TrainingArguments

TrainingArguments 파라미터 설명

아래는 TrainingArguments의 각 파라미터에 대한 설명입니다. 이 클래스는 Hugging Face의 Trainer 객체에 전달되어 모델 훈련과 평가 설정을 담당합니다.

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training_args = TrainingArguments(
    output_dir='out',
    learning_rate=7e-4,
    do_train=True,
    do_eval=False,
    num_train_epochs=100,
    per_device_train_batch_size=4,
    use_cpu=True,
    save_strategy="no"
)

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1. 각 파라미터 설명

1) output_dir='out'

• 설명: 훈련 결과(모델 가중치, 로그 등)를 저장할 디렉터리 경로를 지정합니다.
• 예시: 'out' 경로에 훈련된 모델이 저장됩니다.

2) learning_rate=7e-4

• 설명: 학습률을 설정합니다. 학습률은 모델의 파라미터를 얼마나 빠르게 업데이트할지를 결정합니다.
• 값이 클수록 빠르게 학습하지만, 너무 크면 불안정해질 수 있습니다.
• 예시: 7e-4는 (7 \times 10^{-4}) 또는 0.0007입니다.

3) do_train=True

• 설명: 모델 훈련을 수행할지 여부를 결정합니다.
• 기본값: False
• 예시: True이면 훈련이 수행됩니다.

4) do_eval=False

• 설명: 평가(evaluation)를 수행할지 여부를 결정합니다.
• 기본값: False
• 예시: False이므로 훈련 중에 평가가 수행되지 않습니다.

5) num_train_epochs=100

• 설명: 전체 데이터셋을 얼마나 많은 반복(epoch) 동안 훈련할지를 설정합니다.
• 예시: 100 에포크 동안 훈련합니다. 즉, 데이터셋을 100번 반복 학습합니다.

6) per_device_train_batch_size=4

• 설명: 각 장치(GPU 또는 CPU)별로 배치 크기를 설정합니다.
• 예시: GPU나 CPU당 4개의 샘플을 한 번에 처리합니다.

7) use_cpu=True

• 설명: CPU를 사용하여 훈련할지 여부를 결정합니다.
• 예시: True이면 CPU에서 훈련이 수행됩니다. GPU가 없거나 작은 모델일 때 유용합니다.

8) save_strategy="no"

• 설명: 모델 가중치를 저장할 전략을 설정합니다.

  • "no": 훈련 중 모델을 저장하지 않습니다.
  • "epoch": 각 에포크가 끝날 때마다 저장합니다.
  • "steps": 일정한 스텝 간격으로 저장합니다.

• 예시: "no"이므로 훈련 중 모델이 저장되지 않습니다.

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2. 예시 코드 실행 흐름

from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model=model,  # 훈련할 모델
    args=training_args,  # 훈련 설정
    train_dataset=train_dataset  # 훈련 데이터셋
)

# 모델 훈련 시작
trainer.train()

1. output_dir='out': 훈련이 완료된 후 결과가 'out' 폴더에 저장됩니다.
2. num_train_epochs=100: 100번 반복해서 데이터셋을 학습합니다.
3. use_cpu=True: CPU를 사용해 훈련이 수행됩니다.
4. learning_rate=7e-4: 각 스텝마다 파라미터가 0.0007의 학습률로 업데이트됩니다.
5. do_eval=False: 평가 없이 훈련만 수행됩니다.
6. save_strategy="no": 훈련 중에는 모델이 저장되지 않습니다.

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3. 정리

• TrainingArguments는 훈련 설정을 담당합니다.
• 각 파라미터는 훈련 방법(훈련, 평가, 저장 전략)과 관련된 세부 사항을 제어합니다.
• GPU가 없는 환경이나 간단한 실험에서는 use_cpu=True로 CPU에서 훈련할 수 있습니다.

이제 각 파라미터의 역할이 이해되셨나요? 추가적인 질문이 있으면 언제든지 말씀해 주세요!