Fino podešavanje modela Hugging Face uključuje prilagođavanje prethodno obučenog modela specifičnom zadatku izvođenjem dodatne obuke s manjim skupom podataka. Ova tehnika je korisna jer nam omogućava da iskoristimo ogromno opšte znanje o unapred obučenim modelima i da se više fokusiramo na posebnosti našeg zadatka.
Proces finog podešavanja
Prvi korak u finom podešavanju modela Hugging Face je odabir prethodno obučenog modela koji odgovara zadatku. Često korišteni modeli uključuju BERT, GPT-2 i RoBERTa. Neophodno je uvesti potrebne biblioteke, kao što je Hugging Face Biblioteka transformatora, PyTorch ili TensorFlow.
import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
Nakon uvoza, odaberite unaprijed obučeni model i instancirajte tokenizer i model, pazeći da navedete ispravnu kontrolnu tačku modela i tip modela.
model_checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_checkpoint)
Zatim pripremite svoj skup podataka za fino podešavanje. Ovo može uključivati tokenizaciju, popunjavanje i kreiranje serije. Koristite metodu `encode_plus` tokenizera za tokeniziranje ulaznog teksta i kreirajte DataLoader za batching podataka.
from torch.utils.data import DataLoader # Tokenize the dataset inputs = tokenizer(sentences, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) # Create a DataLoader dataloader = DataLoader(inputs, batch_size=16)
Sada kada je skup podataka spreman, možete započeti stvarni proces finog podešavanja. Definišite a trening petlja sa specificiranim optimizatorom, kao što je AdamW, i planerom brzine učenja. Iterativno ažurirajte težine modela uz minimiziranje funkcije gubitka.
from transformers import AdamW, get_linear_schedule_with_warmup
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=100, num_training_steps=len(dataloader))
for batch in dataloader:
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()
scheduler.step()
optimizer.zero_grad()
Nakon finog podešavanja, procijenite model na test setu i sačuvajte ga za kasniju upotrebu ako je potrebno.
Biblioteke i funkcije
Nekoliko ključnih biblioteka i funkcija je neophodno u procesu finog podešavanja:
- Biblioteka transformatora: Razvijena od strane Hugging Facea, ova biblioteka nudi širok raspon unaprijed obučenih modela i ključna je za fino podešavanje. Podržava i PyTorch i TensorFlow okvire.
- PyTorch/TensorFlow: Ovi popularni okviri dubokog učenja pružaju osnovne alate za obuku modela, kao što su optimizatori i planeri brzine učenja, potrebni tokom finog podešavanja.
- AdamW: Ovo je PyTorch implementacija popularnog Adam optimizatora sa ugrađenim smanjenjem težine. Široko se koristi za fino podešavanje modela transformatora.
- get_linear_schedule_with_warmup: Ovaj planer brzine učenja, koji obezbjeđuje biblioteka Transformers, lagano povećava brzinu učenja na početku treninga kako bi se izbjegle iznenadne promjene i glatko je smanjuje na kraju treninga kako bi se efikasnije podesio.
U zaključku, fino podešavanje modela Hugging Face Transformer je suštinska tehnika za postizanje visokih performansi na specifičnim NLP zadacima. Razumijevanjem procesa, koda i uključenih biblioteka i funkcija, možete kreirati modele po mjeri koji se ističu u različitim aplikacijama.
