Den Trainer einrichten
Dein Modell ersetzt komplexe Sätze durch einfachere, leichter verständliche Umschreibungen, um die Lesbarkeit der Übersetzungen zu verbessern. So lässt sich zum Beispiel die ursprüngliche Formulierung "Die schlechten Wetterbedingungen führten zu einer Verschiebung der Veranstaltung im Freien" durch "Das schlechte Wetter führte zu einer Verschiebung der Veranstaltung im Freien" vereinfachen. Baue die Trainer
auf, um die Ausbildung deines Sprachübersetzungsdienstes vorzubereiten! Die Übung wird mit dem Aufruf von trainer.train()
einige Zeit in Anspruch nehmen.
Einige Daten wurden bereits geladen:
model
ist ein Transformator-Modelldataset
enthält den MRPC-Datensatz mit Satzumschreibungencompute_metrics
Funktion liefert Genauigkeit und F1-Punktzahl- Du hast
training_args
in einer früheren Übung definiert
Diese Übung ist Teil des Kurses
Effizientes KI-Modelltraining mit PyTorch
Anleitung zur Übung
- Gib die
model
an die KlasseTrainer()
weiter. - Gib die Trainingsargumente in der Klasse
Trainer()
ein. - Übergib eine Funktion zur Berechnung von Metriken an die Klasse
Trainer()
. - Drucke das Gerät, das die
trainer
auswählt.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
trainer = Trainer(
# Pass in the model
____=____,
# Input the training arguments
____=____,
train_dataset=dataset["train"],
eval_dataset=dataset["validation"],
# Pass in a function to compute metrics
compute_metrics=____,
)
trainer.train()
# Print the device that the trainer chooses
print(____.args.____)