Rodrigo1771 commited on
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a7d333f
1 Parent(s): 9a69d1e

End of training

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README.md CHANGED
@@ -3,9 +3,10 @@ library_name: transformers
3
  license: apache-2.0
4
  base_model: michiyasunaga/BioLinkBERT-base
5
  tags:
 
6
  - generated_from_trainer
7
  datasets:
8
- - drugtemist-en-fasttext-8-ner
9
  metrics:
10
  - precision
11
  - recall
@@ -18,24 +19,24 @@ model-index:
18
  name: Token Classification
19
  type: token-classification
20
  dataset:
21
- name: drugtemist-en-fasttext-8-ner
22
- type: drugtemist-en-fasttext-8-ner
23
  config: DrugTEMIST English NER
24
  split: validation
25
  args: DrugTEMIST English NER
26
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27
  - name: Precision
28
  type: precision
29
- value: 0.9247015610651974
30
  - name: Recall
31
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33
  - name: F1
34
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35
- value: 0.9315448658649399
36
  - name: Accuracy
37
  type: accuracy
38
- value: 0.9987092903189797
39
  ---
40
 
41
  <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
@@ -43,12 +44,12 @@ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
43
 
44
  # output
45
 
46
- This model is a fine-tuned version of [michiyasunaga/BioLinkBERT-base](https://huggingface.co/michiyasunaga/BioLinkBERT-base) on the drugtemist-en-fasttext-8-ner dataset.
47
  It achieves the following results on the evaluation set:
48
- - Loss: 0.0079
49
- - Precision: 0.9247
50
- - Recall: 0.9385
51
- - F1: 0.9315
52
  - Accuracy: 0.9987
53
 
54
  ## Model description
 
3
  license: apache-2.0
4
  base_model: michiyasunaga/BioLinkBERT-base
5
  tags:
6
+ - token-classification
7
  - generated_from_trainer
8
  datasets:
9
+ - Rodrigo1771/drugtemist-en-fasttext-8-ner
10
  metrics:
11
  - precision
12
  - recall
 
19
  name: Token Classification
20
  type: token-classification
21
  dataset:
22
+ name: Rodrigo1771/drugtemist-en-fasttext-8-ner
23
+ type: Rodrigo1771/drugtemist-en-fasttext-8-ner
24
  config: DrugTEMIST English NER
25
  split: validation
26
  args: DrugTEMIST English NER
27
  metrics:
28
  - name: Precision
29
  type: precision
30
+ value: 0.9271889400921659
31
  - name: Recall
32
  type: recall
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+ value: 0.9375582479030755
34
  - name: F1
35
  type: f1
36
+ value: 0.9323447636700648
37
  - name: Accuracy
38
  type: accuracy
39
+ value: 0.9987162671280663
40
  ---
41
 
42
  <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
 
44
 
45
  # output
46
 
47
+ This model is a fine-tuned version of [michiyasunaga/BioLinkBERT-base](https://huggingface.co/michiyasunaga/BioLinkBERT-base) on the Rodrigo1771/drugtemist-en-fasttext-8-ner dataset.
48
  It achieves the following results on the evaluation set:
49
+ - Loss: 0.0080
50
+ - Precision: 0.9272
51
+ - Recall: 0.9376
52
+ - F1: 0.9323
53
  - Accuracy: 0.9987
54
 
55
  ## Model description
all_results.json CHANGED
@@ -1,26 +1,26 @@
1
  {
2
- "epoch": 10.0,
3
- "eval_accuracy": 0.998772081600759,
4
- "eval_f1": 0.9335180055401663,
5
- "eval_loss": 0.007628325838595629,
6
- "eval_precision": 0.9249771271729186,
7
- "eval_recall": 0.9422180801491147,
8
- "eval_runtime": 15.1819,
9
  "eval_samples": 6946,
10
- "eval_samples_per_second": 457.519,
11
- "eval_steps_per_second": 57.239,
12
- "predict_accuracy": 0.9986685364931299,
13
- "predict_f1": 0.9202592279515356,
14
- "predict_loss": 0.007816320285201073,
15
- "predict_precision": 0.8938149972632731,
16
- "predict_recall": 0.9483159117305459,
17
- "predict_runtime": 28.7456,
18
- "predict_samples_per_second": 511.904,
19
- "predict_steps_per_second": 64.01,
20
- "total_flos": 1.394810359803495e+16,
21
- "train_loss": 0.0028968164414402532,
22
- "train_runtime": 2196.5741,
23
- "train_samples": 32447,
24
- "train_samples_per_second": 147.716,
25
- "train_steps_per_second": 2.308
26
  }
 
