huggingface 的trainer训练框架优势

最新推荐文章于 2025-05-08 16:17:56 发布

be_humble

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文章标签：人工智能深度学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/be_humble/article/details/134272029

HuggingfaceTransformers库提供了一个基于Transformer模型的预训练语言工具包，支持PyTorch和Tensorflow2.0，包含高效的TrainerAPI用于训练和评估，涵盖了模型加载、保存、优化技巧以及分布式和量化训练。此外，还介绍了其在验证和推理阶段的特性，以及与相关库的集成，如Accelerate和bitsandbytes。

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背景

Huggingface Transformers 是基于一个开源基于 transformer 模型结构提供的预训练语言库，它支持 Pytorch，Tensorflow2.0，并且支持两个框架的相互转换。框架支持了最新的各种NLP预训练语言模型，使用者可以很快速的进行模型的调用，并且支持模型further pretraining 和下游任务fine-tuning。

Transformers 库写了了一个transformers.Trainer API，它是一个简单但功能完整的 PyTorch 训练和评估循环，针对 Transformers 进行了优化，有很多的训练选项和内置功能，同时也支持多GPU/TPU分布式训练和混合精度。即Trainer API是一个封装好的训练器（Transformers库内置的小框架，如果是Tensorflow，则是TFTrainer）

一、开源生态环境

基于huggingface transformers实现，可以快速稳定调用几乎全部开源模型使用。
开源生态良好，企业级维护，网上示例和各种不同需求代码demo多。
官方tutorial 全面。
支持huggingface 各种好用工具库:datasets, evaluate, peft,accelerate等

二、训练阶段

内置训练循环
支持模型不同训练阶段的加载和保存

（模型参数，学习率，优化器，scheduler等）自动保存加载，保证训练中断后继续稳定训练。
log打印，训练阶段log自动打印。
支持各种optmizer，schedular 参数化配置。
支持各种提高模型能力的trick 如warmup，grad_clip ,grad_accumulate 等。
TrainingArguments ，DataArguments，ModelArgument

训练过程，数据相关，模型相关的各种常用参数存在
支持使用datasets 类 map操作，进行数据集高效预处理
支持使用Accelerate库进行分布式训练
1. 🤗 Accelerate 还可以使 DataLoaders 更高效。这是通过自定义采样器实现的，它可以在训练期间自动将部分批次发送到不同的设备，从而允许每个设备只需要储存数据的一部分，而不是一次将数据复制四份存入内存，具体取决于配置。因此，内存总量中只有原始数据集的一个完整副本。该数据集会拆分后分配到各个训练节点上，从而允许在单个实例上训练更大的数据集，而不会使内存爆炸。
2. 自动识别不同节点卡数量和类型，不需要model,数据to(rank), cuda(),to(device)等操作。
支持混合精度训练，包括torch.cuda.amp （torch>1.6) 和 apex （torch<=1.6)
支持使用deepspeed 使用

trainer使用deepspeed 仅使用–deepspeed config 即可，同时config文件中设置为auto，即可使用trainer中默认的参数，简化了参数配置。

支持使用zero1，zero2，zero3，zero-inifinity
支持peft 库使用
1. lora 等（Prefix Tuning, P-Tuning, IA3）仅训练部分参数的加速训练框架。
2. prepare_model_for_int8_training，支持使用int8 量化进行训练，节省大量内存。
3. qlora 将lora 参数量化为NF4 进行进一步节省内存。