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Formation FinGPT à moindre coût: Un cahier, 10 $ GPU

Table des matières

  • Introduction
  • Étape 1: Installation des packages requis
  • Étape 2: Préparation des données d'entraînement
  • Étape 3: Chargement et prétraitement du jeu de données
  • Étape 4: Entraînement du modèle F
  • Étape 5: Évaluation des résultats
  • Conclusion

Introduction

Bienvenue dans ce guide complet sur l'entraînement du modèle F financiers avec Laura et chackman. Ce guide s'adresse principalement aux débutants qui souhaitent se plonger dans le domaine des modèles de langage financier. Dans ce guide, nous vous expliquerons comment préparer les données, entraîner le modèle et évaluer les résultats. Commençons par installer les packages requis et préparer les données d'entraînement.

Étape 1: Installation des packages requis

Pour commencer, nous devons installer les packages nécessaires. Assurez-vous d'avoir les packages suivants installés:

  • Transformers
  • Torch
  • tqdm
  • Pandas
  • Hugging Face Hub

Utilisez la commande PIP pour installer ces packages. Assurez-vous d'ajouter "!" avant chaque commande pour l'exécuter dans le terminal.

!pip install transformers torch tqdm pandas huggingface_hub

Étape 2: Préparation des données d'entraînement

Maintenant, passons à la préparation des données d'entraînement. Nous allons utiliser un ensemble de données sur le sentiment financier qui est disponible sur GitHub. Vous pouvez le télécharger en utilisant la commande suivante:

!wget <lien vers l'ensemble de données>

Une fois que vous avez téléchargé l'ensemble de données, nous pouvons le charger dans un DataFrame Pandas et procéder à son prétraitement.

Étape 3: Chargement et prétraitement du jeu de données

Dans cette étape, nous allons charger l'ensemble de données dans un DataFrame Pandas et le prétraiter pour l'entraînement de notre modèle. Voici les étapes à suivre:

  1. Installez les packages nécessaires en exécutant la commande suivante:
    !pip install pandas
  2. Importez le module pandas dans votre code:
    import pandas as pd
  3. Chargez l'ensemble de données à partir d'un fichier CSV en utilisant la fonction read_csv de pandas:
    data = pd.read_csv('financial_sentiment.csv')
  4. Effectuez le prétraitement des données en supprimant les valeurs manquantes et les doublons, en convertissant les valeurs catégorielles en numériques, etc.
  5. Divisez l'ensemble de données en ensembles d'entraînement, de validation et de test.

Maintenant que nous avons préparé nos données d'entraînement, nous pouvons passer à l'étape suivante, qui consiste à entraîner le modèle F.

Étape 4: Entraînement du modèle F

Dans cette étape, nous allons entraîner le modèle F financiers à l'Aide de nos données prétraitées. Voici les étapes à suivre:

  1. Installez les packages nécessaires en exécutant la commande suivante:
    !pip install transformers torch tqdm
  2. Importez les modules nécessaires dans votre code:
    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
  3. Chargez le modèle pré-entraîné en utilisant la fonction AutoModelForSequenceClassification:
    model_name = "financial_model"
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
  4. Chargez le tokenizer correspondant au modèle pré-entraîné en utilisant la fonction AutoTokenizer:
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
  5. Définissez les arguments d'entraînement en utilisant la classe TrainingArguments:
    training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=10,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
    )
  6. Créez une instance du Trainer en utilisant le modèle, le tokenizer et les arguments d'entraînement:
    trainer = Trainer(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    compute_metrics=compute_metrics,
    )
  7. Entraînez le modèle en appelant la méthode train du Trainer:
    trainer.train()

Une fois l'entraînement terminé, nous pouvons évaluer les résultats de notre modèle. Passons à l'étape suivante.

Étape 5: Évaluation des résultats

Dans cette dernière étape, nous allons évaluer les résultats de notre modèle F financiers en utilisant notre ensemble de données de test. Voici les étapes à suivre:

  1. Installez les packages nécessaires en exécutant la commande suivante:
    !pip install pandas
  2. Importez module pandas dans votre code:
    import pandas as pd
  3. Chargez l'ensemble de données de test à partir d'un fichier CSV en utilisant la fonction read_csv de pandas:
    test_data = pd.read_csv('test_data.csv')
  4. Prétraitez les données de test de la même manière que nous l'avons fait pour les données d'entraînement.
  5. Utilisez la méthode evaluate de l'objet Trainer pour évaluer les performances de notre modèle sur l'ensemble de données de test:
    results = trainer.evaluate(test_data)
  6. Affichez les résultats de l'évaluation pour évaluer les performances de notre modèle F financiers.

Après avoir évalué les performances de notre modèle F financiers, nous pouvons conclure notre guide. Dans l'ensemble, l'entraînement du modèle F financiers avec Laura et chackman est un processus complexe mais gratifiant. En utilisant les étapes décrites dans ce guide, vous pouvez développer un modèle capable de comprendre et d'analyser les données financières avec précision.

Conclusion

En conclusion, ce guide a couvert les étapes nécessaires pour entraîner le modèle F financiers avec Laura et chackman. Nous avons commencé par installer les packages requis et préparer les données d'entraînement. Ensuite, nous avons chargé et prétraité le jeu de données, puis nous avons entraîné le modèle F financiers et évalué les résultats. Nous avons également discuté des performances du modèle sur différents ensembles de données et suggéré des améliorations possibles. En suivant ces étapes, vous serez en mesure de développer un modèle puissant pour l'analyse des données financières.

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