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18.14 全量微调实战手册:7大核心配置提升工业级模型训练效率

全量微调实战手册:7大核心配置提升工业级模型训练效率

实战项目:全量微调的"微调模型设置"技术详解

本小节将深入探讨全量微调(Full Fine-tuning)场景下的模型配置核心要素,通过代码实例解析如何构建完整的训练框架。我们将以Hugging Face Transformers库为核心工具,结合文本分类和问答任务的具体案例,呈现工业级大模型微调的配置方法论。

一、模型初始化与架构调整

1.1 预训练模型加载

from transformers import AutoModelForSequenceClassification# 文本分类任务初始化
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased",n
http://www.dtcms.com/a/330437.html

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