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 +1,33252 @@ +-------------------------------------------------------------------------- +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 +-------------------------------------------------------------------------- +12/14/2022 11:27:46 - WARNING - __main__ - Process rank: -1, device: cuda:0, n_gpu: 1distributed training: False, 16-bits training: True +12/14/2022 11:27:46 - 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-small-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/Dec14_11-27-46_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=12000, +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=64, +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, +) +12/14/2022 11:27:46 - 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, 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+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, +) +12/14/2022 11:27:46 - INFO - __main__ - output_dir already exists. will try to load last checkpoint. +12/14/2022 11:27:46 - INFO - __main__ - last_checkpoint is None. will try to read from training_args.resume_from_checkpoint +12/14/2022 11:27:46 - 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. +12/14/2022 11:27:46 - INFO - __main__ - dir is not empty, but contains only: ['src', '.gitattributes', '.git', 'train_run_1.log', 'train_20221214-112746.log']. it is OK - will start training +12/14/2022 11:27:46 - INFO - datasets.info - Loading Dataset Infos from /home/ubuntu/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_11_0/f8e47235d9b4e68fa24ed71d63266a02018ccf7194b2a8c9c598a5f3ab304d9f +12/14/2022 11:27:47 - INFO - datasets.info - Loading Dataset Infos from /home/ubuntu/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_11_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 + Downloading: 0%| | 0.00/1.97k [00:00> loading configuration file config.json from cache at /home/ubuntu/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-small/snapshots/ecd562088fc463cdf07bf4a997944edeae03993e/config.json +[INFO|configuration_utils.py:706] 2022-12-14 11:27:47,198 >> Model config WhisperConfig { + "_name_or_path": "openai/whisper-small", + "activation_dropout": 0.0, + "activation_function": "gelu", + "architectures": [ + "WhisperForConditionalGeneration" + ], + "attention_dropout": 0.0, + "begin_suppress_tokens": [ + 220, + 50257 + ], + "bos_token_id": 50257, + "d_model": 768, + "decoder_attention_heads": 12, + "decoder_ffn_dim": 3072, + "decoder_layerdrop": 0.0, + "decoder_layers": 12, + "decoder_start_token_id": 50258, + "dropout": 0.0, + "encoder_attention_heads": 12, + "encoder_ffn_dim": 3072, + "encoder_layerdrop": 0.0, + "encoder_layers": 12, + "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": 12, + "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 +} + + Downloading: 0%| | 0.00/185k [00:00> loading configuration file preprocessor_config.json from cache at /home/ubuntu/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-small/snapshots/ecd562088fc463cdf07bf4a997944edeae03993e/preprocessor_config.json +[INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2022-12-14 11:27:47,277 >> 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, + 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|la|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|mi|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|ml|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|cy|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|sk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|te|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|fa|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|lv|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|bn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|sr|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|az|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|sl|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|kn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|et|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|mk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|br|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|eu|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|is|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|hy|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|ne|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,750 >> Adding <|mn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|so|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|af|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|oc|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|ka|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|be|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|tg|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|sd|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|gu|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|am|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|yi|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|lo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|uz|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|fo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|ht|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|ps|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|tk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|nn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|mt|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|sa|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|lb|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,751 >> Adding <|my|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,752 >> Adding <|translate|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,752 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,752 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,752 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,752 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:27:47,752 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary + Downloading: 0%| | 0.00/967M [00:00> loading weights file pytorch_model.bin from cache at /home/ubuntu/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-small/snapshots/ecd562088fc463cdf07bf4a997944edeae03993e/pytorch_model.bin +[INFO|modeling_utils.py:2806] 2022-12-14 11:28:03,276 >> All model checkpoint weights were used when initializing WhisperForConditionalGeneration. + +[INFO|modeling_utils.py:2814] 2022-12-14 11:28:03,276 >> All the weights of WhisperForConditionalGeneration were initialized from the model checkpoint at openai/whisper-small. +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. +[INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2022-12-14 11:28:03,414 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2022-12-14 11:28:03,415 >> tokenizer config file saved in ./tokenizer_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2022-12-14 11:28:03,415 >> Special tokens file saved in ./special_tokens_map.