Transformers documentation
Trainer
Начало работы
Базовые классы
Модели
Предобработчики
Вывод
API конвейера
Generate API
Оптимизация
Чат с моделями
Развёртывание
Обучение
Начало работы
Настройка
Производительность
Распределённое обучение
Аппаратное обеспечение
Квантование
Интеграции с экосистемой
Ресурсы
API
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).
Trainer
Trainer — это полный цикл обучения и оценки для моделей Transformers. Для начала достаточно иметь модель и набор данных.
Под капотом Trainer выполняет пакетирование, перемешивание и выравнивание вашего набора данных в тензоры. Цикл обучения выполняет прямой проход, вычисляет потерю, выполняет обратное распространение градиентов и обновляет веса. Настройте процесс обучения с помощью TrainingArguments, чтобы настроить всё: от размера пакета и длительности обучения до распределённых стратегий, компиляции и многого другого.
Дальнейшие шаги
- Начните с руководства по дообучению, чтобы познакомиться с обучением большой языковой модели с помощью Trainer.
- См. руководство Наследование методов Trainer с примерами того, как наследовать методы Trainer.
- См. руководство Data collators, чтобы узнать, как создать data collator для пользовательской сборки батчей.
- См. руководство Callbacks, чтобы узнать, как подключаться к событиям обучения.