トレーナーの設定
トレーニング引数の設定が完了したら、ファインチューニング済みモデルを使う前に、次はトレーナーに進む必要があります。
TrainingArguments と Trainer は、あなたのために読み込まれており、これまでに定義した model、tokenizer、training_args とともにすでに読み込まれています。
注意: この演習では処理時間を短縮するため、実際のトレーニングは無効化されています。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ LLM の入門
演習の手順
Trainer()オブジェクトを設定する。- 事前に定義したトレーニング引数とトークナイザーを割り当てる。
- モデルを学習する。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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
____