7.创建 TrainingArguments 8.创建 Trainer 9.模型训练 10.模型评估 11.模型预测(区别) !pip install transformers datasets evaluate accelerate 1. 一、改写文本分类 1.导入相关包 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments from datasets import load_dataset...
本来打算用多卡训练个翻译模型,因为不太了解多卡训练,所以就打算直接用Transformers的Trainer了,没想到在多卡Evaluate有bug,真是坑死了。具体bug如下: Trainer类一般要传入一一个compute_metrics函数来计算评估指标,这个函数接收一个eval_preds参数,可以从中解构出preds, labels。 按理来说,应该有len(preds)==len(eval_...
trainer.train() 1. 10.模型评估 trainer.evaluate() # 默认使用trainer中指定的eval_dataset # 也可以更换其他数据集 trainer.evaluate(tokenized_datasets["test"]) 1. 2. 3. 4. 11.模型预测 trainer.predict(tokenized_datasets["test"]) 1. sen = "我觉得这家酒店不错,饭很好吃!" id2_label = {0...
control.should_evaluate =False# 调用事件处理函数,并返回其结果returnself.call_event("on_evaluate", args, state, control, metrics=metrics)# 当执行预测(prediction)时调用的方法defon_predict(self, args: TrainingArguments, state: TrainerState, control: TrainerControl, metrics):# 调用事件处理函数,并返回...
构建Trainer微调模型 1. 简介 本章节将使用Hugging Face 生态系统中的库——Transformers来进行自然语言处理工作(NLP)。 Transformers的历史 以下是 Transformer 模型(简短)历史中的一些参考点: Transformer 架构于 2017 年 6 月推出。原始研究的重点是翻译任务。随后推出了几个有影响力的模型,包括: ...
System Info I'm trying to train T5 model using HugggingFace trainer, but I keep getting this error during the evaluation: TypeError: argument 'ids': 'list' object cannot be interpreted as an integer This is the code for the training argu...
Padding 用于从数据集创建一批示例 data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer) # 开始训练 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"], eval_dataset=dataset["test"], tokenizer=tokenizer, data_collator=data_collator, ) # doctest: +SKIP trainer...
trainer = Trainer( model=model, args=training_args, data_collator=data_collator, train_dataset=dataset, ) 现在模型已经准备好进行训练。 第13 步:预训练模型 一切准备就绪。通过一行代码启动训练器: #@title Step 13: Pre-training the Model%%time ...
from transformers import TrainingArguments, Trainertraining_args = TrainingArguments(output_dir='./TTC4900Model',do_train=True,do_eval=True,num_train_epochs=3,per_device_train_batch_size=16,per_device_eval_batch_size=32,warmup_steps=100,weight_decay=0.01,logging_strategy='steps',logging_dir='...
args:超参数的定义,这部分也是trainer的重要功能,大部分训练相关的参数都是这里设置的,非常的方便: Trainerhuggingface.co classtransformers.TrainingArguments(output_dir: str,overwrite_output_dir: bool = False,do_train: bool = False,do_eval: bool = None,do_predict: bool = False,evaluation_strategy...