07/20/2023 11:04:54 - WARNING - __main__ - Process rank: -1, device: cuda:0, n_gpu: 1distributed training: False, 16-bits training: True 07/20/2023 11:04:54 - 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, 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"/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/datasets/load.py", line 1734, in load_dataset builder_instance = load_dataset_builder( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/datasets/load.py", line 1492, in load_dataset_builder dataset_module = dataset_module_factory( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/datasets/load.py", line 1187, in dataset_module_factory return HubDatasetModuleFactoryWithScript( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/datasets/load.py", line 863, in __init__ increase_load_count(name, resource_type="dataset") File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/datasets/load.py", line 160, in increase_load_count head_hf_s3(name, filename=name + ".py", dataset=(resource_type == "dataset")) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/datasets/utils/file_utils.py", line 96, in head_hf_s3 return http_head( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/datasets/utils/file_utils.py", line 390, in http_head response = _request_with_retry( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/datasets/utils/file_utils.py", line 319, in _request_with_retry response = requests.request(method=method.upper(), url=url, timeout=timeout, **params) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/requests/api.py", line 59, in request return session.request(method=method, url=url, **kwargs) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/requests/sessions.py", line 587, in request resp = self.send(prep, **send_kwargs) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/requests/sessions.py", line 701, in send r = adapter.send(request, **kwargs) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/requests/adapters.py", line 489, in send resp = conn.urlopen( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/urllib3/connectionpool.py", line 703, in urlopen httplib_response = self._make_request( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/urllib3/connectionpool.py", line 386, in _make_request self._validate_conn(conn) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/urllib3/connectionpool.py", line 1042, in _validate_conn conn.connect() File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/urllib3/connection.py", line 414, in connect self.sock = ssl_wrap_socket( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/urllib3/util/ssl_.py", line 449, in ssl_wrap_socket ssl_sock = _ssl_wrap_socket_impl( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/urllib3/util/ssl_.py", line 493, in _ssl_wrap_socket_impl return ssl_context.wrap_socket(sock, server_hostname=server_hostname) File "/usr/lib/python3.10/ssl.py", line 513, in wrap_socket return self.sslsocket_class._create( File "/usr/lib/python3.10/ssl.py", line 1071, in _create self.do_handshake() File "/usr/lib/python3.10/ssl.py", line 1342, in do_handshake self._sslobj.do_handshake() KeyboardInterrupt 07/20/2023 11:05:06 - WARNING - __main__ - Process rank: -1, device: cuda:0, n_gpu: 1distributed training: False, 16-bits training: True 07/20/2023 11:05:06 - 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=[], 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/home/xezpeleta/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_13_0/2506e9a8950f5807ceae08c2920e814222909fd7f477b74f5d225802e9f04055 Downloading: 0%| | 0.00/1.97k [00:00> loading configuration file config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-small/snapshots/dc81969cac97c87ddad61ccc5012b389c81e8dd4/config.json [INFO|configuration_utils.py:706] 2023-07-20 11:05:14,156 >> 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": 