基于HuggingFace的模型微调经验
在开源大模型训练与推理技术社区中，模型微调（Fine-tuning）是提升模型性能、适应特定任务的关键环节。本文将分享基于 Hugging Face 的 transformers 库进行模型微调的经验，并提供可复现的步骤和代码示例。
一、环境准备
首先，确保你已安装必要的依赖包：
pip install transformers datasets accelerate
二、数据准备与处理
以文本分类任务为例，我们使用 datasets 库加载并预处理数据。假设我们有一个 CSV 文件 data.csv 包含两列：text 和 label。
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("csv", data_files="data.csv")
# 数据集划分
train_test_split = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.2)
train_dataset = train_test_split["train"]
test_dataset = train_test_split["test"]
三、模型与分词器加载
我们以 bert-base-uncased 模型为例，加载对应的分词器和模型：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
四、数据预处理与编码
定义一个函数对文本进行编码：
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding=True)
train_dataset = train_dataset.map(tokenize_function, batched=True)
test_dataset = test_dataset.map(tokenize_function, batched=True)
五、训练配置与执行
使用 Trainer 类进行训练：
from transformers import TrainingArguments, Trainer
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=16,
per_device_eval_batch_size=16,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir="./logs",
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=test_dataset,
)
trainer.train()
六、保存模型
训练完成后，可将模型保存以便后续使用：
model.save_pretrained("./fine-tuned-model")
tokenizer.save_pretrained("./fine-tuned-model")
通过以上步骤，你可以轻松完成基于 HuggingFace 的模型微调任务。在实际操作中，建议根据具体任务调整 batch size、学习率等超参数，以获得最佳效果。
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