trainer专题

使用 HuggingFace 中的 Trainer 进行 BERT 模型微调，太方便了！！！

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学. 针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集：《大模型面试宝典》(2024版) 发布！圈粉无数！《PyTorch 实战宝典》火了！！！以往，我们在使用HuggingFace在训练BERT模型时，代码

YOLOV8逐步分解(3)_trainer训练之模型加载

yolov8逐步分解(1)--默认参数&超参配置文件加载 yolov8逐步分解(2)_DetectionTrainer类初始化过程接上2篇文章，继续讲解yolov8训练过程中的模型加载过程。使用默认参数完成训练器trainer的初始化后，执行训练函数train()开始YOLOV8的训练。 1. train()方法实现代码如下所示： def train(self):"""A

【CenterFusion】run_epoch()函数-训练一轮epoch-CenterFusion/src/lib/trainer.py

文件位置：CenterFusion/src/lib/trainer.py run_epoch作用：CenterFusion 项目训练一轮epoch过程在 main.py 函数中，生成了训练器，然后再使用训练器训练一个 epochrun_epoch()函数的定义在src\lib\trainer.py150行左右，它的主要过程如下所示： def run_epoch(self, phase,

【Python】科研代码学习：八 FineTune PretrainedModel (用 trainer，用 script)；LLM文本生成

【Python】科研代码学习：八 FineTune PretrainedModel [用 trainer，用 script] LLM文本生成自己整理的 HF 库的核心关系图用 trainer 来微调一个预训练模型用 script 来做训练任务使用 LLM 做生成任务可能犯的错误，以及解决措施自己整理的 HF 库的核心关系图根据前面几期，自己整理的核心库的使用/继承关系

NLP（六十六）使用HuggingFace中的Trainer进行BERT模型微调

以往，我们在使用HuggingFace在训练BERT模型时，代码写得比较复杂，涉及到数据处理、token编码、模型编码、模型训练等步骤，从事NLP领域的人都有这种切身感受。事实上，HugggingFace中提供了datasets模块（数据处理）和Trainer函数，使得我们的模型训练较为方便。关于datasets模块，可参考文章NLP（六十二）HuggingFace中的Datasets使用。

ChatGLM的Trainer模块解析

Trainer类为什么这样比较好 Trainer是一个简单但功能完备的PyTorch训练和评估循环，针对🤗 Transformers进行了优化。参数: model: [PreTrainedModel]或torch.nn.Module类型，可选。用于训练、评估或预测的模型。如果未提供，则必须传入model_init。args: [TrainingArguments]类型，可选。用于调整

飞桨自然语言处理框架 paddlenlp的 trainer

飞桨（PaddlePaddle）的NLP库PaddleNLP中的Trainer类是一个用于训练和评估模型的简单但功能完整的循环。它被优化用于与PaddleNLP一起使用。Trainer类简化了训练过程，提供了自动的批处理、模型保存、日志记录等特性。以下是Trainer类的主要参数和功能：模型： model：可以是一个预训练的模型或一个自定义的paddle.nn.Layer。如果使用自定义模型

【HuggingFace Transformer库学习笔记】基础组件学习：Trainer

基础组件学习——Trainer 导入包 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArgumentsfrom datasets import load_dataset 加载数据集 dataset = load_dataset("csv",

FATE —— 二.2.5 Homo-NN定制Trainer以控制训练过程

前言在本教程中，您将学习如何创建和定制您自己的Trainer，以控制培训过程、进行预测并汇总结果以满足您的特定需求。我们将首先向您介绍需要实现的TrainerBase类的接口。然后，我们将提供FedProx算法的工具示例（请注意，这只是一个工具示例，不应在生产中使用），以帮助您更好地理解教练定制的概念。 Trainer基本类基础 TrainerBase Class是FATE中所有Homo N

FATE —— 二.2.6 Homo-NN使用FATE接口Trainer

前言在本教程中，我们将演示如何使用培训师用户界面返回格式化的预测结果，评估模型的性能，保存模型，并在仪表板上显示损失曲线和性能分数。这些接口允许您的培训师与FATE框架集成，使其更易于使用。由于官方网站的示例代码有一定的错误，所以在此进行声明，改正后的_proximal_term如下所示： def _proximal_term(self, model_a, model_b):diff_ =

【deepspeed】 gpt模型训练报错run_clm_no_trainer.py: error: unrecognized arguments: --local-rank=0

测试场景：使用deepspeed框架训练gpt模型问题：报错torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError 具体见截图：解决办法：含义：表明在运行 train.py 脚本时，传递了一个未被识别的参数 --local-rank=1 这里我在train.py脚本文件中果然没有找到–local