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[INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|pa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|si|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|km|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|sn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|yo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|so|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|af|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|oc|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|ka|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|be|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|tg|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|sd|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|gu|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|am|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|yi|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|lo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|uz|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|fo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|ht|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|ps|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|tk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|nn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|mt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|sa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|lb|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|my|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|bo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|tl|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|mg|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|as|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|tt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:18,006 >> Adding <|haw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 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to the vocabulary [INFO|modeling_utils.py:2264] 2023-07-20 11:05:18,193 >> loading weights file pytorch_model.bin from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-small/snapshots/dc81969cac97c87ddad61ccc5012b389c81e8dd4/pytorch_model.bin [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-20 11:05:19,349 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "transformers_version": "4.26.0.dev0", "use_cache": false } [INFO|modeling_utils.py:2842] 2023-07-20 11:05:20,532 >> All model checkpoint weights were used when initializing WhisperForConditionalGeneration. [INFO|modeling_utils.py:2850] 2023-07-20 11:05:20,532 >> 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. Downloading: 0%| | 0.00/3.51k [00:00> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-small/snapshots/dc81969cac97c87ddad61ccc5012b389c81e8dd4/generation_config.json [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-20 11:05:21,329 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "forced_decoder_ids": [ [ 1, null ], [ 2, 50359 ] ], "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "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, 50358, 50359, 50360, 50361, 50362 ], "transformers_version": "4.26.0.dev0" } [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 11:05:22,382 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2023-07-20 11:05:22,382 >> tokenizer config file saved in ./tokenizer_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2023-07-20 11:05:22,382 >> Special tokens file saved in ./special_tokens_map.