ตั้งค่า Trainer
โมเดลของเราจะแทนที่วลีที่ซับซ้อนด้วยการอธิบายความที่เข้าใจง่ายขึ้น เพื่อเพิ่มความสามารถในการอ่านของการแปล ตัวอย่างเช่น สามารถลดความซับซ้อนของวลี "The inclement weather conditions precipitated the postponement of the outdoor event" เป็น "The bad weather caused the outdoor event to be delayed." มาสร้าง Trainer เพื่อเตรียมเทรนบริการแปลภาษากัน! แบบฝึกหัดนี้จะใช้เวลาสักครู่เมื่อรันคำสั่ง trainer.train()
ข้อมูลต่อไปนี้ถูกโหลดไว้ให้แล้ว:
modelคือโมเดล Transformerdatasetประกอบด้วยชุดข้อมูล MRPC ของประโยคอธิบายความ- ฟังก์ชัน
compute_metricsคืนค่าความแม่นยำและคะแนน F1 - กำหนด
training_argsไว้แล้วในแบบฝึกหัดก่อนหน้า
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การเทรน AI Model อย่างมีประสิทธิภาพด้วย PyTorch
คำแนะนำการฝึกหัด
- ส่ง
modelเข้าไปในคลาสTrainer() - ใส่อาร์กิวเมนต์การเทรนในคลาส
Trainer() - ส่งฟังก์ชันสำหรับคำนวณ metrics เข้าไปในคลาส
Trainer() - แสดงผลอุปกรณ์ที่
trainerเลือกใช้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
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.____)