使用脚本进行训练
除了 🤗 Transformers notebooks，还有示例脚本演示了如何使用PyTorch、TensorFlow或JAX/Flax训练模型以解决特定任务。
您还可以在这些示例中找到我们在研究项目和遗留示例中使用过的脚本，这些脚本主要是由社区贡献的。这些脚本已不再被积极维护，需要使用特定版本的🤗 Transformers， 可能与库的最新版本不兼容。
示例脚本可能无法在初始配置下直接解决每个问题，您可能需要根据要解决的问题调整脚本。为了帮助您，大多数脚本都完全暴露了数据预处理的方式，允许您根据需要对其进行编辑。
如果您想在示例脚本中实现任何功能，请在论坛或issue上讨论，然后再提交Pull Request。虽然我们欢迎修复错误，但不太可能合并添加更多功能的Pull Request，因为这会降低可读性。
本指南将向您展示如何在PyTorch和TensorFlow中运行示例摘要训练脚本。除非另有说明，否则所有示例都可以在两个框架中工作。
设置
要成功运行示例脚本的最新版本，您必须在新虚拟环境中从源代码安装 🤗 Transformers：
git clone https://github.com/huggingface/transformers
cd transformers
pip install .对于旧版本的示例脚本，请点击下面的切换按钮：
老版本🤗 Transformers示例
然后切换您clone的 🤗 Transformers 仓到特定的版本，例如v3.5.1：
git checkout tags/v3.5.1
在安装了正确的库版本后，进入您选择的版本的example文件夹并安装例子要求的环境：
pip install -r requirements.txt
运行脚本
示例脚本从🤗 Datasets库下载并预处理数据集。然后，脚本通过Trainer使用支持摘要任务的架构对数据集进行微调。以下示例展示了如何在CNN/DailyMail数据集上微调T5-small。由于T5模型的训练方式，它需要一个额外的source_prefix参数。这个提示让T5知道这是一个摘要任务。
python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
--model_name_or_path t5-small \
--do_train \
--do_eval \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--source_prefix "summarize: " \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--per_device_train_batch_size=4 \
--per_device_eval_batch_size=4 \
--overwrite_output_dir \
--predict_with_generate示例脚本从 🤗 Datasets 库下载并预处理数据集。然后，脚本使用 Keras 在支持摘要的架构上微调数据集。以下示例展示了如何在 CNN/DailyMail 数据集上微调 T5-small。T5 模型由于训练方式需要额外的 source_prefix 参数。这个提示让 T5 知道这是一个摘要任务。
python examples/tensorflow/summarization/run_summarization.py \
--model_name_or_path t5-small \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--per_device_train_batch_size 8 \
--per_device_eval_batch_size 16 \
--num_train_epochs 3 \
--do_train \
--do_eval分布式训练和混合精度
Trainer 支持分布式训练和混合精度，这意味着你也可以在脚本中使用它。要启用这两个功能，可以做如下设置：
- 添加
fp16参数以启用混合精度。 - 使用
nproc_per_node参数设置使用的GPU数量。
torchrun \
--nproc_per_node 8 pytorch/summarization/run_summarization.py \
--fp16 \
--model_name_or_path t5-small \
--do_train \
--do_eval \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--source_prefix "summarize: " \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--per_device_train_batch_size=4 \
--per_device_eval_batch_size=4 \
--overwrite_output_dir \
--predict_with_generateTensorFlow脚本使用MirroredStrategy进行分布式训练，您无需在训练脚本中添加任何其他参数。如果可用，TensorFlow脚本将默认使用多个GPU。
在TPU上运行脚本
张量处理单元（TPUs）是专门设计用于加速性能的。PyTorch使用XLA深度学习编译器支持TPU（更多细节请参见这里）。要使用TPU，请启动xla_spawn.py脚本并使用num_cores参数设置要使用的TPU核心数量。
python xla_spawn.py --num_cores 8 \
summarization/run_summarization.py \
--model_name_or_path t5-small \
--do_train \
--do_eval \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--source_prefix "summarize: " \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--per_device_train_batch_size=4 \
--per_device_eval_batch_size=4 \
--overwrite_output_dir \
--predict_with_generate张量处理单元（TPUs）是专门设计用于加速性能的。TensorFlow脚本使用TPUStrategy在TPU上进行训练。要使用TPU，请将TPU资源的名称传递给tpu参数。
python run_summarization.py \
--tpu name_of_tpu_resource \
--model_name_or_path t5-small \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--per_device_train_batch_size 8 \
--per_device_eval_batch_size 16 \
--num_train_epochs 3 \
--do_train \
--do_eval基于🤗 Accelerate运行脚本
🤗 Accelerate 是一个仅支持 PyTorch 的库，它提供了一种统一的方法来在不同类型的设置（仅 CPU、多个 GPU、多个TPU）上训练模型，同时保持对 PyTorch 训练循环的完全可见性。如果你还没有安装 🤗 Accelerate，请确保你已经安装了它：
注意：由于 Accelerate 正在快速发展，因此必须安装 git 版本的 accelerate 来运行脚本。
pip install git+https://github.com/huggingface/accelerate
