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Yolov8源码解析（四十）.\yolov8\ultralytics\utils\benchmarks.py#从glob模块中导入glob函数，用于文件路径的模糊匹配importglob#导入os模块，提供了许多与操作系统交互的函数importos#导入platform模块，用于获取系统平台信息importplatform#导入re模块，支持正

基于Mindformers+mindspore框架在昇腾910上进行qwen-7b-chat的8卡lora微调主要参考文档：https://gitee.com/mindspore/mindformers/tree/r1.0/research/qwenSTEP1:环境准备我使用mindformers官方提供的docker镜像进行微调，下载指令：dockerpullswr.cn-central-221.ovaijisuan.

本文记录HugginngFace的Trainer各种常见用法。SFTTrainer的一个最简单例子HuggingFace的各种Trainer能大幅简化我们预训练和微调的工作量。能简化到什么程度？就拿我们个人用户最常会遇到的用监督学习微调语言模型任务为例，只需要定义一个SFTrainer，给定我们想要训练的模型和数据

项目场景：在kaggle上结合deepspeed使用trainer问题描述报错TypeError:object.init()takesexactlyoneargument(theinstancetoinitialize)具体如下：File/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/training_args.py:1934,inTrainingArguments.__

TransformersHuggingFaceTransformer提供了模型的加载、推理、微调接口，使用该库可以轻松完成自然语言模型的部署微调工作，其有继承自AutoClass的四个最为常见的接口，且调用方式均为AutoClass.from_pretrain("model_name")：AutoTokenizer:用于文本分词AutoFeatureExtractor:用

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yolov8逐步分解(1)--默认参数&超参配置文件加载yolov8逐步分解(2)_DetectionTrainer类初始化过程接上2篇文章，继续讲解yolov8训练过程中的模型加载过程。使用默认参数完成训练器trainer的初始化后，执行训练函数train()开始YOLOV8的训练。1.train()方法实现代码如下所示：

损失函数Loss初始化_get_losses函数以及计算过程forward函数1.损失函数初始化前序运行逻辑2.损失函数初始化2.1loss函数初始化——Trainer类中的_get_losses()函数2.2model_with_loss的初始化3.loss计算过程前序运行逻辑4.loss计算过程4.1loss计算函数调用关系4.

[ERROR:tfdistributestrategyparameterserver:tfxcomponenttrainer:OutOfRangeError(),Node:'cond/IteratorGetNext'Endofsequence]logofpodtfx-component-trainer:2024-02-1409:43:48.571820:W./tensorflow/core/distributed_runtime/eager/

(1) PPOTrainerTRL支持PPOTrainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原始OpenAIlearningtosummarizewo

2023-08-09本节课视频：https://www.bilibili.com/video/BV1PX4y1g7KC?p=4&spm_id_from=pageDriver&vd_source=bd35cfd68e5bfc28dcf5a57f74e25ae3 首先是创建数据迭代器defload_array(data_arrays,batch_size,is_train=True):dataset=data.TensorDataset(*data_ar

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transformer家的trainer适配了fp16、多卡...等，用起来很方便，但是之前我在实现模型的时候，发现在init里定义的线性层，在多卡上跑了以后，报错device不匹配，研究了许久，发现是traine

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