【Transformers基础入门篇7】基础组件之Trainer

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本文为 https://space.bilibili.com/21060026/channel/collectiondetail?sid=1357748的视频学习笔记

项目地址为：https://github.com/zyds/transformers-code

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一、Trainer 简介

• Trainer 是transformers库中提供的训练的函数，内部封装了完整的训练、评估逻辑，并集成了多种的后端，如DeepSpeed、Pytorch FSDP等，搭配TrainingArguments对训练过程中的各项参数进行配置，可以方便快捷地启动模型 单机/分布式训练
• 使用Trainer 进行模型训练对模型的输入输出是有限制的，要求模型返回元组或者ModelOutput的子类
• 如果输入中提供了labels，模型要能返回loss结果，如果是元组，要求loss为元组中的第一个值
• 文档地址：https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/trainer

二、模型微调代码优化

• 任务类型：文本分类
• 使用模型 hfl/rbt3
• 使用Trainer + TrainingArgument优化训练流程

2.0 完整使用流程

• step1：导入包 Trainer，TrainingArguments
• step2：创建TrainingArguments
• step3： 创建Trainer
• step4：模型训练
• step5：模型评估
• step6：模型预测

2.1 导入相关包

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

2.2 加载数据集

dataset = load_dataset("csv", data_files="./ChnSentiCorp_htl_all.csv", split="train")
dataset = dataset.filter(lambda x: x["review"] is not None)

2.3 划分数据集

datasets = dataset.train_test_split(test_size=0.1)

2.4 数据集预处理

import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("../../models/hfl/rbt3")

def process_function(examples):
    tokenized_examples = tokenizer(examples["review"], max_length=128, truncation=True)
    tokenized_examples["labels"] = examples["label"]
    return tokenized_examples

tokenized_datasets = datasets.map(process_function, batched=True, remove_columns=datasets["train"].column_names)

2.5 创建模型

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("../../models/hfl/rbt3")

2.6 创建评估函数

mport evaluate

acc_metric = evaluate.load("../../evaluate/metrics/accuracy")
f1_metric = evaluate.load("../../evaluate/metrics/f1")
#%%
def eval_metric(eval_predict):
    predictions, labels = eval_predict
    predictions = predictions.argmax(axis=-1)
    acc = acc_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)
    f1 = f1_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)
    acc.update(f1) # 最终acc包含accuracy和f1
    return acc

2.7 创建TrainingArguments

train_args = TrainingArguments(output_dir="./checkpoints",      # 输出文件夹
                               per_device_train_batch_size=64,  # 训练时的batch_size
                               per_device_eval_batch_size=128,  # 验证时的batch_size
                               logging_steps=10,                # log 打印的频率
                               evaluation_strategy="epoch",     # 评估策略
                               save_strategy="epoch",           # 保存策略
                               save_total_limit=3,              # 最大保存数
                               learning_rate=2e-5,              # 学习率
                               weight_decay=0.01,               # weight_decay
                               metric_for_best_model="f1",      # 设定评估指标，来评价模型是最好的
                               load_best_model_at_end=True)     # 训练完成后加载最优模型

2.8 创建Trainer

from transformers import DataCollatorWithPadding
trainer = Trainer(model=model, 
                  args=train_args, 
                  train_dataset=tokenized_datasets["train"], 
                  eval_dataset=tokenized_datasets["test"], 
                  data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer),
                  compute_metrics=eval_metric)

2.9 模型训练

trainer.train()

2.10 模型评估

trainer.evaluate(tokenized_datasets["test"])

2.11 模型预测

trainer.predict(tokenized_datasets["test"])

2.12 pipeline测试

from transformers import pipeline

id2_label = id2_label = {0: "差评！", 1: "好评！"}
model.config.id2label = id2_label
pipe = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
sen = "我觉得不错！"
pipe(sen)

原文地址：https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/142524019

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