diff --git "a/train_run_1.log" "b/train_run_1.log" new file mode 100644--- /dev/null +++ "b/train_run_1.log" @@ -0,0 +1,33643 @@ +-------------------------------------------------------------------------- +WARNING: No preset parameters were found for the device that Open MPI +detected: + + Local host: 129-213-88-66 + Device name: mlx5_0 + Device vendor ID: 0x02c9 + Device vendor part ID: 4126 + +Default device parameters will be used, which may result in lower +performance. You can edit any of the files specified by the +btl_openib_device_param_files MCA parameter to set values for your +device. + +NOTE: You can turn off this warning by setting the MCA parameter + btl_openib_warn_no_device_params_found to 0. +-------------------------------------------------------------------------- +-------------------------------------------------------------------------- +No OpenFabrics connection schemes reported that they were able to be +used on a specific port. As such, the openib BTL (OpenFabrics +support) will be disabled for this port. + + Local host: 129-213-88-66 + Local device: mlx5_0 + Local port: 1 + CPCs attempted: udcm +-------------------------------------------------------------------------- +12/17/2022 00:49:12 - WARNING - __main__ - Process rank: -1, device: cuda:0, n_gpu: 1distributed training: False, 16-bits training: True +12/17/2022 00:49:12 - INFO - __main__ - Training/evaluation parameters Seq2SeqTrainingArguments( +_n_gpu=1, +adafactor=False, +adam_beta1=0.9, +adam_beta2=0.999, +adam_epsilon=1e-08, +auto_find_batch_size=False, +bf16=False, +bf16_full_eval=False, +data_seed=None, +dataloader_drop_last=False, +dataloader_num_workers=0, +dataloader_pin_memory=True, +ddp_bucket_cap_mb=None, +ddp_find_unused_parameters=None, +ddp_timeout=1800, +debug=[], +deepspeed=None, +disable_tqdm=False, +do_eval=True, +do_predict=False, +do_train=True, +eval_accumulation_steps=None, +eval_delay=0, +eval_steps=1000, +evaluation_strategy=steps, +fp16=True, +fp16_backend=auto, +fp16_full_eval=False, +fp16_opt_level=O1, +fsdp=[], +fsdp_min_num_params=0, +fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap=None, +full_determinism=False, +generation_max_length=225, +generation_num_beams=None, +gradient_accumulation_steps=1, +gradient_checkpointing=True, +greater_is_better=False, +group_by_length=False, +half_precision_backend=auto, +hub_model_id=ales/whisper-base-belarusian, +hub_private_repo=False, +hub_strategy=every_save, +hub_token=, +ignore_data_skip=True, +include_inputs_for_metrics=False, +jit_mode_eval=False, +label_names=None, +label_smoothing_factor=0.0, +learning_rate=0.0001, +length_column_name=length, +load_best_model_at_end=True, +local_rank=-1, +log_level=passive, +log_level_replica=passive, +log_on_each_node=True, +logging_dir=./runs/Dec17_00-49-12_129-213-88-66, +logging_first_step=True, +logging_nan_inf_filter=True, +logging_steps=50, +logging_strategy=steps, +lr_scheduler_type=linear, +max_grad_norm=1.0, +max_steps=6000, +metric_for_best_model=wer, +mp_parameters=, +no_cuda=False, +num_train_epochs=3.0, +optim=adamw_hf, +optim_args=None, +output_dir=./, +overwrite_output_dir=False, +past_index=-1, +per_device_eval_batch_size=32, +per_device_train_batch_size=64, +predict_with_generate=True, +prediction_loss_only=False, +push_to_hub=True, +push_to_hub_model_id=None, +push_to_hub_organization=None, +push_to_hub_token=, +ray_scope=last, +remove_unused_columns=True, +report_to=['tensorboard'], +resume_from_checkpoint=None, +run_name=./, +save_on_each_node=False, +save_steps=1000, +save_strategy=steps, +save_total_limit=None, +seed=42, +sharded_ddp=[], +skip_memory_metrics=True, +sortish_sampler=False, +tf32=None, +torch_compile=False, +torch_compile_backend=None, +torch_compile_mode=None, +torchdynamo=None, +tpu_metrics_debug=False, +tpu_num_cores=None, +use_ipex=False, +use_legacy_prediction_loop=False, +use_mps_device=False, +warmup_ratio=0.0, +warmup_steps=500, +weight_decay=0.0, +xpu_backend=None, +) +12/17/2022 00:49:12 - INFO - __main__ - Data parameters: DataTrainingArguments(dataset_name='mozilla-foundation/common_voice_11_0', dataset_config_name='be', max_train_samples=None, max_eval_samples=None, audio_column_name='audio', text_column_name='sentence', max_duration_in_seconds=30.0, min_duration_in_seconds=0.0, train_split_name='train', eval_split_name='validation', do_lower_case=False, do_remove_punctuation=False, do_normalize_eval=True, language='be', task='transcribe', shuffle_buffer_size=500, streaming_train=True, streaming_eval=False) +12/17/2022 00:49:12 - INFO - __main__ - Model parameters: