TrainingArguments centralizează peste 100 de parametri de execuție pentru procesul de antrenare neuronală gestionat de Trainer.
Exemplu de utilizare
from transformers import TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./lora-checkpoints",
eval_strategy="steps",
eval_steps=100,
save_steps=100,
learning_rate=2e-4,
per_device_train_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=4,
num_train_epochs=3,
weight_decay=0.01,
bf16=True,
logging_dir="./logs",
report_to="none"
)Parametrul gradient_accumulation_steps permite simularea unor batch-uri mari chiar și cu memorie VRAM limitată.
Întrebări & Exemple practice:
Clasa TrainingArguments în Transformers: Hiperparametrii Compleți de AntrenareAi o întrebare despre Clasa TrainingArguments în Transformers: Hiperparametrii Compleți de Antrenare 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.