本教程将指导你如何在现有的预训练模型基础上进行微调，以适应特定的SEO问题的一问一答场景。
本次将使用transformers库和datasets库来完成这一过程。
1. 准备语料数据
首先，你需要准备好用于微调的语料数据，可以是任何文本文件，通常以.txt、.csv或.json格式保存。
以下是一个简单的.txt格式示例：
You: What is SEO?
Bot: SEO stands for Search Engine Optimization, which is the process of improving the quality and quantity of website traffic by increasing the visibility of a website or a web page to users of a web search engine.
You: Why is SEO important?
Bot: SEO is important because it helps websites rank higher in search engine results pages (SERPs), which can lead to more traffic and ultimately more sales or conversions.
... (更多关于SEO应用场景数据)将这些文本数据保存到一个文件中，例如data.txt，如果是.csv或.json格式，确保数据按照相应的格式进行组织，一列一个问答通常。
2. 设置训练目录和文件
你可以将语料文件放在一个新的目录中，例如data/。
最终的目录结构如下（如果data.txt过大可以分割）：
data/
├── data.txt (或 data.csv 或 data.json)3. 开始微调训练
以下是一个完整的代码示例（以.txt文件为例）：
import os
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments, TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling
model_name = "你的预训练模型名称"
data_dir = "data"
data_file = os.path.join(data_dir, "data.txt")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
def load_dataset(file_path, tokenizer, block_size=512):
dataset = TextDataset(
tokenizer=tokenizer,
file_path=file_path,
block_size=block_size
)
return dataset
train_dataset = load_dataset(data_file, tokenizer)
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
tokenizer=tokenizer,
mlm=False,
)
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
overwrite_output_dir=True,
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
save_steps=10_000,
save_total_limit=2,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
data_collator=data_collator,
train_dataset=train_dataset,
)
trainer.train()
trainer.save_model("fine_tuned_model")
tokenizer.save_pretrained("fine_tuned_model")4. 训练期间暂停和恢复
Trainer类支持在训练期间保存检查点，这意味着你可以在训练过程中暂停并恢复训练。要恢复训练，只需加载保存的检查点并继续训练。
checkpoint_dir = "./results/checkpoint-10000" 5. 导出训练好的模型
在训练结束后，模型和tokenizer将保存到指定的目录中。你可以将保存的模型加载并用于推理或进一步的微调。
fine_tuned_model_dir = "微调导出的模型名" Trainer类常用的参数：
- model：
- 作用：要训练的模型。
- 类型：
PreTrainedModel的实例。
- args：
- 作用：训练参数，包括学习率、训练轮次、批量大小等。
- 类型：
TrainingArguments的实例。
- data_collator：
- 作用：一个函数，用于将样本列表组合成一个批次的数据。
- 类型：可调用对象，接受样本列表并返回批次数据。
- train_dataset：
- 作用：训练数据集。
- 类型：
Dataset的实例或类似的可迭代对象。
- eval_dataset（可选）：
- 作用：评估数据集，用于在训练过程中评估模型性能。
- 类型：
Dataset的实例或类似的可迭代对象。
- tokenizer（可选）：
- 作用：用于预处理文本的标记器。
- 类型：
PreTrainedTokenizer的实例。
- model_init（可选）：
- 作用：一个函数，用于在训练开始前初始化模型。
- 类型：可调用对象，接受模型作为输入并返回模型。
- compute_metrics（可选）：
- 作用：一个函数，用于计算和返回评估指标。
- 类型：可调用对象，接受
EvalPrediction对象并返回指标字典。
- callbacks（可选）：
- 作用：一个回调函数列表，用于在训练过程中执行自定义操作。
- 类型：
Callback对象的列表。
- optimizers（可选，高级用法）：
- 作用：一个元组，包含优化器和学习率调度器。
- 类型：元组，第一个元素是优化器，第二个元素是学习率调度器。
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