Накопичення градієнтів із Trainer
Ви налаштовуєте Trainer для своєї моделі перекладу мов із використанням накопичення градієнтів, щоб ефективно тренуватися на більших пакетах. Ваша модель спрощуватиме переклади, навчаючись на парафразах з набору даних MRPC. Налаштуйте параметри тренування для накопичення градієнтів! Виконання цієї вправи займе певний час через виклик trainer.train().
model, dataset і функцію compute_metrics() уже визначено.
Ця вправа є частиною курсу
Ефективне тренування моделей ШІ з PyTorch
Інструкції до вправи
- Встановіть кількість кроків накопичення градієнтів рівною двом.
- Передайте параметри тренування до
Trainer.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
evaluation_strategy="epoch",
# Set the number of gradient accumulation steps to two
____=____
)
trainer = Trainer(
model=model,
# Pass in the training arguments to Trainer
____=____,
train_dataset=dataset["train"],
eval_dataset=dataset["validation"],
compute_metrics=compute_metrics,
)
trainer.train()