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1444a93e
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10月 28, 2019
作者:
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chenxuyi
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...
...
@@ -902,7 +902,7 @@ Propeller基础教程可以参考`./example/propeller_xnli_demo.ipynb`.
您只需定义好自己的模型以及 Dataset, 剩下的工作,如多卡并行,模型存储等等,都交给Propeller来处理吧。
./example/ 里放了使用Propeller进行分类任务、排序任务和命名实体识别任务的finetune流程,可以作为您修改的模板。
模板中使用的demo数据可以从[这里](https://ernie.bj.bcebos.com/demo_data.tar.gz)下载,解压完成后放到 ${TASK_DATA_PATH} 中。
模板中使用的demo数据可以从[这里](https://ernie.bj.bcebos.com/
propeller_
demo_data.tar.gz)下载,解压完成后放到 ${TASK_DATA_PATH} 中。
以分类任务为例,用下面脚本即可启动finetune,在训练的过程中框架会自动把准确率最好的模型保存在 `./output/best/inference` 下面。利用 infernce\_model 进行在线预测的方案请参考: [在线预测](#在线预测)
```
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