AI說書 - 從0開始 - 176 | 初始化 Trainer

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

整理目前手上有的素材：

• 準備資料集：AI說書 - 從0開始 - 162 | 準備Pretrain模型需要的資料
• 準備必備函數庫：AI說書 - 從0開始 - 163 | 準備Pretrain模型需要的函數庫
• Tokenizer 前言：AI說書 - 從0開始 - 164 | Tokenizer 前言
• 訓練自己的 Tokenizer：AI說書 - 從0開始 - 165 | 訓練自己的Tokenizer
• 保存訓練好的 Tokenizer：AI說書 - 從0開始 - 166 | 保存訓練好的 Tokenizer
• Tokenizer 使用方式：AI說書 - 從0開始 - 167 | Tokenizer 使用方式
• GPU 及 CUDA 確認：AI說書 - 從0開始 - 168 | GPU 資源確認
• 編輯模型的 Config 檔：AI說書 - 從0開始 - 169 | 編輯模型的 Config 檔
• 初始化模型：AI說書 - 從0開始 - 170 | 初始化模型
• 模型參數探索：AI說書 - 從0開始 - 171 | 模型參數探索
• 模型參數探索：AI說書 - 從0開始 - 172 | 模型參數探索
• 模型參數探索：AI說書 - 從0開始 - 173 | 模型參數探索
• 模型參數探索：AI說書 - 從0開始 - 174 | 模型參數探索
• Data Collator 建立：AI說書 - 從0開始 - 175 | Data Collator 建立

資料準備齊全，也做好 Tokenization，即可以來創建 Trainer，程式如下：

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(output_dir = "./KantaiBERT",
																			overwrite_output_dir = True,
																			num_train_epochs = 1,
																			per_device_train_batch_size = 64,
																			save_steps = 10000,
																			save_total_limit = 2)
																			
trainer = Trainer(model = model,
										args = training_args,
										data_collator = data_collator,
										train_dataset = dataset)

當中參數說明如下：

• output_dir = "./KantaiBERT"：檢查點目錄
• overwrite_output_dir = True：輸出內容的覆蓋
• Num_train_epochs = 1：整體數據訓練輪數
• per_device_train_batch_size = 64：一次訓練資料筆數
• save_steps = 10000：檢查點週期
• save_total_limit = 2：資料刪除前需要累積的檢查點筆數