Adapter包使用方法
时间: 2024-05-10 20:16:01 浏览: 15
Adapter包是一个Python库,用于在自然语言处理(NLP)任务中快速构建和训练文本分类、序列标注、回归等模型。下面是一个简单的例子演示如何使用Adapter包。
1. 安装Adapter包
使用以下命令可安装Adapter包:
```
pip install adapter-transformers
```
2. 导入必要的库
```
from transformers import AdapterType, TrainingArguments, Trainer
from transformers import AutoConfig, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
```
3. 加载预训练模型和适配器
```
model_name = "bert-base-uncased"
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, config=config)
model.add_adapter("my_adapter", AdapterType.text_task)
model.train_adapter("my_adapter")
```
4. 准备数据
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv("train.csv")
```
5. 数据预处理
```
def preprocess_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], padding=True, truncation=True, max_length=512)
train_dataset = data.map(preprocess_function, batched=True)
train_dataset.rename_column_("label", "labels")
train_dataset.set_format_("torch", columns=["input_ids", "attention_mask", "labels"])
```
6. 训练适配器
```
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=8,
num_train_epochs=3,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
)
trainer.train()
```
7. 测试适配器
```
test_data = pd.read_csv("test.csv")
test_dataset = test_data.map(preprocess_function, batched=True)
test_dataset.rename_column_("label", "labels")
test_dataset.set_format_("torch", columns=["input_ids", "attention_mask", "labels"])
result = trainer.predict(test_dataset)
print(result.predictions.argmax(axis=1))
```
这是一个简单的例子,演示了如何使用Adapter包来训练和测试适配器。你可以根据自己的需求调整代码和参数。
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