1
  {
2
+ "epoch": 9.989615784008308,
3
+ "eval_accuracy": 0.9987162671280663,
4
+ "eval_f1": 0.9323447636700648,
5
+ "eval_loss": 0.008018395863473415,
6
+ "eval_precision": 0.9271889400921659,
7
+ "eval_recall": 0.9375582479030755,
8
+ "eval_runtime": 15.1949,
9
  "eval_samples": 6946,
10
+ "eval_samples_per_second": 457.127,
11
+ "eval_steps_per_second": 57.19,
12
+ "predict_accuracy": 0.9987276251102988,
13
+ "predict_f1": 0.9228159457167091,
14
+ "predict_loss": 0.007742513902485371,
15
+ "predict_precision": 0.8991735537190083,
16
+ "predict_recall": 0.9477351916376306,
17
+ "predict_runtime": 28.7894,
18
+ "predict_samples_per_second": 511.125,
19
+ "predict_steps_per_second": 63.912,
20
+ "total_flos": 1.3132946802550608e+16,
21
+ "train_loss": 0.0027612092573652642,
22
+ "train_runtime": 2084.9871,
23
+ "train_samples": 30812,
24
+ "train_samples_per_second": 147.78,
25
+ "train_steps_per_second": 2.307
26
  }
eval_results.json CHANGED
@@ -1,12 +1,12 @@
1
  {
2
- "epoch": 10.0,
3
- "eval_accuracy": 0.998772081600759,
4
- "eval_f1": 0.9335180055401663,
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6
- "eval_precision": 0.9249771271729186,
7
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8
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9
  "eval_samples": 6946,
10
- "eval_samples_per_second": 457.519,
11
- "eval_steps_per_second": 57.239
12
  }
 
1
  {
2
+ "epoch": 9.989615784008308,
3
+ "eval_accuracy": 0.9987162671280663,
4
+ "eval_f1": 0.9323447636700648,
5
+ "eval_loss": 0.008018395863473415,
6
+ "eval_precision": 0.9271889400921659,
7
+ "eval_recall": 0.9375582479030755,
8
+ "eval_runtime": 15.1949,
9
  "eval_samples": 6946,
10
+ "eval_samples_per_second": 457.127,
11
+ "eval_steps_per_second": 57.19
12
  }
predict_results.json CHANGED
@@ -1,10 +1,10 @@
1
  {
2
- "predict_accuracy": 0.9986685364931299,
3
- "predict_f1": 0.9202592279515356,
4
- "predict_loss": 0.007816320285201073,
5
- "predict_precision": 0.8938149972632731,
6
- "predict_recall": 0.9483159117305459,
7
- "predict_runtime": 28.7456,
8
- "predict_samples_per_second": 511.904,
9
- "predict_steps_per_second": 64.01
10
  }
 
