CV 파인튜닝: Trainer 구성
이제 데이터셋을 준비하고 사전 학습된 모델을 새 클래스에 맞게 조정했으니, trainer를 구성할 차례예요.
TrainingArguments와 Trainer는 transformers 라이브러리에서 불러왔어요. 모델(model)과 데이터셋(dataset)도 이전에 설정한 대로 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Hugging Face로 배우는 멀티모달 모델
연습 안내
- 학습률을
6e-5로 조정하세요. Trainer인스턴스에 모델, 학습 데이터, 테스트 데이터를 전달하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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,
)