当labels 存在时,所有的 transformers 模型都会输出loss,以及模型的logirs。 设置模型的优化器 为了训练,我们还需要设置模型的优化器以及学习率的scheduler。 Trainer 的默认优化器时 AdamW, 这个优化器和 Adam 一样, 但是多了一些 weight decay regularization处理 (see “Decoupled Weight Decay Regularization” by Il...
preds_output = trainer.predict(emotions_encoded["validation"]) [32/32 00:01] predict()方法的输出是一个PredictionOutput对象,其中包含predictions和label_ids数组,以及我们传递给训练器的指标。 例如,验证集上的指标可以按如下方式访问: preds_output.metrics {'test_loss': 0.21059347689151764, 'test_accuracy'...
trainer.push_to_hub(**kwargs) 任何人可以用你的模型的 Hub 链接访问它。他们还可以使用标识符 "your-username/the-name-you-picked"加载它,例如: from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("sanchit-gandhi/whisper-small-hi...
LLM大模型之Trainer以及训练参数 train_args = TrainingArguments(output_dir="./checkpoints", # 输出文件夹 per_device_train_batch_size=64, # 训练时的batch_size per_device_eval_batch_size=128, # 验证时的batch_size logging_steps=10, # log 打印的频率 evaluation_strategy="epoch", # 评估策略 sa...
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 ...
要了解指标,请阅读 log_metrics() 的文档字符串。唯一的区别是原始未格式化的数字保存在当前方法中。 save_model <来源> ( output_dir: Optional = None _internal_call: bool = False ) 将保存模型,因此您可以使用 from_pretrained() 重新加载它。 仅从主进程保存。 save_state <来源> ( ) 保存Trainer 状...
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: ...
Trainerhuggingface.coclasstransformers.TrainingArguments(output_dir: str,overwrite_output_dir: bool = False,do_train: bool = False,do_eval: bool = None,do_predict: bool = False,evaluation_strategy: transformers.trainer_utils.IntervalStrategy = 'no',prediction_loss_only: bool = False,per_...
🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/src/transformers/trainer.py at main · huggingface/transformers
如果output_dir 存在,则需要是将 Trainer 推送到的存储库的本地克隆。 resume_from_checkpoint (str, optional)— 您的模型的有效检查点所在文件夹的路径。此参数不会直接被 Trainer 使用,而是打算由您的训练/评估脚本使用。有关更多详细信息,请参阅 示例脚本。 hub_model_id (str, optional)— 与本地 output...