bge-large-zh-v1.5训练

### bge-large-zh-v1.5 模型训练方法教程 #### 加载必要的库和资源 为了开始训练 `bge-large-zh-v1.5` 模型，首先需要加载所需的Python包以及下载模型文件。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch from datasets import load_dataset ``` #### 准备数据集 准备用于训练的数据集非常重要。可以使用 Hugging Face 的 `datasets` 库来加载现有的中文语料库或自定义创建适合特定任务需求的数据集[^2]。 ```python dataset = load_dataset('path_to_your_custom_data') # 替换为实际路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/bge-large-zh-v1.5") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("BAAI/bge-large-zh-v1.5", num_labels=number_of_classes) def preprocess_function(examples): return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length', max_length=128) tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True) small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select([i for i in list(range(100))]) small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select([i for i in list(range(100))]) ``` #### 定义训练参数并启动训练过程 设置超参数如学习率、批次大小等，并利用 PyTorch 或者 Trainer API 来简化训练流程管理[^3]。 ```python training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=small_train_dataset, eval_dataset=small_eval_dataset, ) trainer.train() ``` 上述代码展示了如何基于已有的基础架构对 `bge-large-zh-v1.5` 进行微调操作。需要注意的是，在执行这些步骤之前应当确保环境配置正确无误，并且有足够的计算资源支持整个训练周期[^1]。