Instructions to use nijji/lr_4 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use nijji/lr_4 with Transformers:
# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("nijji/lr_4", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Download trainer_state.json from nijji/lr_4: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 4.34 kB
-
https://huggingface.co/nijji/lr_4/resolve/main/trainer_state.json
- Command line
-
hf download hf://nijji/lr_4/trainer_state.json
-
curl -L -o trainer_state.json https://huggingface.co/nijji/lr_4/resolve/main/trainer_state.json
4.34 kB
| { | |
| "best_metric": null, | |
| "best_model_checkpoint": null, | |
| "epoch": 3.0, | |
| "eval_steps": 500, | |
| "global_step": 225, | |
| "is_hyper_param_search": false, | |
| "is_local_process_zero": true, | |
| "is_world_process_zero": true, | |
| "log_history": [ | |
| { | |
| "epoch": 0.13333333333333333, | |
| "grad_norm": 13.097010612487793, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 1.1616, | |
| "step": 10 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 0.26666666666666666, | |
| "grad_norm": 6.297094821929932, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.8143, | |
| "step": 20 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 0.4, | |
| "grad_norm": 4.706027984619141, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.6522, | |
| "step": 30 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 0.5333333333333333, | |
| "grad_norm": 3.415175676345825, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.5663, | |
| "step": 40 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 0.6666666666666666, | |
| "grad_norm": 6.209372520446777, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.4852, | |
| "step": 50 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 0.8, | |
| "grad_norm": 3.0691299438476562, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.4669, | |
| "step": 60 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 0.9333333333333333, | |
| "grad_norm": 3.20558500289917, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.5415, | |
| "step": 70 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.0666666666666667, | |
| "grad_norm": 3.194582462310791, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.4693, | |
| "step": 80 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.2, | |
| "grad_norm": 2.16780948638916, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.3246, | |
| "step": 90 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.3333333333333333, | |
| "grad_norm": 1.834149718284607, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.2539, | |
| "step": 100 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.4666666666666668, | |
| "grad_norm": 1.514779806137085, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.2661, | |
| "step": 110 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.6, | |
| "grad_norm": 2.658543825149536, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.3046, | |
| "step": 120 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.7333333333333334, | |
| "grad_norm": 1.8136591911315918, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.1768, | |
| "step": 130 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 1.8666666666666667, | |
| "grad_norm": 2.253934383392334, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.3222, | |
| "step": 140 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.0, | |
| "grad_norm": 2.8238582611083984, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.2808, | |
| "step": 150 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.1333333333333333, | |
| "grad_norm": 2.786902904510498, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.1903, | |
| "step": 160 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.2666666666666666, | |
| "grad_norm": 0.9431819915771484, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.111, | |
| "step": 170 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.4, | |
| "grad_norm": 2.7540807723999023, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.1451, | |
| "step": 180 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.533333333333333, | |
| "grad_norm": 3.2616469860076904, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.1517, | |
| "step": 190 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.6666666666666665, | |
| "grad_norm": 1.6494234800338745, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.1557, | |
| "step": 200 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.8, | |
| "grad_norm": 2.7162411212921143, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.1441, | |
| "step": 210 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 2.9333333333333336, | |
| "grad_norm": 1.7878732681274414, | |
| "learning_rate": 0.0001, | |
| "loss": 0.1007, | |
| "step": 220 | |
| }, | |
| { | |
| "epoch": 3.0, | |
| "step": 225, | |
| "total_flos": 1.05836359974912e+16, | |
| "train_loss": 0.36500840451982286, | |
| "train_runtime": 516.0041, | |
| "train_samples_per_second": 0.436, | |
| "train_steps_per_second": 0.436 | |
| } | |
| ], | |
| "logging_steps": 10, | |
| "max_steps": 225, | |
| "num_input_tokens_seen": 0, | |
| "num_train_epochs": 3, | |
| "save_steps": 500, | |
| "stateful_callbacks": { | |
| "TrainerControl": { | |
| "args": { | |
| "should_epoch_stop": false, | |
| "should_evaluate": false, | |
| "should_log": false, | |
| "should_save": true, | |
| "should_training_stop": true | |
| }, | |
| "attributes": {} | |
| } | |
| }, | |
| "total_flos": 1.05836359974912e+16, | |
| "train_batch_size": 1, | |
| "trial_name": null, | |
| "trial_params": null | |
| } | |