Configurer le Trainer

Votre modèle remplacera des formulations complexes par des paraphrases plus simples et plus 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 linguistique ! L’exercice prendra un peu de temps à s’exécuter avec l’appel à trainer.train().

Des données ont été préchargées :

model est un modèle Transformer
dataset contient l’ensemble de données MRPC de paraphrases de phrases
la fonction compute_metrics renvoie la précision (accuracy) et le score F1
vous avez défini training_args dans un exercice précédent

Cet exercice fait partie du cours

Entraîner efficacement des modèles d’IA avec PyTorch

Afficher le cours

Instructions

Passez model à la classe Trainer().
Fournissez les arguments d’entraînement dans la classe Trainer().
Passez une fonction de calcul des métriques à la classe Trainer().
Affichez le périphérique sélectionné 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