1
  {
2
+ "predict_accuracy": 0.9987276251102988,
3
+ "predict_f1": 0.9228159457167091,
4
+ "predict_loss": 0.007742513902485371,
5
+ "predict_precision": 0.8991735537190083,
6
+ "predict_recall": 0.9477351916376306,
7
+ "predict_runtime": 28.7894,
8
+ "predict_samples_per_second": 511.125,
9
+ "predict_steps_per_second": 63.912
10
  }
predictions.txt CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
3
  O O
4
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O
@@ -512,7 +512,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
512
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O
513
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
514
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
515
- O O B-FARMACO I-FARMACO I-FARMACO O O O O O O O B-FARMACO O O O B-FARMACO I-FARMACO I-FARMACO I-FARMACO O
516
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
517
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
518
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -538,7 +538,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
538
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
539
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
540
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
541
- O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O O
542
  O O O O O O O O O O O O O O O O O
543
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
544
  O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -615,7 +615,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
615
  O O O O O O O O O O O O
616
  O O O O O O O O O O O O O O O
617
  O O O O O O O O O O O
618
- O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O
619
  O O O O O O O O O O O O O O O O
620
  O O O O O O O O O
621
  O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O
@@ -987,7 +987,7 @@ O O O O O O O
987
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
988
  O O O O O O O O O
989
  O O O O O O
990
- O O O B-FARMACO O O O B-FARMACO O O I-FARMACO O O O B-FARMACO O O O B-FARMACO O O O
991
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
992
  O O O O O O O O O O O O O O O
993
  O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -1062,7 +1062,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1062
  O O O O O O O O
1063
  O O O O O O O
1064
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1065
- O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O
1066
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1067
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1068
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -1083,10 +1083,10 @@ O O O O
1083
  O O O O O O O
1084
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1085
  O O O O O O O O O O O O
1086
- O O O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O O O
1087
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1088
  O O O O O O O O O O
1089
- O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O O O O O O O O O O O O O
1090
  O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1091
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1092
  O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O
@@ -1106,7 +1106,7 @@ O O O O O O O
1106
  O O O O O O O O O O O O O O O O O
1107
  O O O O
1108
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1109
- O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O O O O O O O O O O O O
1110
  O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O B-FARMACO I-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O
1111
  O O O O O O O O
1112
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO I-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -1353,7 +1353,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1353
  O O O O O O O O O O O O
1354
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O
1355
  B-FARMACO O O O
1356
- B-FARMACO O O B-FARMACO O
1357
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1358
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1359
  O O O O O O O
@@ -1633,7 +1633,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1633
  O O O O O O O O O O O O O O
1634
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1635
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1636
- O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O
1637
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1638
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1639
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -1889,7 +1889,7 @@ O O O O O
1889
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1890
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1891
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1892
- O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O
1893
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1894
  O O O O O O O B-FARMACO O O O
1895
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -2106,7 +2106,7 @@ O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O
2106
  O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O
2107
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2108
  O O O O O O O O O O
2109
- O O O O O O O O O O
2110
  O O O O O O O O O O O O O O
2111
  O O O O O O O O O O O
2112
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -2262,7 +2262,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2262
  B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2263
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2264
  O O O O O O O O O O
2265
- B-FARMACO O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2266
  O O O O O O O O O O O O O O
2267
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2268
  O O O O O O O O O O O O O O O O O
@@ -2443,7 +2443,7 @@ O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2443
  O O O O O O
2444
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2445
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
2446
- O O O O O O O B-FARMACO O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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- O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O
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- O O O O O O O O B-FARMACO O O O O B-FARMACO O I-FARMACO I-FARMACO O B-FARMACO I-FARMACO O O B-FARMACO O O O O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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- O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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  O O O O O O O O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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- O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O O B-FARMACO O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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- O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O
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- O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O
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- O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O O O O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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- O O O B-FARMACO O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O O O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O O O O O O B-FARMACO O O O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O O O O O O
7011
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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  O O O O O O
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- O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O O
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  O O O O O O O O O O O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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7187
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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- O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O O B-FARMACO O
7190
- O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O
7191
- O O O O O O O I-FARMACO O O O O B-FARMACO O O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O
7192
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
7193
- O O O O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O
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- B-FARMACO O O O O O O O B-FARMACO O O O O O O O O O O
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- O O O B-FARMACO O O O B-FARMACO O O O O O O O O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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11846
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  O O O O O O O O O O O O O O O O
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  O O O O O O O O
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1889
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1890
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O
1891
  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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1893
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1894
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  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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+ O O O B-FARMACO O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O B-FARMACO O O O O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O O O O O B-FARMACO O O O O O O B-FARMACO I-FARMACO O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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  O O O O O O O O O O O O O O O O B-FARMACO O O O
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1430
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  {'train_runtime': 2084.9871, 'train_samples_per_second': 147.78, 'train_steps_per_second': 2.307, 'train_loss': 0.0027612092573652642, 'epoch': 9.99}
1432
 
