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Verified signaturefrom transformers import TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir="detr-resnet-50_finetuned_cppe5-premier", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=30, # Mise à jour pour correspondre à num_epochs: 100 fp16=False, save_steps=200, logging_steps=50, learning_rate=1e-5, weight_decay=1e-4, save_total_limit=2, remove_unused_columns=False, push_to_hub=True, seed=42, # Ajout de seed: 42 lr_scheduler_type="linear", # Mise à jour pour correspondre à lr_scheduler_type: linear optim="adamw_torch", # Optimizer Adam avec betas et epsilon définis ci-dessous ) # Pour spécifier les paramètres de l'optimiseur Adam, vous pouvez les passer lors de la création de l'optimiseur dans la fonction d'entraînement from transformers import AdamW optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08) + training loss start 4.0038 and end 1.85380d5064a -
Training in progress, step 3400
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Training in progress, step 1800
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Training in progress, step 200
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Training in progress, step 200
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initial commit
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