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2023-07-20 11:05:22,382 >> added tokens file saved in ./added_tokens.json [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-20 11:05:22,423 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|image_processing_utils.py:294] 2023-07-20 11:05:22,424 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:462] 2023-07-20 11:05:22,428 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2023-07-20 11:05:22,434 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[INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|lo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|uz|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|fo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|ht|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|ps|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|tk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|nn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|mt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|sa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|lb|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|my|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|bo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|tl|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|mg|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|as|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|tt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|haw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|ln|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|ha|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|ba|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|jw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|su|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|translate|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-20 11:05:22,465 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary /home/xezpeleta/dev/whisper-small-eu-v2/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-small-eu-v2. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. 07/20/2023 11:05:24 - WARNING - huggingface_hub.repository - /home/xezpeleta/dev/whisper-small-eu-v2/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-small-eu-v2. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. [INFO|trainer.py:511] 2023-07-20 11:05:26,572 >> max_steps is given, it will override any value given in num_train_epochs [INFO|trainer.py:565] 2023-07-20 11:05:26,572 >> Using cuda_amp half precision backend /home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/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] 2023-07-20 11:05:26,581 >> ***** Running training ***** [INFO|trainer.py:1642] 2023-07-20 11:05:26,581 >> Num examples = 160000 [INFO|trainer.py:1643] 2023-07-20 11:05:26,581 >> Num Epochs = 9223372036854775807 [INFO|trainer.py:1644] 2023-07-20 11:05:26,581 >> Instantaneous batch size per device = 32 [INFO|trainer.py:1645] 2023-07-20 11:05:26,581 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 32 [INFO|trainer.py:1646] 2023-07-20 11:05:26,581 >> Gradient Accumulation steps = 1 [INFO|trainer.py:1647] 2023-07-20 11:05:26,581 >> Total optimization steps = 5000 [INFO|trainer.py:1648] 2023-07-20 11:05:26,582 >> Number of trainable parameters = 241734912 0%| | 0/5000 [00:00> The following columns in the training set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 0%| | 1/5000 [01:01<84:57:02, 61.18s/it] 0%| | 2/5000 [01:05<38:28:27, 27.71s/it] 0%| | 3/5000 [01:10<24:02:12, 17.32s/it] 0%| | 4/5000 [01:14<16:37:41, 11.98s/it] 0%| | 5/5000 [01:17<12:25:37, 8.96s/it] 0%| | 6/5000 [01:23<10:42:07, 7.71s/it] 0%| | 7/5000 [01:26<8:52:23, 6.40s/it] 0%| | 8/5000 [01:32<8:21:02, 6.02s/it] 0%| | 9/5000 [01:35<7:20:27, 5.30s/it] 0%| | 10/5000 [01:39<6:38:28, 4.79s/it] 0%| | 11/5000 [01:43<6:09:36, 4.45s/it] 0%| | 12/5000 [01:46<5:50:02, 4.21s/it] 0%| | 13/5000 [01:52<6:33:27, 4.73s/it] 0%| | 14/5000 [01:57<6:32:33, 4.72s/it] 0%| | 15/5000 [02:02<6:46:12, 4.89s/it] 0%| | 16/5000 [02:06<6:21:44, 4.60s/it] 0%| | 17/5000 [02:10<5:57:44, 4.31s/it] 0%| | 18/5000 [02:14<6:02:55, 4.37s/it] 0%| | 19/5000 [02:19<6:16:06, 4.53s/it] 0%| | 20/5000 [02:24<6:27:20, 4.67s/it] 0%| | 21/5000 [02:29<6:30:25, 4.70s/it] 0%| | 22/5000 [02:35<7:03:53, 5.11s/it] 0%| | 23/5000 [02:44<8:34:52, 6.21s/it] 0%| | 24/5000 [02:49<8:02:05, 5.81s/it] 0%| | 25/5000 [02:53<7:39:33, 5.54s/it] 0%| | 25/5000 [02:53<7:39:33, 5.54s/it] 1%| | 26/5000 [02:58<7:01:33, 5.09s/it] 1%| | 27/5000 [03:01<6:26:27, 4.66s/it] 