НачатьНачать бесплатно

Подготовка модели к распределённому обучению

Вы решили использовать библиотеку Hugging Face Accelerator для обучения модели перевода текста. Пришло время подготовить модель к распределённому обучению!

Некоторые данные уже загружены:

  • accelerator — экземпляр класса Accelerator
  • определены объекты model, optimizer, train_dataloader и lr_scheduler

Это упражнение является частью курса

Эффективное обучение моделей ИИ с PyTorch

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Вызовите метод для подготовки объектов к распределённому обучению.
  • Передайте объекты для обучения как позиционные аргументы в accelerator.prepare(), соблюдая порядок возвращаемых значений.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Prepare objects for distributed training
model, optimizer, train_dataloader, lr_scheduler = ____.____(
    # Pass in the training objects matching the order of the output
    ____,
    ____,
    ____,
    ____)
Редактировать и запускать код