**model**: 选择所使用的模型,可选有uie-base, uie-medium, uie-mini, uie-micro和uie-nano,默认为uie-base。 **debug**: 是否开启debug模式对每个正例类别分别进行评估,该模式仅用于模型调试,默认关闭。 4.结果预测 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #关系抽取 from pprint import ...
可选择的有 "uie-base"、 "uie-medium", "uie-mini", "uie-micro", "uie-nano", "uie-m-base", "uie-m-large"。 multilingual:是否是跨语言模型,用 "uie-m-base", "uie-m-large" 等模型进微调得到的模型也是多语言模型,需要设置为 True;默认为 False。 output_dir:必须,模型训练或压缩后保存的...
只需输入模型、数据集等就可以使用 TrainerAPI高效快速地进行预训练、微调和模型压缩等任务,可以一键启动多卡训练、混合精度训练、梯度累积、断点重启、日志显示等功能,Trainer API 还针对训练过程的通用训练配置做了封装,比如:优化器、学习率调度等。 使用下面的命令,使用 uie-base 作为预训练模型进行模型微调,将微调后...
negative_ratio: 最大负例比例,该参数只对抽取类型任务有效,适当构造负例可提升模型效果。负例数量和实际的标签数量有关,最大负例数量 = negative_ratio * 正例数量。该参数只对训练集有效,默认为5。为了保证评估指标的准确性,验证集和测试集默认构造全负例。 splits: 划分数据集时训练集、验证集所占的比例。
model: 选择模型,程序会基于选择的模型进行模型微调,可选有 "uie-base", "uie-medium", "uie-mini", "uie-micro" 和 "uie-nano",默认为 "uie-base"。 seed: 随机种子,默认为 1000。 logging_steps: 日志打印的间隔 steps 数,默认为 10。 valid_steps: evaluate 的间隔 steps 数,默认为 100。 device...
可选择的有 "uie-base"、 "uie-medium", "uie-mini", "uie-micro", "uie-nano", "uie-m-base", "uie-m-large","uie-x-base"。 multilingual:是否是跨语言模型,用 "uie-m-base", "uie-m-large" 等模型进微调得到的模型也是多语言模型,需要设置为 True;默认为 False。 device: 训练设备,可...
# 训练UIE模型 # 使用标注数据进行小样本训练,模型参数保存在./checkpoint/目录。 # tips: 推荐使用GPU环境,否则可能会内存溢出。CPU环境下,可以修改model为uie-tiny,适当调下batch_size。 ! python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3" finetune.py --train_path ./data/train.txt --dev...
如图:默认模型只能提取出药品名称,接下来,通过训练数据进行UIE模型微调 环境配置 自己创建项目有个好处,避免了好多版本问题带来的坑:https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/18265581#问题处理 Python 3.10.10 paddlepaddle-gpu Version: 2.5.2 [模型微调必须GPU,其它可以CPU] ...
本项目为UIE框架升级版本实体关系抽取,详细讲解了数据标注,以及医疗领域NER微调,同时完成基于SimpleServing的快速服务化部署,并考虑了在一些工业应用场景中对性能的要求较高,若不能有效压缩则无法实际应用。因此,将UIE模型的知识迁移到封闭域信息抽取小模型,同时使用FasterTokenizer进行文本预处理加速,整体提速7.6x倍。