Feedback #1
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Conversation
![github-classroom[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/68187?s=60&v=4){kind=small}
| from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer | ||
| from datasets import Dataset | ||
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| def load_and_process_data(data_path): |
There was a problem hiding this comment.
- 어떤 역할을 하는 함수인지 간단한 doc string이 추가되면 좋을 것 같습니다.
- 어떤 데이터가 입력으로 들어오는지 hinting이 있으면 가독성을 높일 수 있습니다.
PEP8등의 규칙을 찾아보시면 좋습니다.
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| # 시드 고정 | ||
| set_seed(42) |
There was a problem hiding this comment.
main 함수로 묶어 주시는 것이 가독성 및 확장성이 높아집니다.
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| # 난수 고정 | ||
| def set_seed(random_seed): |
There was a problem hiding this comment.
train.py와 중복되는 코드들이 조금 있는 것 같습니다! 분기를 잘 이용하면 두 파일을 하나로 합칠 수 있을 것 같네요
| @@ -0,0 +1,22 @@ | |||
| import json | |||
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| from peft import LoraConfig | |||
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| # Metric 설정 | ||
| def preprocess_logits_for_metrics(logits, labels): |
There was a problem hiding this comment.
중간 중간에 함수 정의가 나오는 것은 가독성을 해칠 수 있습니다.
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| # Callback to store metrics after each epoch | ||
| class SaveMetricsCallback(TrainerCallback): |
There was a problem hiding this comment.
class 같은 경우에는 중간에 정의하기 보다, 따로 하나의 script를 만들어 주는 것이 좋습니다.
code/make_train_dataset.ipynb
Outdated
There was a problem hiding this comment.
쥬피터 노트북은 코드가 제대로 보이지 않아 리뷰가 어렵습니다.
| @@ -0,0 +1,13 @@ | |||
| ipykernel | |||
There was a problem hiding this comment.
requiremetns는 사용하고 있는 버전까지 작성되는 것이 좋습니다.
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| # 시드 고정 함수 | ||
| def set_seed(seed): |
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시드를 고정하는 것도 좋지만,
혹시나 매 epoch의 배치마다 랜덤하게 데이터를 sampling 하는 등의 랜덤성이 필요하다면
seed 고정은 오히려 이 부분을 막아버리게 되니 주의가 필요합니다.
| infer_results.append({"id": _id, "answer": predict_value}) | ||
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| # CSV 파일로 결과 저장 | ||
| output_file_path = os.path.join(config["output_dir"], "output.csv") |
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dir로 관리되지만, output.csv인 경우 실수로 덮어씌워지는 경우가 많은 것 같습니다.
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