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使用TensorFlow和TPU训练🤗 Transformers语言模型
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍了使用TensorFlow和TPU训练掩码语言模型的方法，包括数据集的处理、模型的训练和优势的强调。
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关键要点
- TPU训练是一项有用的技能，能够高效扩展模型训练。
- 本文将介绍如何使用TensorFlow和TPU从头开始训练掩码语言模型。
- TPU训练的主要优势在于其高性能和可扩展性。
- XLA兼容性是TPU训练的关键，许多模型需要进行调整以支持TPU。
- 使用WikiText数据集训练RoBERTa模型，并训练分词器。
- 数据集通过🤗 datasets加载，并使用🤗 tokenizers训练分词器。
- 将数据分割成多个TFRecord碎片以支持并行处理。
- 模型初始化需要在TPU策略范围内进行，以支持数据并行训练。
- 使用DataCollatorForLanguageModeling进行数据处理，以兼容TPU训练。
- 训练完成后，可以轻松进行推理，使用pipeline进行模型调用。
- TPU训练简单易用，能够有效应对GPU短缺问题，推动前沿模型的训练。
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