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+ ***** train metrics *****
1434
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1440
+ train_steps_per_second = 2.307
1441
+ 09/09/2024 14:07:21 - INFO - __main__ - *** Evaluate ***
1442
+ [INFO|trainer.py:811] 2024-09-09 14:07:21,744 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `BertForTokenClassification.forward` and have been ignored: id, tokens, ner_tags. If id, tokens, ner_tags are not expected by `BertForTokenClassification.forward`, you can safely ignore this message.
1443
+ [INFO|trainer.py:3819] 2024-09-09 14:07:21,747 >>
1444
+ ***** Running Evaluation *****
1445
+ [INFO|trainer.py:3821] 2024-09-09 14:07:21,747 >> Num examples = 6946
1446
+ [INFO|trainer.py:3824] 2024-09-09 14:07:21,747 >> Batch size = 8
1447
+
1448
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1491
  43%|████▎ | 372/869 [00:04<00:06, 76.93it/s]
1492
  44%|████▎ | 380/869 [00:04<00:06, 73.01it/s]
1493
  45%|████▍ | 388/869 [00:05<00:06, 72.06it/s]
1494
  46%|████▌ | 396/869 [00:05<00:06, 71.10it/s]
1495
  46%|████▋ | 404/869 [00:05<00:06, 73.18it/s]
1496
  48%|████▊ | 413/869 [00:05<00:05, 76.61it/s]
1497
  48%|████▊ | 421/869 [00:05<00:05, 77.44it/s]
1498
  49%|████▉ | 430/869 [00:05<00:05, 80.87it/s]
1499
  51%|█████ | 439/869 [00:05<00:05, 77.05it/s]
1500
  51%|█████▏ | 447/869 [00:05<00:05, 74.67it/s]
1501
  52%|█████▏ | 455/869 [00:05<00:05, 75.94it/s]
1502
  53%|█████▎ | 463/869 [00:06<00:05, 74.73it/s]
1503
  54%|█████▍ | 472/869 [00:06<00:05, 78.76it/s]
1504
  55%|█████▌ | 481/869 [00:06<00:04, 81.58it/s]
1505
  56%|█████▋ | 490/869 [00:06<00:04, 77.53it/s]
1506
  57%|█████▋ | 498/869 [00:06<00:04, 76.52it/s]
1507
  58%|█████▊ | 506/869 [00:06<00:04, 74.64it/s]
1508
  59%|█████▉ | 514/869 [00:06<00:04, 75.58it/s]
1509
  60%|██████ | 522/869 [00:06<00:04, 71.20it/s]
1510
  61%|██████ | 530/869 [00:06<00:04, 73.39it/s]
1511
  62%|██████▏ | 538/869 [00:07<00:04, 74.49it/s]
1512
  63%|██████▎ | 546/869 [00:07<00:04, 72.32it/s]
1513
  64%|██████▍ | 555/869 [00:07<00:04, 75.05it/s]
1514
  65%|██████▍ | 564/869 [00:07<00:04, 76.12it/s]
1515
  66%|██████▌ | 572/869 [00:07<00:03, 74.47it/s]
1516
  67%|██████▋ | 580/869 [00:07<00:03, 74.69it/s]
1517
  68%|██████▊ | 588/869 [00:07<00:03, 74.27it/s]
1518
  69%|██████▊ | 596/869 [00:07<00:03, 75.67it/s]
1519
  70%|██████▉ | 605/869 [00:07<00:03, 77.43it/s]
1520
  71%|███████ | 613/869 [00:08<00:03, 77.02it/s]
1521
  71%|███████▏ | 621/869 [00:08<00:03, 76.85it/s]
1522
  72%|███████▏ | 629/869 [00:08<00:03, 74.94it/s]
1523
  73%|███████▎ | 637/869 [00:08<00:03, 74.24it/s]
1524
  74%|███████▍ | 646/869 [00:08<00:02, 77.00it/s]
1525
  75%|███████▌ | 655/869 [00:08<00:02, 78.08it/s]
1526
  76%|███████▋ | 663/869 [00:08<00:02, 76.55it/s]
1527
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1528
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1529
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  80%|████████ | 698/869 [00:09<00:02, 74.25it/s]
1531
  81%|████████ | 706/869 [00:09<00:02, 73.74it/s]
1532
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1533