ModelArguments(model_name_or_path='openai/whisper-base', config_name=None, tokenizer_name=None, feature_extractor_name=None, cache_dir=None, use_fast_tokenizer=True, model_revision='main', use_auth_token=True, freeze_feature_encoder=False, freeze_encoder=False, forced_decoder_ids=None, suppress_tokens=None, model_index_name='Whisper Base Belarusian') +12/17/2022 00:49:12 - INFO - __main__ - output_dir already exists. will try to load last checkpoint. +12/17/2022 00:49:12 - INFO - __main__ - last_checkpoint is None. will try to read from training_args.resume_from_checkpoint +12/17/2022 00:49:12 - INFO - __main__ - last_checkpoint is None. resume_from_checkpoint is either None or not existing dir. will try to read from the model saved in the root of output_dir. +12/17/2022 00:49:12 - INFO - __main__ - dir is not empty, but contains only: ['src', '.gitattributes', 'train_20221217-004912.log', '.git', 'train_run_1.log']. it is OK - will start training +12/17/2022 00:49:13 - INFO - datasets.info - Loading Dataset Infos from /home/ubuntu/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_11_0/f8e47235d9b4e68fa24ed71d63266a02018ccf7194b2a8c9c598a5f3ab304d9f +12/17/2022 00:49:13 - INFO - datasets.builder - Overwrite dataset info from restored data version. +12/17/2022 00:49:13 - INFO - datasets.info - Loading Dataset info from /home/ubuntu/.cache/huggingface/datasets/mozilla-foundation___common_voice_11_0/be/11.0.0/f8e47235d9b4e68fa24ed71d63266a02018ccf7194b2a8c9c598a5f3ab304d9f +12/17/2022 00:49:13 - INFO - datasets.info - Loading Dataset Infos from /home/ubuntu/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_11_0/f8e47235d9b4e68fa24ed71d63266a02018ccf7194b2a8c9c598a5f3ab304d9f +12/17/2022 00:49:13 - INFO - datasets.builder - Overwrite dataset info from restored data version. +12/17/2022 00:49:13 - INFO - datasets.info - Loading Dataset info from /home/ubuntu/.cache/huggingface/datasets/mozilla-foundation___common_voice_11_0/be/11.0.0/f8e47235d9b4e68fa24ed71d63266a02018ccf7194b2a8c9c598a5f3ab304d9f +12/17/2022 00:49:13 - WARNING - datasets.builder - Found cached dataset common_voice_11_0 (/home/ubuntu/.cache/huggingface/datasets/mozilla-foundation___common_voice_11_0/be/11.0.0/f8e47235d9b4e68fa24ed71d63266a02018ccf7194b2a8c9c598a5f3ab304d9f) +12/17/2022 00:49:13 - INFO - datasets.info - Loading Dataset info from /home/ubuntu/.cache/huggingface/datasets/mozilla-foundation___common_voice_11_0/be/11.0.0/f8e47235d9b4e68fa24ed71d63266a02018ccf7194b2a8c9c598a5f3ab304d9f +/home/ubuntu/.local/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/computation/expressions.py:20: UserWarning: Pandas requires version '2.7.3' or newer of 'numexpr' (version '2.7.1' currently installed). + from pandas.core.computation.check import NUMEXPR_INSTALLED +[INFO|configuration_utils.py:654] 2022-12-17 00:49:13,346 >> loading configuration file config.json from cache at /home/ubuntu/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-base/snapshots/b985d0965b3d5838f2ebefda2c254ccd33e12c64/config.json +[INFO|configuration_utils.py:706] 2022-12-17 00:49:13,349 >> Model config WhisperConfig { + "_name_or_path": "openai/whisper-base", + "activation_dropout": 0.0, + "activation_function": "gelu", + "architectures": [ + "WhisperForConditionalGeneration" + ], + "attention_dropout": 0.0, + "begin_suppress_tokens": [ + 220, + 50257 + ], + "bos_token_id": 50257, + "d_model": 512, + "decoder_attention_heads": 8, + "decoder_ffn_dim": 2048, + "decoder_layerdrop": 0.0, + "decoder_layers": 6, + "decoder_start_token_id": 50258, + "dropout": 0.0, + "encoder_attention_heads": 8, + "encoder_ffn_dim": 2048, + "encoder_layerdrop": 0.0, + "encoder_layers": 6, + "eos_token_id": 50257, + "forced_decoder_ids": [ + [ + 1, + 50259 + ], + [ + 2, + 50359 + ], + [ + 3, + 50363 + ] + ], + "init_std": 0.02, + "is_encoder_decoder": true, + "max_length": 448, + "max_source_positions": 1500, + "max_target_positions": 448, + "model_type": "whisper", + "num_hidden_layers": 6, + "num_mel_bins": 80, + "pad_token_id": 50257, + "scale_embedding": false, + "suppress_tokens": [ + 1, + 2, + 7, + 8, + 9, + 10, + 14, + 25, + 26, + 27, + 28, + 29, + 31, + 58, + 59, + 60, + 61, + 62, + 63, + 90, + 91, + 92, + 93, + 359, + 503, + 522, + 542, + 873, + 893, + 902, + 918, + 922, + 931, + 1350, + 1853, + 1982, + 2460, + 2627, + 3246, + 3253, + 3268, + 3536, + 3846, + 3961, + 4183, + 4667, + 6585, + 6647, + 7273, + 9061, + 9383, + 10428, + 10929, + 11938, + 12033, + 12331, + 12562, + 13793, + 14157, + 14635, + 15265, + 15618, + 16553, + 16604, + 18362, + 18956, + 20075, + 21675, + 22520, + 26130, + 26161, + 26435, + 28279, + 29464, + 31650, + 32302, + 32470, + 36865, + 42863, + 47425, + 49870, + 50254, + 50258, + 50360, + 50361, + 50362 + ], + "torch_dtype": "float32", + "transformers_version": "4.26.0.dev0", + "use_cache": true, + "vocab_size": 