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 Ilya...
有了这个最终成分,我们可以使用“Trainer”实例化和微调我们的模型: from transformers import Trainer trainer = Trainer(model=model, args=training_args, compute_metrics=compute_metrics, train_dataset=emotions_encoded["train"], eval_dataset=emotions_encoded["validation"], tokenizer=tokenizer) trainer.train(...
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...
Whisper 是一个基于 transformer 的编码器 - 解码器模型 (也称为 序列到序列 模型),它将音频的频谱图特征 序列 映射到文本的词 _序列_。首先,通过特征提取器将原始音频输入变换为对数梅尔声谱图 (log-Mel spectrogram)。然后,transformer 编码器对声谱图进行编码,生成一系列编码器隐含状态。最后,解码器基于先前输出...
保存Trainer 状态,因为 Trainer.save_model 仅保存了模型的 tokenizer 在分布式环境下,这仅适用于秩为 0 的进程。 train <来源> ( resume_from_checkpoint: Union = None trial: Union = None ignore_keys_for_eval: Optional = None **kwargs ) 参数 resume_from_checkpoint (str 或bool, 可选)— 如果是...
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 ...
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...