Finjustering av en Hugging Face-modell innebærer å tilpasse den forhåndstrente modellen til den spesifikke oppgaven ved å utføre tilleggstrening med et mindre datasett. Denne teknikken er gunstig, siden den lar oss utnytte den store generelle kunnskapen om de forhåndstrente modellene og fokusere mer på særegenhetene ved oppgaven vår.
Finjusteringsprosess
Det første trinnet i å finjustere en Hugging Face-modell er å velge en forhåndstrent modell som passer for oppgaven. Vanlige modeller inkluderer BERT, GPT-2 og RobERTa. Det er viktig å importere de nødvendige bibliotekene, for eksempel Hugging Face's Transformers bibliotek, PyTorch eller TensorFlow.
import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
Etter import, velg en forhåndsopplært modell og instansier tokenizer og modell, pass på å spesifisere riktig modellsjekkpunkt og modelltype.
model_checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_checkpoint)
Deretter forbereder du datasettet for finjustering. Dette kan inkludere tokenisering, polstring og batch-oppretting. Bruk tokenizerens `encode_plus`-metode for å tokenisere inndatatekst, og lag en DataLoader for databatching.
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)
Nå som datasettet er klart, kan du begynne selve finjusteringsprosessen. Definer a treningsløkke med en spesifisert optimizer, for eksempel AdamW, og en læringshastighetsplanlegger. Iterativt oppdater modellvektene mens du minimerer tapsfunksjonen.
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()
Etter finjustering, evaluer modellen på et testsett og lagre den for senere bruk hvis nødvendig.
Biblioteker og funksjoner
Flere nøkkelbiblioteker og funksjoner er avgjørende i finjusteringsprosessen:
- Transformers bibliotek: Dette biblioteket er utviklet av Hugging Face, og tilbyr et bredt utvalg av forhåndstrente modeller og er avgjørende for finjustering. Den støtter både PyTorch- og TensorFlow-rammeverk.
- PyTorch/TensorFlow: Disse populære rammeverkene for dyp læring gir viktige verktøy for modelltrening, for eksempel optimaliseringsprogrammer og læringshastighetsplanleggere, som trengs under finjustering.
- AdamW: Dette er PyTorch-implementeringen av den populære Adam-optimalisatoren med innebygd vektreduksjon. Den er mye brukt for finjustering av transformatormodeller.
- get_linear_schedule_with_warmup: Denne læringshastighetsplanleggeren, levert av Transformers-biblioteket, øker læringshastigheten forsiktig i begynnelsen av treningen for å unngå plutselige endringer og reduserer den jevnt på slutten av treningen for å finjustere mer effektivt.
Avslutningsvis er finjustering av Hugging Face Transformer-modeller en viktig teknikk for å oppnå høy ytelse på spesifikke NLP-oppgaver. Ved å forstå prosessen, koden og de involverte bibliotekene og funksjonene, kan du lage skreddersydde modeller som utmerker seg i ulike applikasjoner.