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1536
  86%|████████▌ | 747/869 [00:09<00:01, 76.47it/s]
1537
  87%|████████▋ | 755/869 [00:09<00:01, 74.93it/s]
1538
  88%|████████▊ | 764/869 [00:10<00:01, 77.16it/s]
1539
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1540
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1541
  91%|█████████ | 788/869 [00:10<00:01, 67.93it/s]
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  92%|█████████▏| 796/869 [00:10<00:01, 70.57it/s]
1543
  93%|█████████▎| 804/869 [00:10<00:00, 72.77it/s]
1544
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1545
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1546
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1547
  96%|█████████▌| 836/869 [00:11<00:00, 75.40it/s]
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1549
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1550
  99%|█████████▉| 861/869 [00:11<00:00, 72.74it/s]
1551
+ ***** eval metrics *****
1552
+ epoch = 9.9896
1553
+ eval_accuracy = 0.9987
1554
+ eval_f1 = 0.9323
1555
+ eval_loss = 0.008
1556
+ eval_precision = 0.9272
1557
+ eval_recall = 0.9376
1558
+ eval_runtime = 0:00:15.19
1559
+ eval_samples = 6946
1560
+ eval_samples_per_second = 457.127
1561
+ eval_steps_per_second = 57.19
1562
+ 09/09/2024 14:07:36 - INFO - __main__ - *** Predict ***
1563
+ [INFO|trainer.py:811] 2024-09-09 14:07:36,944 >> The following columns in the test set don't have a corresponding argument in `BertForTokenClassification.forward` and have been ignored: id, tokens, ner_tags. If id, tokens, ner_tags are not expected by `BertForTokenClassification.forward`, you can safely ignore this message.
1564
+ [INFO|trainer.py:3819] 2024-09-09 14:07:36,947 >>
1565
+ ***** Running Prediction *****
1566
+ [INFO|trainer.py:3821] 2024-09-09 14:07:36,947 >> Num examples = 14715
1567
+ [INFO|trainer.py:3824] 2024-09-09 14:07:36,947 >> Batch size = 8
1568
+
1569
  0%| | 0/1840 [00:00<?, ?it/s]
1570
  1%| | 11/1840 [00:00<00:18, 99.60it/s]
1571
  1%| | 21/1840 [00:00<00:22, 81.16it/s]
1572
  2%|▏ | 30/1840 [00:00<00:22, 80.48it/s]
1573
  2%|▏ | 39/1840 [00:00<00:22, 80.53it/s]
1574
  3%|▎ | 48/1840 [00:00<00:21, 82.21it/s]
1575
  3%|▎ | 57/1840 [00:00<00:21, 81.25it/s]
1576
  4%|▎ | 66/1840 [00:00<00:22, 77.65it/s]
1577
  4%|▍ | 74/1840 [00:00<00:22, 78.21it/s]
1578
  5%|▍ | 83/1840 [00:01<00:21, 80.17it/s]
1579
  5%|▌ | 92/1840 [00:01<00:21, 79.88it/s]
1580
  6%|▌ | 102/1840 [00:01<00:20, 83.61it/s]
1581
  6%|▌ | 111/1840 [00:01<00:20, 84.93it/s]
1582
  7%|▋ | 120/1840 [00:01<00:20, 83.64it/s]
1583
  7%|▋ | 129/1840 [00:01<00:21, 79.71it/s]
1584
  8%|▊ | 138/1840 [00:01<00:20, 81.32it/s]
1585
  8%|▊ | 147/1840 [00:01<00:20, 82.28it/s]
1586
  8%|▊ | 156/1840 [00:01<00:21, 78.26it/s]
1587
  9%|▉ | 164/1840 [00:02<00:21, 76.66it/s]
1588
  9%|▉ | 173/1840 [00:02<00:21, 78.37it/s]
1589
  10%|▉ | 183/1840 [00:02<00:20, 82.20it/s]
1590
  10%|█ | 192/1840 [00:02<00:19, 83.53it/s]
1591
  11%|█ | 201/1840 [00:02<00:20, 81.88it/s]
1592
  11%|█▏ | 210/1840 [00:02<00:20, 79.95it/s]
1593
  12%|█▏ | 219/1840 [00:02<00:20, 80.46it/s]
1594
  12%|█▏ | 228/1840 [00:02<00:19, 82.00it/s]
1595
