19-----训练 QA 模型_qa对优化 模型训练

Hugging Face Model Hub拥有范围广泛的模型，可以处理许多任务。虽然这些模型表现良好，但通常在使用特定于任务的数据微调模型时会发现最佳性能。

Hugging Face 提供了许多功能齐全的示例来帮助训练特定于任务的模型。从命令行构建模型时，这些脚本是开始的好方法。

txtai 提供了一个训练管道，可用于使用 Transformers Trainer 框架以编程方式训练新模型。

此示例训练一个小型 QA 模型，然后使用几个新示例（小样本学习）进一步对其进行微调。

安装依赖
安装txtai和所有依赖项。
pip install txtai datasets pandas
训练 SQuAD 2.0 模型
第一步是训练 SQuAD 2.0 模型。SQuAD 是一个问答数据集，它提出一个带有上下文的问题以及已识别的答案。也有可能得不到答案。有关详细信息，请参阅SQuAD 数据集网站。

为了提高效率，我们将使用带有一部分 SQuAD 2.0 的小型 Bert 模型。
from datasets import load_dataset
from txtai.pipeline import HFTrainer

ds = load_dataset(“squad_v2”)

trainer = HFTrainer()
trainer(“google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2”, ds[“train”].select(range(3000)), task=“question-answering”, output_dir=“bert-tiny-squadv2”)
print(“Training complete”)
使用新数据进行微调
接下来我们将添加一些额外的例子。微调 QA 模型将有助于构建特定类型的问题或提高特定用例的性能。