Configuration du formateur
Une fois les arguments de formation mis en place, vous devez passer au formateur avant d'utiliser le modèle affiné.
TrainingArguments et Trainer ont été chargés pour vous, ainsi que vos précédents model, tokenizer et training_args.
Remarque : l 'entraînement réel a été désactivé pour cet exercice afin qu'il se déroule plus rapidement.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction aux LLM en Python
Instructions
- Configurez l'objet
Trainer(). - Attribuez les arguments d'apprentissage et le tokenizer définis précédemment.
- Former le modèle.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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
____