Bert微调任务
案例介绍
数据源文件必须为'jsonl'、'csv'或'tsv'格式，每种格式的文件都必须包含一个名为'label'的属性。
加载代码如下，如果设置参数'seed'为True，则随机打乱将可复制；如果设置参数'save'为True，则token化结果将保存到与源路径相同的位置，文件名以"cache"开头，因此不必担心需要重复进行token化
加载源文件后，运行tokenize方法，输入tokenize的模型名称、选择要tokenize的属性和最大长度
最后，通过调用to_dataloader方法将数据集转换为Dataloader，提供批量大小和是否打乱的选项，通常训练时shuffle=True，评估和测试时shuffle=False
为了简化训练过程，构建了一个`Trainer`类
然后训练模型，输入train_dataloader，如果提供eval_dataloader，每个epoch将在eval_dataloader中进行测试
训练结束后，它将把最佳度量分数保存到output_dir.
Bert微调任务
案例介绍
在微调BERT模型进行文本到标签的任务中，主要涉及两个类，`MyDataset`（位于my_dataset.py）和`Trainer`（位于trainer.py），主要的训练函数在run.py文件中。
数据源文件必须为'jsonl'、'csv'或'tsv'格式，每种格式的文件都必须包含一个名为'label'的属性。
加载代码如下，如果设置参数'seed'为True，则随机打乱将可复制；如果设置参数'save'为True，则token化结果将保存到与源路径相同的位置，文件名以"cache"开头，因此不必担心需要重复进行token化
加载源文件后，运行tokenize方法，输入tokenize的模型名称、选择要tokenize的属性和最大长度
最后，通过调用to_dataloader方法将数据集转换为Dataloader，提供批量大小和是否打乱的选项，通常训练时shuffle=True，评估和测试时shuffle=False
为了简化训练过程，构建了一个`Trainer`类
然后训练模型，输入train_dataloader，如果提供eval_dataloader，每个epoch将在eval_dataloader中进行测试
训练结束后，它将把最佳度量分数保存到output_dir.
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