你需要使用run_summarization_no_trainer.py脚本，而不是run_summarization.py脚本。🤗 Accelerate支持的脚本需要在文件夹中有一个task_no_trainer.py文件。首先运行以下命令以创建并保存配置文件：
accelerate config
检测您的设置以确保配置正确：
accelerate test现在您可以开始训练模型了：
accelerate launch run_summarization_no_trainer.py \
--model_name_or_path t5-small \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--source_prefix "summarize: " \
--output_dir ~/tmp/tst-summarization使用自定义数据集
摘要脚本支持自定义数据集，只要它们是CSV或JSON Line文件。当你使用自己的数据集时，需要指定一些额外的参数：
train_file和validation_file分别指定您的训练和验证文件的路径。text_column是输入要进行摘要的文本。summary_column是目标输出的文本。
使用自定义数据集的摘要脚本看起来是这样的：
python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
--model_name_or_path t5-small \
--do_train \
--do_eval \
--train_file path_to_csv_or_jsonlines_file \
--validation_file path_to_csv_or_jsonlines_file \
--text_column text_column_name \
--summary_column summary_column_name \
--source_prefix "summarize: " \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--overwrite_output_dir \
--per_device_train_batch_size=4 \
--per_device_eval_batch_size=4 \
--predict_with_generate测试脚本
通常，在提交整个数据集之前，最好先在较少的数据集示例上运行脚本，以确保一切按预期工作,因为完整数据集的处理可能需要花费几个小时的时间。使用以下参数将数据集截断为最大样本数：
max_train_samplesmax_eval_samplesmax_predict_samples
python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
--model_name_or_path t5-small \
--max_train_samples 50 \
--max_eval_samples 50 \
--max_predict_samples 50 \
--do_train \
--do_eval \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--source_prefix "summarize: " \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--per_device_train_batch_size=4 \
--per_device_eval_batch_size=4 \
--overwrite_output_dir \
--predict_with_generate并非所有示例脚本都支持max_predict_samples参数。如果您不确定您的脚本是否支持此参数，请添加-h参数进行检查：
examples/pytorch/summarization/run_summarization.py -h
从checkpoint恢复训练
另一个有用的选项是从之前的checkpoint恢复训练。这将确保在训练中断时，您可以从之前停止的地方继续进行，而无需重新开始。有两种方法可以从checkpoint恢复训练。
第一种方法使用output_dir previous_output_dir参数从存储在output_dir中的最新的checkpoint恢复训练。在这种情况下，您应该删除overwrite_output_dir：
python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
--model_name_or_path t5-small \
--do_train \
--do_eval \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--source_prefix "summarize: " \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--per_device_train_batch_size=4 \
--per_device_eval_batch_size=4 \
--output_dir previous_output_dir \
--predict_with_generate第二种方法使用resume_from_checkpoint path_to_specific_checkpoint参数从特定的checkpoint文件夹恢复训练。
python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
--model_name_or_path t5-small \
--do_train \
--do_eval \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--source_prefix "summarize: " \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--per_device_train_batch_size=4 \
--per_device_eval_batch_size=4 \
--overwrite_output_dir \
--resume_from_checkpoint path_to_specific_checkpoint \
--predict_with_generate分享模型
所有脚本都可以将您的最终模型上传到Model Hub。在开始之前，请确保您已登录Hugging Face：
huggingface-cli login
然后，在脚本中添加push_to_hub参数。这个参数会创建一个带有您Hugging Face用户名和output_dir中指定的文件夹名称的仓库。
为了给您的仓库指定一个特定的名称，使用push_to_hub_model_id参数来添加它。该仓库将自动列出在您的命名空间下。
以下示例展示了如何上传具有特定仓库名称的模型：
python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
--model_name_or_path t5-small \
--do_train \
--do_eval \
--dataset_name cnn_dailymail \
--dataset_config "3.0.0" \
--source_prefix "summarize: " \
--push_to_hub \
--push_to_hub_model_id finetuned-t5-cnn_dailymail \
--output_dir /tmp/tst-summarization \
--per_device_train_batch_size=4 \
--per_device_eval_batch_size=4 \
--overwrite_output_dir \
--predict_with_generate