  13%|█▎ | 237/1840 [00:02<00:21, 76.10it/s]
1596
  13%|█▎ | 246/1840 [00:03<00:20, 77.69it/s]
1597
  14%|█▍ | 254/1840 [00:03<00:20, 78.11it/s]
1598
  14%|█▍ | 262/1840 [00:03<00:20, 78.32it/s]
1599
  15%|█▍ | 270/1840 [00:03<00:20, 77.39it/s]
1600
  15%|█▌ | 280/1840 [00:03<00:18, 82.50it/s]
1601
  16%|█▌ | 290/1840 [00:03<00:18, 82.84it/s]
1602
  16%|█▋ | 299/1840 [00:03<00:18, 84.16it/s]
1603
  17%|█▋ | 308/1840 [00:03<00:18, 82.72it/s]
1604
  17%|█▋ | 317/1840 [00:03<00:18, 84.32it/s]
1605
  18%|█▊ | 326/1840 [00:04<00:18, 83.46it/s]
1606
  18%|█▊ | 335/1840 [00:04<00:18, 82.07it/s]
1607
  19%|█▊ | 344/1840 [00:04<00:17, 84.28it/s]
1608
  19%|█▉ | 353/1840 [00:04<00:18, 79.89it/s]
1609
  20%|█▉ | 362/1840 [00:04<00:18, 81.32it/s]
1610
  20%|██ | 371/1840 [00:04<00:17, 83.08it/s]
1611
  21%|██ | 380/1840 [00:04<00:17, 83.68it/s]
1612
  21%|██ | 389/1840 [00:04<00:17, 83.38it/s]
1613
  22%|██▏ | 398/1840 [00:04<00:17, 80.63it/s]
1614
  22%|██▏ | 407/1840 [00:05<00:17, 82.24it/s]
1615
  23%|██▎ | 416/1840 [00:05<00:17, 82.92it/s]
1616
  23%|██▎ | 425/1840 [00:05<00:17, 79.25it/s]
1617
  24%|██▎ | 433/1840 [00:05<00:18, 77.85it/s]
1618
  24%|██▍ | 442/1840 [00:05<00:17, 79.24it/s]
1619
  24%|██▍ | 450/1840 [00:05<00:17, 78.44it/s]
1620
  25%|██▍ | 459/1840 [00:05<00:16, 81.28it/s]
1621
  25%|██▌ | 469/1840 [00:05<00:16, 84.33it/s]
1622
  26%|██▌ | 478/1840 [00:05<00:17, 79.38it/s]
1623
  26%|██▋ | 487/1840 [00:06<00:17, 76.88it/s]
1624
  27%|██▋ | 495/1840 [00:06<00:17, 74.79it/s]
1625
  27%|██▋ | 504/1840 [00:06<00:17, 77.11it/s]
1626
  28%|██▊ | 513/1840 [00:06<00:16, 79.27it/s]
1627
  28%|██▊ | 522/1840 [00:06<00:16, 80.21it/s]
1628
  29%|██▉ | 532/1840 [00:06<00:15, 83.40it/s]
1629
  29%|██▉ | 541/1840 [00:06<00:15, 81.53it/s]
1630
  30%|██▉ | 550/1840 [00:06<00:15, 81.23it/s]
1631
  30%|███ | 559/1840 [00:06<00:16, 78.81it/s]
1632
  31%|███ | 568/1840 [00:07<00:15, 79.92it/s]
1633
  31%|███▏ | 578/1840 [00:07<00:15, 83.72it/s]
1634
  32%|███▏ | 587/1840 [00:07<00:14, 84.02it/s]
1635
  32%|███▏ | 596/1840 [00:07<00:14, 83.04it/s]
1636
  33%|███▎ | 605/1840 [00:07<00:15, 80.23it/s]
1637
  33%|███▎ | 614/1840 [00:07<00:15, 81.67it/s]
1638
  34%|███▍ | 623/1840 [00:07<00:15, 76.90it/s]
1639
  34%|███▍ | 632/1840 [00:07<00:15, 79.25it/s]
1640
  35%|███▍ | 642/1840 [00:07<00:14, 82.91it/s]
1641
  35%|███▌ | 652/1840 [00:08<00:13, 85.72it/s]
1642
  36%|███▌ | 661/1840 [00:08<00:14, 79.74it/s]
1643
  36%|███▋ | 670/1840 [00:08<00:14, 81.59it/s]
1644
  37%|███▋ | 679/1840 [00:08<00:14, 82.70it/s]
1645
  37%|███▋ | 688/1840 [00:08<00:14, 81.52it/s]
1646
  38%|███▊ | 698/1840 [00:08<00:13, 84.21it/s]
1647
  38%|███▊ | 708/1840 [00:08<00:13, 85.03it/s]
1648
  39%|███▉ | 717/1840 [00:08<00:13, 84.88it/s]
1649
  40%|███▉ | 727/1840 [00:08<00:12, 88.24it/s]
1650
  40%|████ | 737/1840 [00:09<00:12, 89.20it/s]
1651
  41%|████ | 746/1840 [00:09<00:12, 86.08it/s]
1652
  41%|████ | 756/1840 [00:09<00:12, 88.13it/s]
1653
  42%|████▏ | 766/1840 [00:09<00:12, 89.01it/s]
1654
  42%|████▏ | 775/1840 [00:09<00:12, 87.69it/s]
1655
  43%|████▎ | 784/1840 [00:09<00:12, 87.37it/s]
1656
  43%|████▎ | 793/1840 [00:09<00:12, 83.38it/s]
