Konfiguracja klasy Trainer

Twój model będzie zastępował skomplikowane frazy prostszymi, bardziej przystępnymi parafrazami, poprawiając czytelność tłumaczeń. Na przykład może uprościć zdanie „The inclement weather conditions precipitated the postponement of the outdoor event" do postaci „The bad weather caused the outdoor event to be delayed." Skonfiguruj klasę Trainer, aby przygotować trening swojego serwisu tłumaczeniowego! Wykonanie ćwiczenia zajmie trochę czasu ze względu na wywołanie trainer.train().

Następujące dane zostały wczytane wcześniej:

model – model Transformer
dataset – zbiór danych MRPC zawierający parafrazy zdań
compute_metrics – funkcja zwracająca dokładność (accuracy) oraz wynik F1
training_args – zdefiniowane w poprzednim ćwiczeniu

To ćwiczenie jest częścią kursu

Efektywne trenowanie modeli AI z PyTorch

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Przekaż model do klasy Trainer().
Podaj argumenty treningowe w klasie Trainer().
Przekaż funkcję obliczającą metryki do klasy Trainer().
Wyświetl urządzenie wybrane przez obiekt trainer.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

trainer = Trainer(
    # Pass in the model
    model=____,
    # Input the training arguments
    args=____,
    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(trainer.args.____)

Edytuj i uruchom kod