CPM-Bee-5B微调实记

**CPM-Bee-5B 微调实践**

**前言**

CPM-Bee-5B 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，已在多个任务上取得了出色的表现。然而，在实际应用中，我们往往需要对其进行微调，以适应特定的任务和数据集。在本文中，我们将分享如何对 CPM-Bee-5B 进行微调实践，并提供一些示例代码。

**准备工作**

1. **环境设置**:确保你的环境中安装了 PyTorch 和 Transformers 库。
2. **模型下载**:从 Hugging Face 的 Model Hub 下载 CPM-Bee-5B 模型。
3. **数据集准备**:准备你需要微调的任务和数据集。

**步骤1: 加载模型**

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer# 加载 CPMBee5B 模型model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("CPM-Bee-5B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CPM-Bee-5B")

import pandas as pd# 加载数据集df = pd.read_csv("your_data.csv")

# 对数据进行预处理（例如，分词、去停用词等）
def preprocess_text(text):
 # 分词 tokens = tokenizer.tokenize(text)
 # 去停用词 stop_words = set(["", "", ...]) # 停用词列表 tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
 return " ".join(tokens)

df["text"] = df["text"].apply(preprocess_text)

from transformers import Trainer, TrainingArguments# 定义微调参数training_args = TrainingArguments(
 output_dir="./results",
 num_train_epochs=5,
 per_device_train_batch_size=16,
 per_device_eval_batch_size=64,
 evaluation_strategy="epoch",
 learning_rate=1e-5,
 save_steps=500,
 load_best_model_at_end=True,
 metric_for_best_model="accuracy",
 greater_is_better=True,
)

# 微调模型trainer = Trainer(
 model=model,
 args=training_args,
 train_dataset=df["text"],
 eval_dataset=df["text"],
)
trainer.train()

from sklearn.metrics import accuracy_score# 对微调后的模型进行评估y_pred = trainer.model(df["text"])
y_true = df["label"]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}")