Trainer API ile İnce Ayar
Verileriniz üzerinde bir sınıflandırıcı eğitme
Trainer API ile İnce Ayar, CoddyKit'te ücretsiz bir NLP Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, NLP Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. NLP Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
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. ✅
Sıkça Sorulan Sorular
“Trainer API ile İnce Ayar” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Trainer API ile İnce Ayar” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve NLP Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. NLP Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Trainer API ile İnce Ayar” dersinde ne öğreneceğim?
Verileriniz üzerinde bir sınıflandırıcı eğitme NLP Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
NLP Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te NLP Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Trainer API ile İnce Ayar” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu NLP Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her NLP Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Transformers Kütüphanesine Genel Bakış
- Transformer Modelleri için Belirteçlere Ayırma
- Trainer API ile İnce Ayar
- Modelinizi Değerlendirme ve Kaydetme