В этом посте разберем работу с PyTorch 2.0 и Hugging Face Transformers на примере fine‑tune модели BERT для классификации текста.
PyTorch 2.0 лучше по производительности, скорости работы, более удобный для Python, но при этом остается таким же динамическим, как и ранее.
1. Настройка окружения и установка PyTorch 2.0.
2. Загрузка и подготовка датасета.
3. Fine‑tune и оценка модели BERT с помощью Hugging Face Trainer.
4. Запуск инференса и тестирование модели.