51865 +} + +[INFO|feature_extraction_utils.py:464] 2022-12-17 00:49:13,374 >> loading configuration file preprocessor_config.json from cache at /home/ubuntu/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-base/snapshots/b985d0965b3d5838f2ebefda2c254ccd33e12c64/preprocessor_config.json +[INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2022-12-17 00:49:13,389 >> Feature extractor WhisperFeatureExtractor { + "chunk_length": 30, + "feature_extractor_type": "WhisperFeatureExtractor", + "feature_size": 80, + "hop_length": 160, + "mel_filters": [ + [ + -0.0, + 0.02486259490251541, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,491 >> Adding <|mi|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,491 >> Adding <|ml|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,491 >> Adding <|cy|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,491 >> Adding <|sk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|te|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|fa|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|lv|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|bn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|sr|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|az|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|sl|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|kn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|et|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|mk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|br|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|eu|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|is|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|hy|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|ne|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|mn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|bs|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|af|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|oc|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|ka|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|be|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,492 >> Adding <|tg|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|sd|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|gu|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|am|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|yi|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|lo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|uz|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|fo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|ht|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|ps|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|tk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|nn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|mt|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|sa|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|lb|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|my|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|bo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:13,493 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary +[INFO|modeling_utils.py:2251] 2022-12-17 00:49:13,498 >> loading weights file pytorch_model.bin from cache at /home/ubuntu/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-base/snapshots/b985d0965b3d5838f2ebefda2c254ccd33e12c64/pytorch_model.bin +[INFO|modeling_utils.py:2806] 2022-12-17 00:49:14,605 >> All model checkpoint weights were used when initializing WhisperForConditionalGeneration. + +[INFO|modeling_utils.py:2814] 2022-12-17 00:49:14,606 >> All the weights of WhisperForConditionalGeneration were initialized from the model checkpoint at openai/whisper-base. +If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use WhisperForConditionalGeneration for predictions without further training. +12/17/2022 00:49:14 - INFO - __main__ - vectorizing dataset +12/17/2022 00:49:14 - INFO - __main__ - will preprocess data using None processes. +12/17/2022 00:49:16 - WARNING - datasets.arrow_dataset - Loading cached processed dataset at /home/ubuntu/.cache/huggingface/datasets/mozilla-foundation___common_voice_11_0/be/11.0.0/f8e47235d9b4e68fa24ed71d63266a02018ccf7194b2a8c9c598a5f3ab304d9f/cache-31769dd5b5301183.arrow +[INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2022-12-17 00:49:16,175 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2022-12-17 00:49:16,175 >> tokenizer config file saved in ./tokenizer_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2022-12-17 00:49:16,176 >> Special tokens file saved in ./special_tokens_map.