dexblog.ro
Acces rapid: Învață AI Învață Programare Specificații Dispozitive Comparații
HF Toate componentele Hugging Face Hub & Transformers

Metoda Trainer.save_model în Transformers: Exportul Greutăților și Tokenizerului în Hugging Face Hub & Transformers

Antrenare și Evaluare (Trainer API) Transformers 4.40+ Q&A AI / Distribuie cod

Salvarea modelului antrenat, a fișierelor de configurare și a vocabularului tokenizer într-un pachet complet gata de producție.

Sintaxă & invocare Python 
trainer.save_model('./final_model')

Metoda save_model() scrie pe disc starea finală a modelului în format securizat safetensors, salvând împreună cu acesta fișierele de configurare JSON și setările tokenizer-ului asociat.

Exemplu de utilizare

# Salvarea rezultatului antrenării
trainer.save_model("./modele/clasificator-romana-v1")
tokenizer.save_pretrained("./modele/clasificator-romana-v1")

# Reîncărcare imediată din directorul exportat
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="./modele/clasificator-romana-v1")

Dacă este configurat argumentul push_to_hub=True, modelul este încărcat automat în contul Hugging Face.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Metoda Trainer.save_model în Transformers: Exportul Greutăților și Tokenizerului

Ai o întrebare despre Metoda Trainer.save_model în Transformers: Exportul Greutăților și Tokenizerului sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.