Ajuste fino com a API Trainer
Treine um classificador com seus dados.
Ajuste fino com a API Trainer é uma aula grátis de NLP Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de NLP Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de NLP Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
Why Fine-Tune
A pretrained model already knows language; fine-tuning nudges it to excel at your specific task using your labeled data.
Start From a Checkpoint
Load a model with a classification head sized to your labels. The base weights are reused, only the head starts fresh.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
m = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)Meet the Trainer
The Trainer API handles the whole training loop for you: batching, gradients, evaluation, and saving, all in one class.
Prepare Your Dataset
Tokenize your text and keep the labels. A Hugging Face Dataset object plugs straight into the Trainer.
ds = ds.map(lambda x: tok(x["text"], truncation=True), batched=True)Set Training Arguments
TrainingArguments collects every knob in one place: learning rate, batch size, epochs, and where to save checkpoints.
from transformers import TrainingArguments
args = TrainingArguments("out", num_train_epochs=3)Build the Trainer
Pass the model, args, and your datasets into the Trainer. Now everything it needs to learn lives in one object.
from transformers import Trainer
trainer = Trainer(model=m, args=args, train_dataset=train, eval_dataset=val)Launch Training
A single call runs the full loop. The Trainer steps through epochs and updates the weights as it learns.
trainer.train()Learning Rate Matters
Fine-tuning uses a small learning rate, often around 2e-5, so you adjust the pretrained weights gently instead of wrecking them.
Just a Few Epochs
Transformers usually need only two to four passes over the data. Too many epochs and the model starts to overfit.
Track Metrics
Give the Trainer a compute_metrics function and it reports accuracy or F1 each evaluation, so you watch progress live.
trainer = Trainer(..., compute_metrics=metric_fn)Use a Data Collator
A data collator pads each batch dynamically to its longest example, saving memory versus padding everything to one length.
Quick Check
Why does fine-tuning use a small learning rate?
Recap
Load a model with a fresh head, tokenize your data, set TrainingArguments, then let the Trainer run a few low-rate epochs. ✅
Perguntas Frequentes
A aula “Ajuste fino com a API Trainer” é grátis?
Sim — o texto completo de “Ajuste fino com a API Trainer” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de NLP Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de NLP Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Ajuste fino com a API Trainer”?
Treine um classificador com seus dados. Você pratica NLP Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar NLP Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. NLP Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Ajuste fino com a API Trainer”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de NLP Academy?
Sim. Cada aula de NLP Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Visita guiada à biblioteca Transformers
- Tokenização para modelos Transformer
- Ajuste fino com a API Trainer
- Avaliando e salvando seu modelo