# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2021, PaddleNLP
# This file is distributed under the same license as the PaddleNLP package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2022.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: PaddleNLP \n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2022-05-19 14:17+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: LANGUAGE <LL@li.org>\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.10.1\n"

#: ../trainer.md:1
msgid "PaddleNLP Trainer API"
msgstr ""

#: ../trainer.md:3
msgid "PaddleNLP提供了Trainer训练API，针对训练过程的通用训练配置做了封装，比如："
msgstr ""

#: ../trainer.md:5
msgid "优化器、学习率调度等训练配置"
msgstr ""

#: ../trainer.md:6
msgid "多卡，混合精度，梯度累积等功能"
msgstr ""

#: ../trainer.md:7
msgid "checkpoint断点，断点重启（数据集，随机数恢复）"
msgstr ""

#: ../trainer.md:8
msgid "日志显示，loss可视化展示等"
msgstr ""

#: ../trainer.md:10
msgid "用户输入模型，数据集，就可以使用Trainer API高效快速的实现预训练、微调等任务。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:13
msgid "Trainer基本使用方法介绍"
msgstr ""

#: ../trainer.md:15
msgid ""
"下面是用户使用 Trainer API进行finetune任务的简单示例，这里以中文情感分类数据集chnsenticorp为例。 "
"更详细的使用可以参考CLUE Trainer版本。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:18
msgid "导入需要用到的头文件。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:19
msgid "主要是模型、Tokenizer"
msgstr ""

#: ../trainer.md:20
msgid "还有Trainer组件"
msgstr ""

#: ../trainer.md:21
msgid "其中Trainer是训练主要入口，用户传入模型，数据集，即可进行训练"
msgstr ""

#: ../trainer.md:22
msgid "TrainingArguments 包含了用户需要的大部分训练参数。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:23
msgid "PdArgumentParser 是用户输出参数的工具"
msgstr ""

#: ../trainer.md:31
msgid "设置好用户参数"
msgstr ""

#: ../trainer.md:32
msgid ""
"PdArgumentParser 可以接受多个类似TrainingArguments的参数。用户可以自定义所需要的ModelArguments, "
"DataArguments为 tuple 传入 PdArgumentParser即可。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:33
msgid ""
"这些参数都是通过python xxx.py --dataset xx --max_seq_length "
"xx的方式传入。TrainingArguments的所有可配置参数见后文。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:50
msgid "加载模型，tokenizer, 数据集"
msgstr ""

#: ../trainer.md:51
msgid "注意，这里的数据集，需要输出的是一个dict。dict中的key，需要和模型的输入名称对应。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:52
msgid "这里的，labels如果模型没有使用到，我们还需要额外定义criterion，计算最后的loss损失。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:66
msgid "构造Trainer实例，进行模型训练。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:67
msgid "这里传入model,criterion,args,train_dataset,tokenizer这些训练需要的组件，构建了实例化的trainer"
msgstr ""

#: ../trainer.md:68
msgid "使用trainer.train()接口开始训练过程。训练完成后，可以保存模型，保存一些日志。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:84
msgid "预训练的使用方式可以参考ERNIE-1.0 Trainer版本。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:87
msgid "Trainer 实例化参数介绍"
msgstr ""

#: ../trainer.md:88
msgid "Trainer 是一个简单，但功能完整的 Paddle训练和评估模块，并针对 PaddleNLP 模型进行了优化。"
msgstr ""

#: ../trainer.md:172
msgid "TrainingArguments 参数介绍"
msgstr ""