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Ajustement fin en CV : configuration du trainer

Maintenant que vous avez préparé l'ensemble de données et adapté un modèle préentraîné aux nouvelles classes, il est temps de configurer votre trainer.

Les TrainingArguments et le Trainer ont été importés de la bibliothèque transformers. Le modèle (model) et l'ensemble de données (dataset) ont été chargés comme vous les avez configurés plus tôt.

Cette activité fait partie du cours

Modèles multimodaux avec Hugging Face

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Instructions de l’exercice

  • Réglez le taux d'apprentissage à 6e-5.
  • Fournissez le modèle, les données d'entraînement et les données de test à l'instance de Trainer.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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,
)
Modifier et exécuter le code