Ocena i zapisywanie modelu
Sprawdź metryki i wypchnij model do Hub
Ocena i zapisywanie modelu to bezpłatna lekcja NLP Academy na CoddyKit. To lekcja 4 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej NLP Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs NLP Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Samo trenowanie nie wystarczy
Wytrenowany model jest użyteczny tylko wtedy, gdy dobrze generalizuje. Dlatego kolejnym zadaniem jest jego ewaluacja na danych, których nie widział podczas trenowania.
Przeprowadź ewaluację
Trainer może jednym wywołaniem ocenić zbiór walidacyjny i zwrócić skonfigurowane przez Ciebie metryki, takie jak dokładność i strata.
print(trainer.evaluate())Wybierz właściwą metrykę
Dokładność może wprowadzać w błąd przy niezrównoważonych danych. W przypadku nierównych klas warto użyć F1, aby uwzględnić zarówno precyzję, jak i czułość.
Obliczaj metryki bez zbędnej pracy
Biblioteka evaluate udostępnia popularne miary, dzięki czemu można obliczyć F1 lub dokładność bez ręcznego zapisywania wzorów.
import evaluate
f1 = evaluate.load("f1")Odłóż zbiór testowy
Zachowaj osobny zbiór testowy, którego użyjesz tylko raz. Zapewni on uczciwe końcowe oszacowanie, wolne od błędu dostrajania.
Zapisz model
Zapisz dostrojone wagi na dysku, aby móc je w każdej chwili ponownie załadować bez ponownego trenowania. Spowoduje to zapisanie modelu i tokenizera.
trainer.save_model("my-model")
tok.save_pretrained("my-model")Załaduj ponownie w dowolnym miejscu
Ładowanie jest odwrotnością zapisywania: wskaż folder w from_pretrained, a cały model zostanie przywrócony i będzie gotowy do przewidywania.
m = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("my-model")Umieść model w pipeline
Wstaw zapisany model do pipeline, aby natychmiast i łatwo wykonywać wnioskowanie na świeżym tekście bez ręcznego tokenizowania.
clf = pipeline("text-classification", model="my-model")Udostępnij na Hub
Jedno wypchnięcie przesyła model do Hugging Face Hub, dzięki czemu współpracownicy mogą ładować go po nazwie z dowolnego miejsca.
trainer.push_to_hub()Wersjonowanie pracy
Hub śledzi rewizje podobnie jak git, więc każdy checkpoint pozostaje odtwarzalny i zawsze można wrócić do wcześniejszej wersji.
Udokumentuj model
Model card zawiera informacje o danych, metrykach i ograniczeniach modelu. Pomaga innym zaufać temu, co zostało zbudowane, i ponownie to wykorzystać. 📋
Szybkie sprawdzenie
Dlaczego warto zachować osobny zbiór testowy, który ocenia się tylko raz?
Podsumowanie
Oceń model na niewidzianych danych za pomocą właściwej metryki, zapisz model i tokenizer, a następnie załaduj je ponownie lub wypchnij do Hub, aby je udostępnić. ✅
Ucz się Python dzięki korepetycjom AI — za darmo
Pisz i uruchamiaj kod w przeglądarce, otrzymuj natychmiastową pomoc od korepetytora AI dostępnego 24/7 i kontynuuj naukę w sieci lub w aplikacji.
- Kursy
- 30
- Lekcje
- 120
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Ocena i zapisywanie modelu” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Ocena i zapisywanie modelu” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu NLP Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs NLP Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Ocena i zapisywanie modelu”?
Sprawdź metryki i wypchnij model do Hub Ćwiczysz NLP Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć NLP Academy?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. NLP Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 4 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Ocena i zapisywanie modelu”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji NLP Academy?
Tak. Każda lekcja NLP Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Przegląd biblioteki Transformers
- Tokenizacja na potrzeby modeli Transformer
- Fine-tuning za pomocą API Trainer
- Ocena i zapisywanie modelu