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Lebenslauf optimieren: Trainer-Einstellungen anpassen

Nachdem du den Datensatz vorbereitet und ein vortrainiertes Modell an die neuen Klassen angepasst hast, kannst du jetzt deinen Trainer konfigurieren.

Die Bibliotheken „ TrainingArguments “ und „ Trainer “ wurden aus der Bibliothek „ transformers “ geladen. Das Modell (model) und der Datensatz (dataset) wurden so geladen, wie du sie vorher eingerichtet hast.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Multimodale Modelle mit Hugging Face

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Anleitung zur Übung

  • Passe die Lernrate auf „ 6e-5 “ an.
  • Stell das Modell, die Trainingsdaten und die Testdaten für die Instanz „ Trainer “ bereit.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="dataset_finetune",
    # Adjust the learning rate
    ____,
    gradient_accumulation_steps=4,
    num_train_epochs=3,
    push_to_hub=False
)

trainer = Trainer(
    # Provide the model and datasets
    model=____,
    args=training_args,
    data_collator=data_collator,
    train_dataset=____,
    eval_dataset=____,
    processing_class=image_processor,
    compute_metrics=compute_metrics,
)
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