微调脚本生成.md 726 B
任务描述
需要你完成一个基于bert-base-chinese，微调一个文本分类的任务，分类类表为“通用问题”和“企业知识”两个类。
- 使用transformers模块的加载预训练模型，训练工具使用Trainer, TrainingArguments
- 数据格式为jsonl数据，包含两个字段{"query": "Python如何实现快速排序？", "label": "通用知识"}
输出要求
- 分类的功能封装成一个类，需要包含预测接口，评估模型的接口，输出分类报告和混淆矩阵
- 模型训练完整以后，需要保存效果最好权重
- 数据和模型路径，作为参数形式，我自己来配置
- 支持自适应设备，包括CPU，GPU和苹果笔记本MPS等设备