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Ajustes finos no CV: configuração do treinador

Agora que você preparou o conjunto de dados e adaptou um modelo pré-treinado às novas classes, é hora de configurar seu treinador.

Os pacotes TrainingArguments e Trainer foram carregados da biblioteca transformers. O modelo (model) e o conjunto de dados (dataset) foram carregados como você configurou antes.

Este exercício faz parte do curso

Modelos multimodais com Hugging Face

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Instruções do exercício

  • Ajuste a taxa de aprendizagem para 6e-5.
  • Forneça o modelo, os dados de treinamento e os dados de teste para a instância do Trainer.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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,
)
Editar e executar o código