1%| | 28/5000 [03:05<6:01:09, 4.36s/it] 1%| | 29/5000 [03:09<5:43:58, 4.15s/it] 1%| | 30/5000 [03:16<7:03:54, 5.12s/it] 1%| | 31/5000 [03:20<6:28:51, 4.70s/it] 1%| | 32/5000 [03:26<6:59:45, 5.07s/it] 1%| | 33/5000 [03:31<6:59:06, 5.06s/it] 1%| | 34/5000 [03:35<6:49:43, 4.95s/it] 1%| | 35/5000 [03:39<6:19:48, 4.59s/it] 1%| | 36/5000 [03:43<6:16:25, 4.55s/it] 1%| | 37/5000 [03:49<6:32:25, 4.74s/it] 1%| | 38/5000 [03:52<6:08:01, 4.45s/it] 1%| | 39/5000 [03:58<6:44:28, 4.89s/it] 1%| | 40/5000 [04:03<6:43:12, 4.88s/it] 1%| | 41/5000 [04:07<6:22:30, 4.63s/it] 1%| | 42/5000 [04:11<6:00:57, 4.37s/it] 1%| | 43/5000 [04:15<6:03:11, 4.40s/it] 1%| | 44/5000 [04:21<6:31:09, 4.74s/it] 1%| | 45/5000 [04:25<6:04:47, 4.42s/it] 1%| | 46/5000 [04:29<5:50:49, 4.25s/it] 1%| | 47/5000 [04:33<5:44:34, 4.17s/it] 1%| | 48/5000 [04:40<7:06:56, 5.17s/it] 1%| | 49/5000 [04:45<6:53:56, 5.02s/it] 1%| | 50/5000 [04:50<6:53:03, 5.01s/it] 1%| | 50/5000 [04:50<6:53:03, 5.01s/it] 1%| | 51/5000 [04:56<7:19:16, 5.33s/it] 1%| | 52/5000 [04:59<6:39:50, 4.85s/it] 1%| | 53/5000 [05:03<6:16:44, 4.57s/it] 1%| | 54/5000 [05:07<5:55:14, 4.31s/it] 1%| | 55/5000 [05:11<5:42:21, 4.15s/it] 1%| | 56/5000 [05:16<6:07:50, 4.46s/it] 1%| | 57/5000 [05:20<5:50:51, 4.26s/it] 1%| | 58/5000 [05:25<6:12:14, 4.52s/it] 1%| | 59/5000 [05:29<6:01:00, 4.38s/it] 1%| | 60/5000 [05:33<5:46:59, 4.21s/it] 1%| | 61/5000 [05:37<5:34:41, 4.07s/it] 1%| | 62/5000 [05:41<5:40:19, 4.14s/it] 1%|▏ | 63/5000 [05:47<6:25:19, 4.68s/it] 1%|▏ | 64/5000 [05:51<6:18:17, 4.60s/it] 1%|▏ | 65/5000 [05:57<6:47:11, 4.95s/it] 1%|▏ | 66/5000 [06:01<6:19:44, 4.62s/it] 1%|▏ | 67/5000 [06:05<6:12:37, 4.53s/it] 1%|▏ | 68/5000 [06:10<6:25:45, 4.69s/it] 1%|▏ | 69/5000 [06:20<8:20:53, 6.09s/it] 1%|▏ | 70/5000 [06:25<7:51:02, 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| 981/5000 [1:14:43<5:13:57, 4.69s/it] 20%|█▉ | 982/5000 [1:14:48<5:21:25, 4.80s/it] 20%|█▉ | 983/5000 [1:14:53<5:20:14, 4.78s/it] 20%|█▉ | 984/5000 [1:14:58<5:19:56, 4.78s/it] 20%|█▉ | 985/5000 [1:15:03<5:31:41, 4.96s/it] 20%|█▉ | 986/5000 [1:15:08<5:30:21, 4.94s/it] 20%|█▉ | 987/5000 [1:15:12<5:11:02, 4.65s/it] 20%|█▉ | 988/5000 [1:15:17<5:13:59, 4.70s/it] 20%|█▉ | 989/5000 [1:15:21<4:57:04, 4.44s/it] 20%|█▉ | 990/5000 [1:15:25<4:51:40, 4.36s/it] 20%|█▉ | 991/5000 [1:15:29<4:50:43, 4.35s/it] 20%|█▉ | 992/5000 [1:15:34<4:53:53, 4.40s/it] 20%|█▉ | 993/5000 [1:15:38<4:59:29, 4.48s/it] 20%|█▉ | 994/5000 [1:15:44<5:11:17, 4.66s/it] 20%|█▉ | 995/5000 [1:15:49<5:24:29, 4.86s/it] 20%|█▉ | 996/5000 [1:15:53<5:04:19, 4.56s/it] 20%|█▉ | 997/5000 [1:15:57<4:51:32, 4.37s/it] 20%|█▉ | 998/5000 [1:16:01<4:44:10, 4.26s/it] 20%|█▉ | 999/5000 [1:16:05<4:36:29, 4.15s/it] 20%|██ | 1000/5000 [1:16:09<4:45:27, 4.28s/it] 20%|██ | 1000/5000 [1:16:09<4:45:27, 4.28s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-20 12:21:36,214 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-20 12:21:36,214 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-20 12:21:36,214 >> Batch size = 16 {'loss': 0.1927, 'learning_rate': 9.284444444444444e-06, 'epoch': 2.0} {'loss': 0.1951, 'learning_rate': 9.22888888888889e-06, 'epoch': 2.01} {'loss': 0.1775, 'learning_rate': 9.173333333333334e-06, 'epoch': 2.01} {'loss': 0.1672, 'learning_rate': 9.117777777777778e-06, 'epoch': 2.02} {'loss': 0.1591, 'learning_rate': 9.062222222222224e-06, 'epoch': 2.02} {'loss': 0.1703, 'learning_rate': 9.006666666666666e-06, 'epoch': 2.03} {'loss': 0.1636, 'learning_rate': 8.951111111111112e-06, 'epoch': 2.03} {'loss': 0.1413, 'learning_rate': 8.895555555555556e-06, 'epoch': 2.04} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 1.41it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 9037.42it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-20 12:21:39,930 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 20%|██ | 1000/5000 [1:32:13<4:45:27, 4.28s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-20 12:37:39,717 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-1000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-20 