Configurer le Trainer

Votre modèle remplacera des formulations complexes par des reformulations plus simples et accessibles afin d’améliorer la lisibilité des traductions. Par exemple, il peut simplifier la phrase originale « The inclement weather conditions precipitated the postponement of the outdoor event » en « The bad weather caused the outdoor event to be delayed. ». Créez le Trainer pour préparer l’entraînement de votre service de traduction automatique ! L’Exercice prendra un peu de temps à s’exécuter lors de l’appel à trainer.train().

Des données ont été préchargées :

model est un modèle Transformer
dataset contient le jeu de données MRPC de paraphrases de phrases
La fonction compute_metrics renvoie l’accuracy et le score F1
Vous avez défini training_args dans un exercice précédent

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Entraîner efficacement des modèles d’IA avec PyTorch</cours>

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Instructions de l’exercice

Passez model à la classe Trainer().
Fournissez les arguments d’entraînement dans la classe Trainer().
Passez une fonction pour calculer les métriques à la classe Trainer().
Affichez le périphérique sélectionné par trainer.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

trainer = Trainer(
    # Pass in the model
    model=____,
    # Input the training arguments
    args=____,
    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(trainer.args.____)

Modifier et exécuter le code