AutoTrain：面向状态机型模型的零代码训练
人工智能
2024-11-15 v1
摘要
随着开源模型的发展，对自定义数据集进行训练（或微调）已成为开发针对特定工业或开源应用的解决方案的关键环节。然而，目前尚无单一工具能够简化跨不同模态或任务类型的训练过程。我们引入AutoTrain（即AutoTrain Advanced）——一个开源、零代码工具/库，可用于对各种任务进行训练（或微调），包括大型语言模型（LLM）微调、文本分类/回归、标记分类、序列到序列任务、句子转换器微调、视觉语言模型（VLM）微调、图像分类/回归以及表格数据上的分类和回归任务。AutoTrain Advanced 是一个开源库，提供针对自定义数据集进行模型训练的最佳实践。该库地址为 https://github.com/huggingface/autotrain-advanced。AutoTrain 可在完全本地模式或云端机器上使用，支持来自 Hugging Face Hub 的数万种模型及其变体。
引用
@article{arxiv.2410.15735,
title = {AutoTrain: No-code training for state-of-the-art models},
author = {Abhishek Thakur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.15735},
year = {2024}
}