Donut Trained Example 2

🚀 donut-trained-example-2

本模型是 naver-clova-ix/donut-base 在 None 数据集上的微调版本。

🚀 快速开始

本模型是基于已有模型进行微调得到，可在相关任务中使用该微调模型进行推理等操作。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

文档未提供代码示例，暂不展示。

📚 详细文档

模型描述

更多信息待补充。

预期用途和限制

更多信息待补充。

训练和评估数据

更多信息待补充。

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：2e-05
• 训练批次大小（train_batch_size）：2
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：Adam，β=(0.9, 0.999)，ε=1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 训练轮数（num_epochs）：3
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：Native AMP

训练结果

文档未提供训练结果相关内容，暂不展示。

框架版本

• Transformers 4.28.0
• Pytorch 2.0.0+cu118
• Datasets 2.12.0
• Tokenizers 0.13.3

🔧 技术细节

文档未提供具体技术细节内容，暂不展示。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。