Affiner un modèle avec l’API Trainer
Entraîner un classifieur sur vos données
Affiner un modèle avec l’API Trainer est une leçon NLP Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 3 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage NLP Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours NLP Academy comprend 4 leçons au total.
Pourquoi ajuster un modèle ?
Un modèle préentraîné connaît déjà la langue ; l’ajustement l’aide à exceller dans votre tâche précise à partir de vos données étiquetées.
Commencer à partir d’un point de contrôle
Chargez un modèle doté d’une tête de classification adaptée à vos étiquettes. Les poids de base sont réutilisés : seule la tête part de zéro.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
m = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)Découvrez l’entraîneur
L’API Trainer gère toute la boucle d’entraînement pour vous : création des lots, gradients, évaluation et sauvegarde, le tout dans une seule classe.
Préparer votre jeu de données
Tokenisez votre texte et conservez les étiquettes. Un objet Dataset de Hugging Face s’intègre directement à Trainer.
ds = ds.map(lambda x: tok(x["text"], truncation=True), batched=True)Définir les paramètres d’entraînement
TrainingArguments regroupe tous les réglages au même endroit : taux d’apprentissage, taille des lots, époques et emplacement de sauvegarde des points de contrôle.
from transformers import TrainingArguments
args = TrainingArguments("out", num_train_epochs=3)Construire le Trainer
Transmettez le modèle, les paramètres et vos jeux de données au Trainer. Tout ce dont il a besoin pour apprendre se trouve désormais dans un seul objet.
from transformers import Trainer
trainer = Trainer(model=m, args=args, train_dataset=train, eval_dataset=val)Lancer l’entraînement
Un seul appel exécute la boucle complète. Le Trainer parcourt les époques et met à jour les poids au fur et à mesure qu’il apprend.
trainer.train()Le taux d’apprentissage est important
L’ajustement utilise un faible taux d’apprentissage, souvent autour de 2e-5, afin de modifier doucement les poids préentraînés plutôt que de les détériorer.
Seulement quelques époques
Les transformeurs n’ont généralement besoin que de deux à quatre passages sur les données. Avec trop d’époques, le modèle commence à surapprendre.
Suivre les métriques
Donnez au Trainer une fonction compute_metrics et il indique la précision ou le score F1 à chaque évaluation, afin que vous puissiez suivre les progrès en direct.
trainer = Trainer(..., compute_metrics=metric_fn)Utiliser un assembleur de données
Un assembleur de données ajoute dynamiquement du remplissage à chaque lot jusqu’à la longueur de son exemple le plus long, ce qui économise de la mémoire par rapport à un remplissage uniforme.
Vérification rapide
Pourquoi l’ajustement utilise-t-il un faible taux d’apprentissage ?
Récapitulatif
Chargez un modèle avec une nouvelle tête, tokenisez vos données, définissez TrainingArguments, puis laissez le Trainer exécuter quelques époques avec un faible taux d’apprentissage. ✅
Apprends Python avec un tuteur IA — gratuit
Écris et exécute du vrai code dans ton navigateur, obtiens de l'aide instantanée d'un tuteur IA disponible 24h/24, et reprends là où tu t'es arrêté sur le web ou dans l'app.
- Cours
- 30
- Leçons
- 120
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Affiner un modèle avec l’API Trainer » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Affiner un modèle avec l’API Trainer » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours NLP Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours NLP Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Affiner un modèle avec l’API Trainer » ?
Entraîner un classifieur sur vos données Tu pratiques NLP Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer NLP Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. NLP Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 3 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Affiner un modèle avec l’API Trainer » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon NLP Academy ?
Oui. Chaque leçon NLP Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Visite de la bibliothèque Transformers
- Tokeniser pour les modèles Transformer
- Affiner un modèle avec l’API Trainer
- Évaluer et enregistrer votre modèle