1657
  44%|████▎ | 803/1840 [00:09<00:12, 85.67it/s]
1658
  44%|████▍ | 812/1840 [00:09<00:12, 82.15it/s]
1659
  45%|████▍ | 821/1840 [00:10<00:12, 83.70it/s]
1660
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1661
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1770
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1771
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1772
+ [INFO|modeling_utils.py:2799] 2024-09-09 14:08:07,422 >> Model weights saved in /content/dissertation/scripts/ner/output/model.safetensors
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+ [INFO|tokenization_utils_base.py:2684] 2024-09-09 14:08:07,423 >> tokenizer config file saved in /content/dissertation/scripts/ner/output/tokenizer_config.json
1774
+ [INFO|tokenization_utils_base.py:2693] 2024-09-09 14:08:07,423 >> Special tokens file saved in /content/dissertation/scripts/ner/output/special_tokens_map.json
1775
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1776
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@@ -1,215 +1,208 @@
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- "eval_runtime": 15.1542,
64
- "eval_samples_per_second": 458.356,
65
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66
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67
  },
68
  {
69
- "epoch": 3.9447731755424065,
70
- "grad_norm": 0.15148845314979553,
71
- "learning_rate": 3.027613412228797e-05,
72
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74
  },
75
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76
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112
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114
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133
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145
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150
  },
151
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152
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162
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164
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169
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170
  {
171
- "epoch": 9.0,
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182
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183
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188
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189
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190
- "epoch": 10.0,
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200
- },
201
- {
202
- "epoch": 10.0,
203
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205
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- "train_samples_per_second": 147.716,
208
- "train_steps_per_second": 2.308
209
  }
210
  ],
211
  "logging_steps": 500,
212
- "max_steps": 5070,
213
  "num_input_tokens_seen": 0,
214
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215
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@@ -225,7 +218,7 @@
225
  "attributes": {}
226
  }
227
  },
228
- "total_flos": 1.394810359803495e+16,
229
  "train_batch_size": 32,
230
  "trial_name": null,
231
  "trial_params": null
 