12:37:39,718 >> Configuration saved in ./checkpoint-1000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-20 12:37:40,970 >> Model weights saved in ./checkpoint-1000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 12:37:40,982 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-1000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 12:37:44,323 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json 20%|██ | 1001/5000 [1:32:54<338:21:54, 304.60s/it] 20%|██ | 1002/5000 [1:32:59<238:14:15, 214.52s/it] 20%|██ | 1003/5000 [1:33:03<168:14:47, 151.54s/it] 20%|██ | 1004/5000 [1:33:07<119:00:01, 107.21s/it] 20%|██ | 1005/5000 [1:33:11<84:32:55, 76.19s/it] 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If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 40%|████ | 2000/5000 [3:04:10<3:24:32, 4.09s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-20 14:09:37,141 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-2000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-20 14:09:37,142 >> Configuration saved in ./checkpoint-2000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-20 14:09:38,420 >> Model weights saved in ./checkpoint-2000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 14:09:38,430 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-2000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 14:09:43,863 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json Several commits (2) will be pushed upstream. {'eval_loss': 0.33755382895469666, 'eval_wer': 20.286362347604197, 'eval_runtime': 952.5181, 'eval_samples_per_second': 6.92, 'eval_steps_per_second': 0.433, 'epoch': 4.07} 07/20/2023 14:10:12 - WARNING - huggingface_hub.repository - Several commits (2) will be pushed upstream. 40%|████ | 2001/5000 [3:04:52<250:53:25, 301.17s/it] 40%|████ | 2002/5000 [3:04:56<176:30:37, 211.95s/it] 40%|████ | 2003/5000 [3:05:02<125:05:19, 150.26s/it] 40%|████ | 2004/5000 [3:05:06<88:31:07, 106.36s/it] 40%|████ | 2005/5000 [3:05:10<62:52:37, 75.58s/it] 40%|████ | 2006/5000 [3:05:13<44:56:30, 54.04s/it] 40%|████ | 2007/5000 [3:05:17<32:27:40, 39.04s/it] 40%|████ | 2008/5000 [3:05:22<23:49:18, 28.66s/it] 40%|████ | 2009/5000 [3:05:27<17:50:25, 21.47s/it] 40%|████ | 2010/5000 [3:05:32<13:55:05, 16.76s/it] 40%|████ | 2011/5000 [3:05:37<10:50:59, 13.07s/it] 40%|████ | 2012/5000 [3:05:42<8:53:03, 10.70s/it] 40%|████ | 2013/5000 [3:05:46<7:18:26, 8.81s/it] 40%|████ | 2014/5000 [3:05:51<6:13:08, 7.50s/it] 40%|████ | 2015/5000 [3:05:55<5:18:00, 6.39s/it] 40%|████ | 2016/5000 [3:05:58<4:38:39, 5.60s/it] 40%|████ | 2017/5000 [3:06:02<4:11:52, 5.07s/it] 40%|████ | 2018/5000 [3:06:07<4:07:09, 4.97s/it] 40%|████ | 2019/5000 [3:06:11<3:49:45, 4.62s/it] 40%|████ | 2020/5000 [3:06:15<3:48:46, 4.61s/it] 40%|████ | 2021/5000 [3:06:19<3:37:17, 4.38s/it] 40%|████ | 2022/5000 [3:06:23<3:28:47, 4.21s/it] 40%|████ | 2023/5000 [3:06:27<3:22:37, 4.08s/it] 40%|████ | 2024/5000 [3:06:31<3:17:59, 3.99s/it] 40%|████ | 2025/5000 [3:06:35<3:22:14, 4.08s/it] 40%|████ | 2025/5000 [3:06:35<3:22:14, 4.08s/it] 41%|████ | 2026/5000 [3:06:39<3:19:34, 4.03s/it] 41%|████ | 2027/5000 [3:06:43<3:29:22, 4.23s/it] 41%|████ | 2028/5000 [3:06:48<3:27:28, 4.19s/it] 41%|████ | 2029/5000 [3:06:52<3:31:07, 4.26s/it] 41%|████ | 2030/5000 [3:06:56<3:24:46, 4.14s/it] 41%|████ | 2031/5000 [3:07:00<3:20:19, 4.05s/it] 41%|████ | 2032/5000 [3:07:04<3:28:00, 4.20s/it] 41%|████ | 2033/5000 [3:07:09<3:41:44, 4.48s/it] 41%|████ | 2034/5000 [3:07:15<3:52:13, 4.70s/it] 41%|████ | 2035/5000 [3:07:20<3:59:04, 4.84s/it] 41%|████ | 2036/5000 [3:07:24<3:45:50, 4.57s/it] 41%|████ | 2037/5000 [3:07:29<3:57:46, 4.81s/it] 41%|████ | 2038/5000 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Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-20 15:25:19,810 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-20 15:25:19,810 >> Batch size = 16 {'loss': 0.0052, 'learning_rate': 4.673333333333333e-06, 'epoch': 7.0} {'loss': 