ÎncepețiÎncepe gratuit

Fine-tuning CV: configurarea trainer-ului

Acum că ai pregătit setul de date și ai adaptat un model preantrenat la noile clase, este momentul să configurezi trainer-ul.

TrainingArguments și Trainer au fost încărcate din biblioteca transformers. Modelul (model) și setul de date (dataset) au fost încărcate conform configurației anterioare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Setează rata de învățare la 6e-5.
  • Furnizează modelul, datele de antrenament și datele de testare instanței Trainer.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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,
)
Editează și rulează codul