Configurer le formateur

Votre modèle remplacera les phrases complexes par des paraphrases plus simples et plus accessibles afin d'améliorer la lisibilité des traductions. Par exemple, il peut simplifier la phrase originale "Les conditions météorologiques défavorables ont précipité le report de l'événement en plein air" par "Le mauvais temps a entraîné le report de l'événement en plein air". Construisez le site Trainer pour préparer la formation de votre service de traduction linguistique ! L'exercice prendra un certain temps à se dérouler avec l'appel à trainer.train().

Certaines données ont été préchargées :

model est un modèle de transformateur
dataset contient l'ensemble de données MRPC de paraphrases de phrases
compute_metrics La fonction renvoie la précision et le score F1
Vous avez défini training_args dans un exercice précédent

Cet exercice fait partie du cours

Entraînement efficace de modèles d'IA avec PyTorch

Afficher le cours

Instructions

Passez la classe model à la classe Trainer().
Saisissez les arguments de formation dans la classe Trainer().
Transmettez à la classe Trainer() une fonction permettant de calculer les métriques.
Imprimez le dispositif choisi par trainer.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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.____)

Modifier et exécuter le code