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import argparse
Sbert.py
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model_name", type=str)
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=32)
parser.add_argument("--num_epochs", type=int, default=4)
parser.add_argument("--eval_steps", type=int, default=100000)
parser.add_argument("--gpu_id", type=str, default="0")
args = parser.parse_args()
config = {
"model_name": args.model_name,
"train_batch_size": args.batch_size,
"num_epochs": args.num_epochs,
"eval_steps": args.eval_steps,
"model_save_path": "output/",
"data_path": "./data/total_train/",
"gpu_id": args.gpu_id
}
sbert_train = SbertTrain(**config)
sbert_train.retrain()
sbert_train.evaluate()
실행 :
python3 sbert_train.py --model_name "monologg/koelectra-small-v3-discriminator" --batch_size 32 --num_epochs 4 --eval_steps 100000 --gpu_id "1"
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