Configurer le formateur
Maintenant que les paramètres d'entraînement sont définis, passez au formateur avant de mettre en service le modèle ajusté finement.
TrainingArguments et Trainer ont été chargés pour vous, ainsi que votre model, tokenizer et training_args précédents.
Remarque : l'entraînement réel a été désactivé pour cet exercice afin qu'il s'exécute plus rapidement.
Cette activité fait partie du cours
Introduction aux LLM avec Python
Instructions de l’exercice
- Configurez l'objet
Trainer(). - Assignez les paramètres d'entraînement et le tokenizer définis précédemment.
- Entraînez le modèle.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Set up the trainer object
trainer = ____(
model=model,
# Assign the training arguments and tokenizer
____,
train_dataset=tokenized_training_data,
eval_dataset=tokenized_test_data,
____
)
# Train the model
____