course/pr_1142/te/chapter3/3.md

# Trainer APIతో మోడల్ ఫైన్-ట్యూనింగ్[[fine-tuning-a-model-with-the-trainer-api]]

🤗 Transformers లైబ్రరీలోని `Trainer` క్లాస్ మీ డేటాసెట్‌పై ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్‌ను సులభంగా ఫైన్-ట్యూన్ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది.  
ముందు సెక్షన్‌లో డేటా ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ పూర్తయిన తర్వాత, Trainer నిర్వచించడానికి కేవలం కొన్ని స్టెప్స్ మాత్రమే మిగిలి ఉంటాయి.  

CPUలో `Trainer.train()` చాలా నెమ్మదిగా రన్ అవుతుంది. GPU లేకపోతే [Google Colab](https://colab.research.google.com/)లో ఉచిత GPU/TPU ఉపయోగించవచ్చు.

> [!TIP]
> 📚 **శిక్షణ రిసోర్సెస్**: ప్రారంభించే ముందు [🤗 Transformers శిక్షణ గైడ్](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/training) మరియు [ఫైన్-ట్యూనింగ్ కుక్‌బుక్](https://huggingface.co/learn/cookbook/en/fine_tuning_code_llm_on_single_gpu) చూడండి.

ముందు సెక్షన్‌లో రన్ చేసిన కోడ్ రీక్యాప్:

```py
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding

raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc")
checkpoint = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

def tokenize_function(example):
    return tokenizer(example["sentence1"], example["sentence2"], truncation=True)

tokenized_datasets = raw_datasets.map(tokenize_function, batched=True)
data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)
```

### శిక్షణ[[training]]

Trainer నిర్వచించే ముందు, `TrainingArguments` క్లాస్ సృష్టించాలి. ఇది శిక్షణ & ఎవాల్యుయేషన్ కోసం అన్ని హైపర్‌పారామీటర్స్ కలిగి ఉంటుంది.

```py
from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments("test-trainer")
```

`push_to_hub=True` ఇస్తే శిక్షణ సమయంలోనే మోడల్ Hugging Face Hubకి ఆటోమేటిక్‌గా అప్‌లోడ్ అవుతుంది.

> [!TIP]
> 🚀 **అడ్వాన్స్డ్ కాన్ఫిగరేషన్**: అన్ని ఆప్షన్స్ కోసం [TrainingArguments డాక్యుమెంటేషన్](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments) చూడండి.

మోడల్ నిర్వచించడం:

```py
from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)
```

> వార్నింగ్ వస్తుంది – ఎందుకంటే BERT ప్రీ-ట్రైన్డ్ కాదు sentence pair classification కోసం. పాత హెడ్ తీసేసి, కొత్త sequence classification హెడ్ జోడించారు. ఇప్పుడు శిక్షణ ప్రారంభించాలి.

Trainer సృష్టించడం:

```py
from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model,
    training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=data_collator,
    processing_class=tokenizer,  # కొత్త ఫీచర్ – ఏ టోకెనైజర్ వాడాలో చెప్పడానికి
)
```

`processing_class` ఇవ్వడం ద్వారా `data_collator` ఆటోమేటిక్‌గా `DataCollatorWithPadding` అవుతుంది.

శిక్షణ ప్రారంభించడానికి:

```py
trainer.train()
```

**ఇది శిక్షణ ప్రారంభిస్తుంది**, కానీ ఎవాల్యుయేషన్ మెట్రిక్స్ రావు ఎందుకంటే:

1. `eval_strategy` సెట్ చేయలేదు
2. `compute_metrics` ఫంక్షన్ ఇవ్వలేదు

---

### ఎవాల్యుయేషన్[[evaluation]]

```py
predictions = trainer.predict(tokenized_datasets["validation"])
print(predictions.predictions.shape, predictions.label_ids.shape)
# → (408, 2) (408,)
```

```py
import numpy as np

preds = np.argmax(predictions.predictions, axis=-1)
```

```py
import evaluate

metric = evaluate.load("glue", "mrpc")
metric.compute(predictions=preds, references=predictions.label_ids)
# → {'accuracy': 0.8578, 'f1': 0.8996}
```

పూర్తి `compute_metrics` ఫంక్షన్:

```py
def compute_metrics(eval_preds):
    metric = evaluate.load("glue", "mrpc")
    logits, labels = eval_preds
    predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
    return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)
```

---

### కొత్త Trainerతో metricsతో శిక్షణ

```py
training_args = TrainingArguments("test-trainer", eval_strategy="epoch")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)

trainer = Trainer(
    model,
    training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=data_collator,
    processing_class=tokenizer,
    compute_metrics=compute_metrics,
)

trainer.train()
```

ఇప్పుడు ప్రతి ఎపాక్ చివర validation loss + metrics కనిపిస్తాయి!

---

### అడ్వాన్స్డ్ శిక్షణ ఫీచర్స్[[advanced-training-features]]

**మిక్స్డ్ ప్రెసిషన్ (fp16)** – వేగం + మెమరీ ఆదా:

```py
training_args = TrainingArguments(
    "test-trainer",
    eval_strategy="epoch",
    fp16=True,  # మిక్స్డ్ ప్రెసిషన్ ఆన్
)
```

**గ్రేడియంట్ అక్యుములేషన్** – చిన్న GPUలో ఎక్కువ effective batch size:

```py
training_args = TrainingArguments(
    "test-trainer",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,  # effective batch size = 16
)
```

**లెర్నింగ్ రేట్ షెడ్యూలర్**:

```py
training_args = TrainingArguments(
    "test-trainer",
    learning_rate=2e-5,
    lr_scheduler_type="cosine",
)
```

> [!TIP]
> 🎯 **పర్ఫార్మెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్**: డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ట్రైనింగ్, మెమరీ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం [🤗 Transformers performance guide](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/performance) చూడండి.

Trainer మల్టీ-GPU/TPUలో ఔట్-ఆఫ్-ది-బాక్స్ పని చేస్తుంది – చాప్టర్ 10లో వివరంగా.

---

## సెక్షన్ క్విజ్[[section-quiz]]

### 1. Trainerలో `processing_class` పరామీటర్ దేనికి?

### 2. ఎవాల్యుయేషన్ ఎప్పుడు జరగాలో ఏ పారామీటర్ నిర్ణయిస్తుంది?

### 3. `fp16=True` ఏమి చేస్తుంది?

### 4. `compute_metrics` ఫంక్షన్ పాత్ర ఏమిటి?

### 5. `eval_dataset` ఇవ్వకపోతే ఏమవుతుంది?

### 6. గ్రేడియంట్ అక్యుములేషన్ అంటే ఏమిటి?

> [!TIP]
> 💡 **ముఖ్య పాయింట్లు**:
>
> * `Trainer` API అతి సులభమైన, శక్తివంతమైన ఇంటర్‌ఫేస్
> * `processing_class` ద్వారా టోకెనైజర్ స్పష్టంగా చెప్పండి
> * `TrainingArguments`లో learning rate, batch size, fp16, gradient accumulation సెట్ చేయండి
> * `compute_metrics` ద్వారా కావలసిన metrics చూడవచ్చు
> * ఆధునిక optimizations (fp16, gradient accumulation) ఒక్క లైన్‌లో ఆన్ చేయవచ్చు