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2022-12-14 11:28:03,415 >> added tokens file saved in ./added_tokens.json +[INFO|configuration_utils.py:447] 2022-12-14 11:28:03,496 >> Configuration saved in ./config.json +[INFO|image_processing_utils.py:294] 2022-12-14 11:28:03,497 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json +[INFO|feature_extraction_utils.py:462] 2022-12-14 11:28:03,502 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json +[INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2022-12-14 11:28:03,517 >> 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, + 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<|sl|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|kn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|et|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|mk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|br|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|eu|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|is|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|hy|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|ne|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|mn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,583 >> Adding <|bs|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|af|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|oc|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|ka|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|be|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|tg|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|sd|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|gu|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|am|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|yi|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|lo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|uz|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|fo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|ht|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|ps|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|tk|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|nn|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|mt|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|sa|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|lb|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|my|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,584 >> Adding <|bo|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 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+[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,585 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,585 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,585 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,585 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary +[INFO|tokenization_utils.py:426] 2022-12-14 11:28:03,585 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary +/home/ubuntu/whisper-small-belarusian/./ is already a clone of https://huggingface.co/ales/whisper-small-belarusian. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. +12/14/2022 11:28:05 - WARNING - huggingface_hub.repository - /home/ubuntu/whisper-small-belarusian/./ is already a clone of https://huggingface.co/ales/whisper-small-belarusian. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. +[INFO|trainer.py:511] 2022-12-14 11:28:07,794 >> max_steps is given, it will override any value given in num_train_epochs +[INFO|trainer.py:565] 2022-12-14 11:28:07,794 >> 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] 2022-12-14 11:28:07,805 >> ***** Running training ***** +[INFO|trainer.py:1642] 2022-12-14 11:28:07,805 >> Num examples = 768000 +[INFO|trainer.py:1643] 2022-12-14 11:28:07,805 >> Num Epochs = 9223372036854775807 +[INFO|trainer.py:1644] 2022-12-14 11:28:07,805 >> Instantaneous batch size per device = 64 +[INFO|trainer.py:1645] 2022-12-14 11:28:07,806 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 64 +[INFO|trainer.py:1646] 2022-12-14 11:28:07,806 >> Gradient Accumulation steps = 1 +[INFO|trainer.py:1647] 2022-12-14 11:28:07,806 >> Total optimization steps = 12000 +[INFO|trainer.py:1648] 2022-12-14 11:28:07,807 >> Number of trainable parameters = 241734912 + 0%| | 0/12000 [00:00> The following columns in the training set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: labels_length, input_length, labels_truncated. If labels_length, input_length, labels_truncated are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. + 0%| | 1/12000 [01:10<234:10:27, 70.26s/it] 0%| | 1/12000 [01:10<234:10:27, 70.26s/it] 0%| | 2/12000 [01:18<113:23:51, 34.02s/it] 0%| | 3/12000 [01:28<75:52:16, 22.77s/it] 0%| | 4/12000 [01:38<59:22:52, 17.82s/it] 0%| | 5/12000 [01:48<50:11:28, 15.06s/it] 0%| | 6/12000 [01:59<45:46:04, 13.74s/it] 0%| | 7/12000 [02:09<41:30:01, 12.46s/it] 0%| | 8/12000 [02:19<38:49:43, 11.66s/it] 0%| | 9/12000 [02:28<35:53:45, 10.78s/it] 0%| | 10/12000 [02:39<36:12:07, 10.87s/it] 0%| | 11/12000 [02:49<35:27:37, 10.65s/it] 0%| | 12/12000 [03:00<35:24:27, 10.63s/it] 0%| | 13/12000 [03:10<34:29:23, 10.36s/it] 0%| | 14/12000 [03:20<34:31:06, 10.37s/it] 0%| | 15/12000 [03:29<33:10:28, 9.96s/it] 0%| | 16/12000 [03:40<34:06:14, 10.24s/it] 0%| | 17/12000 [03:51<35:27:21, 10.65s/it] 0%| | 18/12000 [04:02<35:13:18, 10.58s/it] 0%| | 19/12000 [04:13<35:51:44, 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If labels_length, input_length, labels_truncated are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. + 8%|▊ | 1000/12000 [4:40:13<26:09:13, 8.56s/it][INFO|trainer.py:2700] 2022-12-14 16:08:21,068 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-1000 +[INFO|configuration_utils.py:447] 2022-12-14 16:08:21,069 >> Configuration saved in ./checkpoint-1000/config.json +[INFO|modeling_utils.py:1680] 2022-12-14 16:08:21,933 >> Model weights saved in ./checkpoint-1000/pytorch_model.bin +[INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2022-12-14 16:08:21,947 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-1000/preprocessor_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2022-12-14 16:08:21,947 >> tokenizer config file saved in ./checkpoint-1000/tokenizer_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2022-12-14 16:08:21,947 >> Special tokens file saved in ./checkpoint-1000/special_tokens_map.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2022-12-14 16:08:21,948 >> added tokens file saved in ./checkpoint-1000/added_tokens.json +[INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2022-12-14 16:08:24,166 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2022-12-14 16:08:24,166 >> tokenizer config file saved in ./tokenizer_config.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2022-12-14 16:08:24,167 >> Special tokens file saved in ./special_tokens_map.json +[INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2022-12-14 16:08:24,167 >> added tokens file saved in ./added_tokens.json