File size: 1,309 Bytes
f1313dd |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 |
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
import os
# Charger le jeu de données SST-2
dataset = load_dataset("glue", "sst2")
# Charger le modèle BERT pré-entraîné et le tokenizer associé
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # 2 classes : positif et négatif
# Prétraitement des données
def preprocess_function(examples):
return tokenizer(examples["sentence"], padding="max_length", truncation=True)
encoded_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
# Configuration des arguments d'entraînement
training_args = TrainingArguments(
per_device_train_batch_size=8,
evaluation_strategy="epoch",
logging_dir="./logs",
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
)
# Entraînement du modèle
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=encoded_dataset["train"],
eval_dataset=encoded_dataset["validation"],
)
# Entraîner le modèle
trainer.train()
# Sauvegarder le modèle fine-tuné et le tokenizer
model.save_pretrained("./fine_tuned_model")
tokenizer.save_pretrained("./fine_tuned_model")
|