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Hugging Face Transformers

huggingface-projects-docs-llms-txt.hf.spaceKI & Machine Learning
Community-Eintrag llms.txt erreichbar KI-Impact-Score 90/100 · A

Hugging Face Transformers stellt strukturierte Informationen über eine llms.txt-Datei für KI-Assistenten bereit. Branche: KI & Machine Learning. Die Website huggingface-projects-docs-llms-txt.hf.space stellt ihre llms.txt unter https://huggingface-projects-docs-llms-txt.hf.space/transformers/llms.txt bereit. Der Eintrag besteht seit 18. Mai 2026.

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# Hyperparameter Search using Trainer API 🤗 Transformers provides a `Trainer` class optimized for training 🤗 Transformers models, making it easier to start training without manually writing your own training loop. The `Trainer` provides API for hyperparameter search. This doc shows how to enable it in example. ## Hyperparameter Search backend `Trainer` supports four hyperparameter search backends currently: [optuna](https://optuna.org/), [sigopt](https://sigopt.com/), [raytune](https://docs.ray.io/en/latest/tune/index.html) and [wandb](https://wandb.ai/site/sweeps). you should install them before using them as the hyperparameter search backend ```bash pip install optuna/sigopt/wandb/ray[tune] ``` ## How to enable Hyperparameter search in example Define the hyperparameter search space, different backends need different format. For sigopt, see sigopt [object_parameter](https://docs.sigopt.com/ai-module-api-references/api_reference/objects/object_parameter), it's like following: ```py >>> def sigopt_hp_space(trial): ... return [ ... {"bounds": {"min": 1e-6, "max": 1e-4}, "name": "learning_rate", "type": "double"}, ... { ... "categorical_values": ["16", "32", "64", "128"], ... "name": "per_device_train_batch_size", ... "type": "categorical", ... }, ... ] ``` For optuna, see optuna [object_parameter](https://optuna.readthedocs.io/en/stable/tutorial/10_key_features/002_configurations.html#sphx-glr-tutorial- […gekürzt]