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2022-12-17 00:49:16,176 >> added tokens file saved in ./added_tokens.json +[INFO|configuration_utils.py:447] 2022-12-17 00:49:16,255 >> Configuration saved in ./config.json +[INFO|image_processing_utils.py:294] 2022-12-17 00:49:16,257 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json +[INFO|feature_extraction_utils.py:462] 2022-12-17 00:49:16,262 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json +[INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2022-12-17 00:49:16,276 >> Feature extractor WhisperFeatureExtractor { + "chunk_length": 30, + "feature_extractor_type": "WhisperFeatureExtractor", + "feature_size": 80, + "hop_length": 160, + "mel_filters": [ + [ + -0.0, + 0.02486259490251541, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 0.0, + 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<|pl|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,340 >> Adding <|ca|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,340 >> Adding <|nl|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,340 >> Adding <|ar|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,340 >> Adding <|sv|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|it|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|id|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|hi|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|fi|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|vi|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|iw|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 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<|lv|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|bn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|sr|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|az|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|sl|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|kn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|et|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|mk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,341 >> Adding <|br|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|eu|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|is|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|km|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|sn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|yo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|so|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|af|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|oc|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|ka|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|be|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|tg|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|sd|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|gu|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|am|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|yi|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|lo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|uz|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|fo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|ht|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|ps|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|tk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|nn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,342 >> Adding <|mt|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,343 >> Adding <|ba|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,343 >> Adding <|jw|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,343 >> Adding <|su|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,343 >> Adding <|translate|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,343 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,343 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,343 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,343 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-17 00:49:16,343 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary +/home/ubuntu/whisper-base-belarusian/./ is already a clone of https://huggingface.co/ales/whisper-base-belarusian. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. +12/17/2022 00:49:18 - WARNING - huggingface_hub.repository - /home/ubuntu/whisper-base-belarusian/./ is already a clone of https://huggingface.co/ales/whisper-base-belarusian. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. +[INFO|trainer.py:511] 2022-12-17 00:49:20,937 >> max_steps is given, it will override any value given in num_train_epochs +[INFO|trainer.py:565] 2022-12-17 00:49:20,937 >> Using cuda_amp half precision backend +/home/ubuntu/.local/lib/python3.8/site-packages/transformers/optimization.py:306: FutureWarning: This implementation of AdamW is deprecated and will be removed in a future version. Use the PyTorch implementation torch.optim.AdamW instead, or set `no_deprecation_warning=True` to disable this warning + warnings.warn( +[INFO|trainer.py:1641] 2022-12-17 00:49:20,945 >> ***** Running training ***** +[INFO|trainer.py:1642] 2022-12-17 00:49:20,945 >> Num examples = 384000 +[INFO|trainer.py:1643] 2022-12-17 00:49:20,945 >> Num Epochs = 9223372036854775807 +[INFO|trainer.py:1644] 2022-12-17 00:49:20,945 >> Instantaneous batch size per device = 64 +[INFO|trainer.py:1645] 2022-12-17 00:49:20,945 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 64 +[INFO|trainer.py:1646] 2022-12-17 00:49:20,945 >> Gradient Accumulation steps = 1 +[INFO|trainer.py:1647] 2022-12-17 00:49:20,945 >> Total optimization steps = 6000 +[INFO|trainer.py:1648] 2022-12-17 00:49:20,946 >> Number of trainable parameters = 72593920 + 0%| | 0/6000 [00:00> The following columns in the training set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: labels_truncated, input_length, labels_length. If labels_truncated, input_length, labels_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. + 0%| | 1/6000 [01:11<118:52:35, 71.34s/it] 0%| | 1/6000 [01:11<118:52:35, 71.34s/it] 0%| | 2/6000 [01:18<56:05:48, 33.67s/it] 0%| | 3/6000 [01:26<36:05:53, 21.67s/it] 0%| | 4/6000 [01:34<27:24:02, 16.45s/it] 0%| | 5/6000 [01:43<22:55:10, 13.76s/it] 0%| | 6/6000 [01:50<19:00:32, 11.42s/it] 0%| | 7/6000 [01:58<17:04:37, 10.26s/it] 0%| | 8/6000 [02:04<15:07:15, 9.08s/it] 0%| | 9/6000 [02:13<14:59:52, 9.01s/it] 0%| | 10/6000 [02:22<14:59:25, 9.01s/it] 0%| | 11/6000 [02:30<14:29:51, 8.71s/it] 0%| | 12/6000 [02:35<12:40:27, 7.62s/it] 0%| | 13/6000 [02:43<12:45:47, 7.67s/it] 0%| | 14/6000 [02:49<12:05:29, 7.27s/it] 0%| | 15/6000 [02:59<13:28:55, 8.11s/it] 0%| | 16/6000 [03:07<13:11:04, 7.93s/it] 0%| | 17/6000 [03:13<12:09:24, 7.31s/it] 0%| | 18/6000 [03:21<12:19:47, 7.42s/it] 0%| | 19/6000 [03:30<13:11:28, 7.94s/it] 0%| | 20/6000 [03:38<13:20:57, 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If sentence, labels_truncated, input_length, labels_length, audio are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. +[INFO|trainer.py:2955] 2022-12-17 03:04:59,738 >> ***** Running Evaluation ***** +[INFO|trainer.py:2957] 2022-12-17 03:04:59,739 >> Num examples = 15872 +[INFO|trainer.py:2960] 2022-12-17 03:04:59,739 >> Batch size = 32 +{'loss': 0.2568, 'learning_rate': 9.36909090909091e-05, 'epoch': 0.14} +{'loss': 0.2734, 'learning_rate': 9.278181818181819e-05, 'epoch': 0.15} +{'loss': 0.183, 'learning_rate': 9.187272727272727e-05, 'epoch': 0.16} +{'loss': 0.2445, 'learning_rate': 9.096363636363638e-05, 'epoch': 0.17} + + 0%| | 0/496 [00:00> Saving model checkpoint to ./checkpoint-1000 +[INFO|configuration_utils.py:447] 2022-12-17 03:40:32,845 >> Configuration saved in ./checkpoint-1000/config.json +[INFO|modeling_utils.py:1680] 2022-12-17 03:40:33,128 >> Model weights saved in ./checkpoint-1000/pytorch_model.bin +[INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2022-12-17 03:40:33,143 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-1000/preprocessor_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2022-12-17 03:40:33,143 >> tokenizer config file saved in ./checkpoint-1000/tokenizer_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2022-12-17 03:40:33,143 >> Special tokens file saved in ./checkpoint-1000/special_tokens_map.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2022-12-17 03:40:33,143 >> added tokens file saved in ./checkpoint-1000/added_tokens.json +[INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2022-12-17 03:40:34,035 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2022-12-17 03:40:34,035 >> tokenizer config file saved in ./tokenizer_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2022-12-17 03:40:34,035 >> Special tokens file saved in ./special_tokens_map.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2022-12-17 03:40:34,036 >> added tokens file saved in ./added_tokens.json +Adding files tracked by Git LFS: ['src/__pycache__/preprocess.cpython-38.pyc', 'src/__pycache__/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.cpython-38.pyc']. This may take a bit of time if the files are large. +{'eval_loss': 0.3058685064315796, 'eval_wer': 32.41627267903669, 'eval_runtime': 2133.1044, 'eval_samples_per_second': 7.441, 'eval_steps_per_second': 0.233, 'epoch': 0.17} +12/17/2022 03:40:45 - WARNING - huggingface_hub.repository - Adding files tracked by Git LFS: ['src/__pycache__/preprocess.cpython-38.pyc', 'src/__pycache__/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.cpython-38.pyc']. This may take a bit of time if the files are large.