शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

CV फाइन-ट्यूनिंग: ट्रेनर कॉन्फ़िगरेशन

अब जब आपने डेटासेट तैयार कर लिया है और एक pretrained मॉडल को नई classes के अनुसार एडाप्ट कर लिया है, तो अब अपने ट्रेनर को कॉन्फ़िगर करने का समय है.

transformers लाइब्रेरी से TrainingArguments और Trainer लोड किए गए हैं. मॉडल (model) और डेटासेट (dataset) वैसा ही लोड किया गया है जैसा आपने पहले कॉन्फ़िगर किया था.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • learning rate को 6e-5 पर एडजस्ट करें.
  • Trainer इंस्टेंस को मॉडल, training data, और test data दीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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,
)
कोड संपादित करें और चलाएँ