在使用 Hugging Face 开发的 TRL 库进行大模型微调时，可以通过配置 SFTTrainer 的参数来控制模型结果保存的频次。以下是具体的步骤和相关参数的说明：
1. 安装必要的库
首先，确保你已经安装了必要的库：
pip install transformers datasets trl accelerate2. 配置 SFTTrainer
在使用 SFTTrainer 时，可以通过传递 TrainingArguments 来配置模型保存的频次。TrainingArguments 是 Hugging Face transformers 库中的一个类，用于控制训练过程中的各种参数。
以下是一个示例代码，展示了如何配置 SFTTrainer 并设置模型保存频次：
from transformers import TrainingArguments, Trainer
from trl import SFTTrainer
from datasets import load_dataset
加载数据集
dataset = load_dataset(“your_dataset_name”)
定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir=”./results”, # 模型保存路径
save_steps=500, # 每500步保存一次模型
save_total_limit=3, # 最多保存3个模型检查点
evaluation_strategy=”steps”, # 评估策略
eval_steps=500, # 每500步进行一次评估
[1] https://blog.csdn.net/FrenzyTechAI/article/details/135864583
[2] https://huggingface.co/docs/transformers/main/zh/main_classes/trainer
[3] https://blog.csdn.net/u012856866/article/details/139502628
[4] https://cloud.tencent.com/developer/news/1349507
[5] https://www.cnblogs.com/chirp/p/18161175
[6] http://www.coreui.cn/news/402931.html
[7] https://www.aqwu.net/wp/?p=4012
[8] https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-05-06-8
[9] https://huggingface.co/blog/zh/trl-peft
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