answer:Trong `TrainingArguments`, giá trị của `resume_from_checkpoint` phải là đường dẫn trực tiếp đến thư mục chứa checkpoint cụ thể mà bạn muốn sử dụng để tiếp tục huấn luyện. Điều này bao gồm tên thư mục luôn được gắn với số bước mà ở đó `Trainer` đã lưu checkpoint. Ví dụ, nếu bạn muốn tiếp tục từ checkpoint lưu ở bước số 1000, bạn sẽ cần cung cấp đường dẫn chính xác đến thư mục `checkpoint-1000`. Dưới đây là cách bạn cung cấp giá trị cho `resume_from_checkpoint`: ```python resume_from_checkpoint="/content/drive/MyDrive/AI/ENtoVI/results/checkpoint-1000" ``` Trong khi đó, đường dẫn `/content/drive/MyDrive/AI/ENtoVI/results/` chỉ đến thư mục chứa tất cả các checkpoint, và không phải đường dẫn cụ thể đến một checkpoint nào để có thể tiếp tục từ đó. Hãy chắc chắn rằng trong thư mục `checkpoint-1000`, bạn có các tệp cần thiết như `pytorch_model.bin` hoặc `model.safetensors` (tùy thuộc vào cách mô hình của bạn được lưu), cũng như các tệp `optimizer.pt`, `scheduler.pt`, và `trainer_state.json` (nếu lưu trữ trong quá trình huấn luyện). Đây chính là các tệp mà `Trainer` sẽ sử dụng để khôi phục lại trạng thái huấn luyện. Nếu bạn đã nhất quán sử dụng thư mục `./model` (lưu ý rằng `./` chỉ thư mục hiện tại) để lưu mô hình và checkpoint trong quá trình huấn luyện, hãy chắc chắn rằng khi bạn khởi động lại Colab hoặc môi trường Jupyter của mình, bạn cũng cần mount lại Google Drive của bạn và cấu hình đường dẫn tới `resume_from_checkpoint` một cách thích hợp.

answer:Sau khi đã chạy `trainer.evaluate()` và lưu các thành phần mô hình và tokenizer cùng trạng thái huấn luyện sử dụng các hàm `save_state()`, `save_model()`, `save_pretrained()` cho các đối tượng tương ứng, bạn đã có mọi thứ cần thiết để có thể tiếp tục quá trình huấn luyện từ đó nếu cần. Bây giờ, để tiếp tục huấn luyện từ checkpoint cuối cùng của bạn, bạn sẽ cần tái tạo lại mô hình và tokenizer từ checkpoint đó và khởi tạo `Trainer` với tham số `resume_from_checkpoint` trỏ đúng vào checkpoint cần tiếp tục. Dưới đây là bước tiếp theo: 1. Mount Google Drive nếu bạn đang sử dụng Google Colab và đảm bảo đường dẫn đến thư mục model trên đúng. 2. Tái tạo lại `model` và `tokenizer` từ thư mục model đã lưu: ```python from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer # Tái tạo mô hình và tokenizer từ thư mục checkpoint model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('./model') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./model') ``` 3. Khởi tạo lại `Trainer` với `resume_from_checkpoint` chỉ đến thư mục checkpoint (không cần thiết nếu bạn đã lưu mô hình ở bước trước ra cùng một thư mục), sau đó tiếp tục huấn luyện: ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir="./model", # Khi tái tạo, hãy dùng cùng output_dir với lúc bạn đã lưu mô hình # ... lặp lại bất kỳ argument nào khác bạn đã sử dụng khi bạn khởi đầu huấn luyện ) # Tạo đối tượng Trainer mới với các tham số đã cập nhật và mô hình / tokenizer đã được tái tạo trainer = Trainer( model=model, tokenizer=tokenizer, args=training_args, train_dataset=tokenized_datasets["train"], eval_dataset=tokenized_datasets["validation"], # ... và bất kỳ các thiết lập khác bạn cần ) # Bây giờ, bạn có thể tiếp tục quá trình huấn luyện, Trainer sẽ tự động sử dụng checkpoint cuối cùng trong output_dir trainer.train() ``` Lưu ý rằng khi bạn dùng `.train()` mà không truyền vào `resume_from_checkpoint` trong `TrainingArguments`, `Trainer` sẽ tự động tìm và sử dụng checkpoint mới nhất trong `output_dir` để tiếp tục huấn luyện. Vì vậy, nếu bạn đã lưu mọi thứ vào thư mục `./model` và muốn tiếp tục từ checkpoint cuối cùng ấy, bạn không cần thiết phải chỉ định `resume_from_checkpoint` as long as the `output_dir` matches.

