用Hugging Face 进行预训练模型微调：NLP任务轻松搞定！

用HuggingFace进行预训练模型微调：NLP任务轻松搞定！

咱今儿个说说NLP里一个贼好用的东西——HuggingFace的transformers库，这玩意儿能让咱轻松微调预训练模型，省事儿！啥是预训练模型？你就理解成一个在海量文本上训练过的“老司机”，它对语言的理解力杠杠的。微调呢，就是拿这个“老司机”再针对咱自己手里那点儿特殊任务练练手，让它更适应咱的需求。

##安装transformers库

先装上再说，就像玩游戏要先下载一样。

pipinstalltransformers

##选择预训练模型

HuggingFace提供一堆预训练模型，就像武器库一样，BERT、RoBERTa、GPT-2等等，琳琅满目。选哪个？得看你的任务，情感分析、文本分类、问答啥的，各有各的“神器”。比如，BERT就比较全面，啥都能干点儿。

##准备数据集

数据得整理好，就像炒菜备菜一样。一般来说，需要把数据分成训练集、验证集和测试集。训练集用来训练模型，验证集用来调整参数，测试集用来评估最终效果。

fromdatasetsimportload_dataset

dataset=load_dataset("imdb")#或者你自己的数据集

train_dataset=dataset["train"]
test_dataset=dataset["test"]

##数据预处理

这步贼关键，得把文本转换成模型能“消化”的格式。transformers库提供了一些方便的工具，比如Tokenizer，可以把文本变成一个个数字ID。

fromtransformersimportAutoTokenizer

model_name="bert-base-uncased"#或者其他你选的模型
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

deftokenize_function(examples):
returntokenizer(examples["text"],padding="max_length",truncation=True)

tokenized_train_dataset=train_dataset.map(tokenize_function,batched=True)
tokenized_test_dataset=test_dataset.map(tokenize_function,batched=True)

温馨提示：padding和truncation是处理不同长度文本的利器，别忘了用。

##定义模型

“老司机”得告诉它要干啥，这就是定义模型。咱可以用AutoModelForSequenceClassification之类的，根据任务选。

fromtransformersimportAutoModelForSequenceClassification,TrainingArguments,Trainer

model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name,num_labels=2)#num_labels根据你的任务调整

##设置训练参数

训练参数就像调料一样，得放对量。学习率、批大小啥的，都得调。

training_args=TrainingArguments(
output_dir="./results",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=16,
per_device_eval_batch_size=16,
num_train_epochs=3,#训练几轮
weight_decay=0.01,
)

温馨提示：学习率太大会“翻车”，太小会“龟速”训练，得慢慢试。

##训练模型

万事俱备，开始训练！就像煲汤一样，慢慢“炖”出来。

trainer=Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_train_dataset,
eval_dataset=tokenized_test_dataset,
)

trainer.train()

##评估模型

训练完得看看效果，就像菜做好了要尝尝咸淡。

importevaluate

metric=evaluate.load("accuracy")

defcompute_metrics(eval_pred):
logits,labels=eval_pred
predictions=np.argmax(logits,axis=-1)
returnmetric.compute(predictions=predictions,references=labels)

trainer.evaluate()

##保存和加载模型

训练好的模型得存起来，下次用直接加载，就像做好菜放冰箱里一样。

trainer.save_model("./best_model")#保存

#加载
fromtransformersimportpipeline

classifier=pipeline("sentiment-analysis",model="./best_model")#或者其他任务

用HuggingFace微调预训练模型，就像开挂一样，让NLP任务变得轻松愉快。记住，选择合适的模型和参数很关键，得多试试，才能找到最适合你的“配方”。

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料，现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

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