 Huggingfa...
sft_trainer是RLHF的第一步,当然这一步并不一定要使用trl来完成(大量的诸如instruction tuning等都属于sft的范畴,也有丰富的实现),不过为保证本系列的完整性并对RLHF的过程有清晰阐述,这里还是对sft进行一些详细解读。 二、sft_trainer使用示例:examples/scripts/sft.py ...
最好的方法不是像本教程那样从头开始编写自己的数据集读取器,而是使用 Hugging Face 数据集库,它已经与 Hugging Face 转换器集成。 以下是有关如何使教程适应数据集库的分步指南: 首先,我们必须将教程中的原始 CSV 转换为可以使用 load_dataset 函数加载的内容。我们将预处理原始 train.csv CSV 并保存文件 new...
A Hugging Face Transformers Trainer can receive a per_device_train_batch_size argument, or an auto_find_batch_size argument. However, they seem to have different effects. One thing to consider is that per_device_train_batch_size defaults to 8: it is always set, and you ca...