随后将其作为输入字典传递给forward()模型方法。这是由Trainer类完成的,例如这里的第 573-576 行: def_training_step( self, model: nn.Module, inputs: Dict[str, torch.Tensor], optimizer: torch.optim.Optimizer )-> float:model.train()fork, vininputs.items(): inputs[k] = v.to(self.args.devi...
from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments(output_dir="test_trainer", evaluation_strategy="epoch") Trainer 包含了模型,训练的参数,训练集,测试集,指标参数 from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( 'test-trainer', per_de...
"A callback that prints a message at the beginning of training" def __init__(self, prof): self.prof = prof def on_train_begin(self, args, state, control, **kwargs): print("Starting training") def on_step_end(self, args: TrainingArguments, state: TrainerState, control: TrainerContro...
#@title Step 12: Initializing the TrainerfromtransformersimportTrainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir="./KantaiBERT", overwrite_output_dir=True, num_train_epochs=1, per_device_train_batch_size=64, save_steps=10_000, save_total_limit=2, ) trainer = Trainer( m...
="9994"# modify if RuntimeError: Address already in useos.environ["RANK"]="0"os.environ["LOCAL_RANK"]="0"os.environ["WORLD_SIZE"]="1"# 现在按照正常方式进行,加上传递deepspeed配置文件training_args=TrainingArguments(...,deepspeed="ds_config_zero3.json")trainer=Trainer(...)trainer.train...
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: ...
步骤2:使用trainer训练 如果你的数据集定义为上述的格式,就可以非常方面的使用transformers中trainer训练。 fromtransformersimportDistilBertForSequenceClassification,Trainer,TrainingArguments #训练细节 training_args=TrainingArguments( ...
tokenizer.train(["austen-emma.txt"], trainer) 还需要添加特殊的标记以进行考虑。为了保存分词器,需要创建一个目录,如下所示: !mkdir tokenizer_gpt 您可以通过运行以下命令保存分词器: tokenizer.save("tokenizer_gpt/tokenizer.json") 现在分词器已保存,是时候预处理语料库并使其准备好进行 GPT-2 训练了,但首...
您可以在🤗 Trainer 中启用此模式: TrainingArguments(tf32=True, **default_args) tf32 无法通过tensor.to(dtype=torch.tf32)直接访问,因为它是内部 CUDA 数据类型。您需要torch>=1.7才能使用 tf32 数据类型。 有关tf32 与其他精度的更多信息,请参考以下基准测试:RTX-3090和A100。 Flash Attention 2 您可以...
data_collator=DataCollatorForMultipleChoice(tokenizer), compute_metrics=compute_metrics, ) 现在,我们可以通过调用train方法来微调模型: trainer.train() TrainOutput(global_step=6897, training_loss=0.19714653808275168) 最后,不要忘记将你的模型上传到模型中心。