Configurar el Entrenador

Tu modelo sustituirá las frases complejas por paráfrasis más sencillas y accesibles para mejorar la legibilidad de las traducciones. Por ejemplo, puede simplificar la frase original "Las inclemencias meteorológicas precipitaron el aplazamiento del evento al aire libre" por "El mal tiempo hizo que se retrasara el evento al aire libre". ¡Construye el Trainer para preparar la formación de tu servicio de traducción de idiomas! El ejercicio tardará algún tiempo en ejecutarse con la llamada a trainer.train().

Se han precargado algunos datos:

model es un modelo de Transformador
dataset contiene el conjunto de datos MRPC de paráfrasis de frases
compute_metrics la función devuelve la precisión y la puntuación F1
Has definido training_args en un ejercicio anterior

Este ejercicio forma parte del curso

Entrenamiento eficiente de modelos de IA con PyTorch

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Instrucciones del ejercicio

Introduce la dirección model en la clase Trainer().
Introduce los argumentos de entrenamiento en la clase Trainer().
Pasa una función para calcular métricas a la clase Trainer().
Imprime el dispositivo que elija trainer.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

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.____)

Editar y ejecutar código