1
  {
2
+ "best_metric": 0.9323447636700648,
3
+ "best_model_checkpoint": "/content/dissertation/scripts/ner/output/checkpoint-4333",
4
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5
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6
+ "global_step": 4810,
7
  "is_hyper_param_search": false,
8
  "is_local_process_zero": true,
9
  "is_world_process_zero": true,
10
  "log_history": [
11
  {
12
+ "epoch": 0.9989615784008308,
13
+ "eval_accuracy": 0.9987441743644127,
14
+ "eval_f1": 0.9291628334866606,
15
+ "eval_loss": 0.004182814620435238,
16
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17
+ "eval_recall": 0.9412861136999068,
18
+ "eval_runtime": 15.1684,
19
+ "eval_samples_per_second": 457.925,
20
+ "eval_steps_per_second": 57.29,
21
+ "step": 481
22
+ },
23
+ {
24
+ "epoch": 1.0384215991692627,
25
+ "grad_norm": 0.07515838742256165,
26
+ "learning_rate": 4.48024948024948e-05,
27
+ "loss": 0.0156,
28
  "step": 500
29
  },
30
  {
31
+ "epoch": 2.0,
32
+ "eval_accuracy": 0.9986464990372004,
33
+ "eval_f1": 0.9189439555349699,
34
+ "eval_loss": 0.004935940261930227,
35
+ "eval_precision": 0.9134438305709024,
36
+ "eval_recall": 0.9245107176141659,
37
+ "eval_runtime": 15.18,
38
+ "eval_samples_per_second": 457.575,
39
+ "eval_steps_per_second": 57.246,
40
+ "step": 963
41
+ },
42
+ {
43
+ "epoch": 2.0768431983385254,
44
+ "grad_norm": 0.005299085285514593,
45
+ "learning_rate": 3.9604989604989604e-05,
46
+ "loss": 0.0039,
47
+ "step": 1000
48
  },
49
  {
50
+ "epoch": 2.9989615784008308,
51
+ "eval_accuracy": 0.9985627773281612,
52
+ "eval_f1": 0.9191873589164785,
53
+ "eval_loss": 0.005292736925184727,
54
+ "eval_precision": 0.8914185639229422,
55
+ "eval_recall": 0.9487418452935694,
56
+ "eval_runtime": 15.1155,
57
+ "eval_samples_per_second": 459.529,
58
+ "eval_steps_per_second": 57.491,
59
+ "step": 1444
60
  },
61
  {
62
+ "epoch": 3.115264797507788,
63
+ "grad_norm": 0.06427361071109772,
64
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65
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66
  "step": 1500
67
  },
68
  {
69
+ "epoch": 4.0,
70
+ "eval_accuracy": 0.9984720788100354,
71
+ "eval_f1": 0.9167412712623096,
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78
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79
+ },
80
+ {
81
+ "epoch": 4.153686396677051,
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83
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84
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85
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86
  },
87
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88
+ "epoch": 4.998961578400831,
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+ "eval_accuracy": 0.9986046381826807,
90
+ "eval_f1": 0.9254284390921722,
91
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92
+ "eval_precision": 0.919889502762431,
93
+ "eval_recall": 0.9310344827586207,
94
+ "eval_runtime": 15.1205,
95
+ "eval_samples_per_second": 459.377,
96
+ "eval_steps_per_second": 57.472,
97
+ "step": 2407
98
  },
99
  {
100
+ "epoch": 5.192107995846314,
101
+ "grad_norm": 0.004208261147141457,
102
+ "learning_rate": 2.4012474012474013e-05,
103
+ "loss": 0.0011,
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
104
  "step": 2500
105
  },
106
  {
107
+ "epoch": 6.0,
108
+ "eval_accuracy": 0.9985767309463344,
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111
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112
+ "eval_recall": 0.9366262814538676,
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+ "eval_runtime": 15.1887,
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115
+ "eval_steps_per_second": 57.214,
116
+ "step": 2889
117
  },
118
  {
119
+ "epoch": 6.230529595015576,
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+ "grad_norm": 0.004876282997429371,
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122
  "loss": 0.0007,
123
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124
  },
125
  {
126
+ "epoch": 6.998961578400831,
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+ "eval_accuracy": 0.9986744062735468,
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+ "eval_runtime": 15.1599,
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136
  },
137
  {
138
+ "epoch": 7.268951194184839,
139
+ "grad_norm": 0.0032651671208441257,
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+ "learning_rate": 1.3617463617463619e-05,
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+ "loss": 0.0005,
142
+ "step": 3500
143
  },
144
  {
145
  "epoch": 8.0,
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155
  },
156
  {
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159
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160
+ "loss": 0.0004,
161
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162
  },
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174
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175
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178
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179
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180
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181
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182
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183
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