เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

CV fine-tuning: trainer configuration

Now that you have prepared the dataset and adapted a pretrained model to the new classes, it is time to configure your trainer.

The TrainingArguments and Trainer have been loaded from the transformers library. The model (model) and dataset (dataset) have been loaded as you previously configured them.

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Multi-Modal Models with Hugging Face

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Adjust the learning rate to 6e-5.
  • Provide the model, training data, and test data to the Trainer instance.

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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,
)
แก้ไขและรันโค้ด