answer:Gần như bạn đã đúng, nhưng cần có vài điều chỉnh nhỏ trong việc chỉ định đường dẫn cho `resume_from_checkpoint`. Nếu bạn đã lưu trạng thái của `Trainer` và mô hình trong thư mục `./model`, đường dẹp đến `resume_from_checkpoint` cần phải chỉ đúng đến checkpoint mà bạn muốn sử dụng để tiếp tục huấn luyện. Đường dẫn `resume_from_checkpoint` không nên là `./results` trừ khi `./results` chính là thư mục chứa checkpoint mà bạn đã lưu trước đó. Nếu bạn dùng cùng một thư mục `./model` để lưu mô hình và muốn tiếp tục từ chỗ bạn đã dừng (và không có các checkpoint khác trong `./model`), bạn thậm chí không cần chỉ định `resume_from_checkpoint` vì `Trainer` sẽ tự động tìm checkpoint mới nhất trong `output_dir`. Vì vậy, mã đúng sẽ như sau: ```python %cd /content/drive/MyDrive/AI/ENtoVI/ model_checkpoint = "./model" # Thư mục chứa mô hình bạn muốn tải và tiếp tục huấn luyện from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_checkpoint) from transformers import Trainer, TrainingArguments # Setup đường dẫn và các tham số training training_args = TrainingArguments( output_dir=model_checkpoint, # Sử dụng thư mục này để tiếp tục từ checkpoint cuối cùng save_strategy="steps", save_steps=500, num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=batch_size, per_device_eval_batch_size=batch_size, warmup_steps=200, weight_decay=0.01, logging_dir="./logs", logging_steps=10, # Bạn không cần resume_from_checkpoint nếu bạn muốn tiếp tục từ checkpoint cuối cùng trong output_dir ) # Tạo một đối tượng Trainer mới trainer_again = Trainer( model=model, args=training_args, tokenizer=tokenizer, train_dataset=tokenized_datasets['train'], eval_dataset=tokenized_datasets['validation'] ) # Tiếp tục huấn luyện trainer_again.train() ``` Nhớ sửa `batch_size` và `tokenized_datasets` phù hợp với giá trị bạn muốn sử dụng, và đảm bảo rằng đường dẫn `output_dir` trỏ đến thư mục chính xác nơi mà checkpoint đã được lưu. Do bạn đã lưu tất cả vào `./model`, bạn không cần cung cấp `resume_from_checkpoint` khi `output_dir` giống hệt như lần trước. Nếu bạn có nhiều checkpoint được lưu trong thư mục `./model` và chỉ muốn tiếp tục từ một checkpoint cụ thể, thì bạn có thể sử dụng `resume_from_checkpoint` và cung cấp đường dẫn đến thư mục của checkpoint cụ thể đó.

answer:Dựa trên đầu ra bạn cung cấp, có vẻ như `Trainer` bắt đầu lại từ đầu và không phục hồi từ checkpoint đã lưu trước đó. Điều này có thể xảy ra nếu `Trainer` không tìm thấy checkpoint hoặc có sự không tương thích giữa checkpoint và mô hình hiện tại. Đây là một số bước bạn có thể thực hiện để kiểm tra và đảm bảo rằng huấn luyện đang tiếp tục từ checkpoint đúng cách: 1. **Kiểm tra đường dẫn checkpoint**: Đảm bảo rằng bạn đang cung cấp đường dẫn chính xác tới thư mục chứa checkpoint. Nếu bạn đã lưu các checkpoint vào thư mục `./model`, hãy kiểm tra xem đường dẫn có tồn tại và điều hướng chính xác tới thư mục đó không. Nếu bạn đang chạy trên Google Colab, hãy chắc chắn rằng Google Drive đã được mount và bạn có thể truy cập các tệp trong thư mục đó. 2. **Tệp checkpoint**: Các thư mục checkpoint cụ thể thường chứa `pytorch_model.bin`, `trainer_state.json`, `config.json`, `optimizer.pt`, và `scheduler.pt`. Kiểm tra xem tất cả các tệp này có tồn tại và không bị hỏng hay không. 3. **Log**: Xem log lúc bạn bắt đầu `trainer.train()` để xác định có thông báo nào chỉ ra rằng huấn luyện đang tiếp tục từ checkpoint hay không. `Trainer` sẽ xuất log này trước khi bắt đầu quá trình huấn luyện. 4. **Phiên bản thư viện**: Đảm bảo rằng phiên bản của thư viện `transformers` và `torch` bạn đang sử dụng tương thích với phiên bản đã được sử dụng để lưu checkpoint. Đặc biệt là nếu bạn cập nhật thư viện sau khi lưu checkpoint, hãy kiểm tra xem có thay đổi nào về cách xử lý checkpoint không. 5. **Lựa chọn lại checkpoint đúng cách**: Nếu bạn muốn tiếp tục từ một điểm cụ thể, hãy cung cấp đường dẫn chính xác đến checkpoint đó trong `resume_from_checkpoint`, chứ không phải là chỉ thư mục chung chứa tất cả các checkpoint. 6. **Hoàn lại checkpoint**: Nếu bạn không thể khắc phục sự cố, hãy xem xét khả năng sử dụng `trainer.save_model()`, `trainer.save_state()`, và `model.save_pretrained()` để tạo một checkpoint mới và sau đó thử hoàn lại từ checkpoint đó để xem liệu có khác biệt hay không. Cuối cùng, nếu bạn vẫn không thể tiếp tục từ checkpoint, bạn có thể cần hỗ trợ cụ thể hơn từ cộng đồng hoặc từ nhóm hỗ trợ của Hugging Face thông qua GitHub repositories hoặc forum chính thức của họ.