0.005, 'learning_rate': 4.617777777777778e-06, 'epoch': 7.01} {'loss': 0.0041, 'learning_rate': 4.562222222222222e-06, 'epoch': 7.01} {'loss': 0.0045, 'learning_rate': 4.506666666666667e-06, 'epoch': 7.02} {'loss': 0.0044, 'learning_rate': 4.451111111111112e-06, 'epoch': 7.02} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 1.64it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 10445.80it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-20 15:25:23,135 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 60%|██████ | 3000/5000 [4:35:53<2:28:05, 4.44s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-20 15:41:20,296 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-3000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-20 15:41:20,297 >> Configuration saved in ./checkpoint-3000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-20 15:41:21,550 >> Model weights saved in ./checkpoint-3000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 15:41:21,559 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-3000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 15:41:26,978 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json 60%|██████ | 3001/5000 [4:36:36<168:48:57, 304.02s/it] 60%|██████ | 3002/5000 [4:36:41<118:57:31, 214.34s/it] 60%|██████ | 3003/5000 [4:36:45<83:59:36, 151.42s/it] 60%|██████ | 3004/5000 [4:36:50<59:31:04, 107.35s/it] 60%|██████ | 3005/5000 [4:36:54<42:23:06, 76.48s/it] 60%|██████ | 3006/5000 [4:36:58<30:16:23, 54.66s/it] 60%|██████ | 3007/5000 [4:37:02<21:52:52, 39.52s/it] 60%|██████ | 3008/5000 [4:37:07<16:02:22, 28.99s/it] 60%|██████ | 3009/5000 [4:37:11<11:52:42, 21.48s/it] 60%|██████ | 3010/5000 [4:37:15<9:02:18, 16.35s/it] 60%|██████ | 3011/5000 [4:37:20<7:06:13, 12.86s/it] 60%|██████ | 3012/5000 [4:37:24<5:42:24, 10.33s/it] 60%|██████ | 3013/5000 [4:37:29<4:45:06, 8.61s/it] 60%|██████ | 3014/5000 [4:37:33<3:57:07, 7.16s/it] 60%|██████ | 3015/5000 [4:37:36<3:23:44, 6.16s/it] 60%|██████ | 3016/5000 [4:37:40<3:00:17, 5.45s/it] 60%|██████ | 3017/5000 [4:37:44<2:44:12, 4.97s/it] 60%|██████ | 3018/5000 [4:37:48<2:33:07, 4.64s/it] 60%|██████ | 3019/5000 [4:37:53<2:34:22, 4.68s/it] 60%|██████ | 3020/5000 [4:37:57<2:25:33, 4.41s/it] 60%|██████ | 3021/5000 [4:38:01<2:26:38, 4.45s/it] 60%|██████ | 3022/5000 [4:38:06<2:29:01, 4.52s/it] 60%|██████ | 3023/5000 [4:38:10<2:23:51, 4.37s/it] 60%|██████ | 3024/5000 [4:38:14<2:20:38, 4.27s/it] 60%|██████ | 3025/5000 [4:38:19<2:28:53, 4.52s/it] 60%|██████ | 3025/5000 [4:38:19<2:28:53, 4.52s/it] 61%|██████ | 3026/5000 [4:38:25<2:41:39, 4.91s/it] 61%|██████ | 3027/5000 [4:38:29<2:34:34, 4.70s/it] 61%|██████ | 3028/5000 [4:38:33<2:30:20, 4.57s/it] 61%|██████ | 3029/5000 [4:38:39<2:41:13, 4.91s/it] 61%|██████ | 3030/5000 [4:38:43<2:30:45, 4.59s/it] 61%|██████ | 3031/5000 [4:38:47<2:23:11, 4.36s/it] 61%|██████ | 3032/5000 [4:38:50<2:18:05, 4.21s/it] 61%|██████ | 3033/5000 [4:38:55<2:23:35, 4.38s/it] 61%|██████ | 3034/5000 [4:38:59<2:18:08, 4.22s/it] 61%|██████ | 3035/5000 [4:39:03<2:14:16, 4.10s/it] 61%|██████ | 3036/5000 [4:39:07<2:11:30, 4.02s/it] 61%|██████ | 3037/5000 [4:39:12<2:24:33, 4.42s/it] 61%|██████ | 3038/5000 [4:39:16<2:18:49, 4.25s/it] 61%|██████ | 3039/5000 [4:39:21<2:23:57, 4.40s/it] 61%|██████ | 3040/5000 [4:39:25<2:19:42, 4.28s/it] 61%|██████ | 3041/5000 [4:39:28<2:15:25, 4.15s/it] 61%|██████ | 3042/5000 [4:39:32<2:11:35, 4.03s/it] 61%|██████ | 3043/5000 [4:39:36<2:13:19, 4.09s/it] 61%|██████ | 3044/5000 [4:39:40<2:10:22, 4.00s/it] 61%|██████ | 3045/5000 [4:39:45<2:17:26, 4.22s/it] 61%|██████ | 3046/5000 [4:39:50<2:26:22, 4.49s/it] 61%|██████ | 3047/5000 [4:39:54<2:22:12, 4.37s/it] 61%|██████ | 3048/5000 [4:39:59<2:27:43, 4.54s/it] 61%|██████ | 3049/5000 [4:40:04<2:33:33, 4.72s/it] 61%|██████ | 3050/5000 [4:40:08<2:27:46, 4.55s/it] 61%|██████ | 3050/5000 [4:40:08<2:27:46, 4.55s/it] 61%|██████ | 3051/5000 [4:40:12<2:20:19, 4.32s/it] 61%|██████ | 3052/5000 [4:40:16<2:16:43, 4.21s/it] 61%|██████ | 3053/5000 [4:40:21<2:21:08, 4.35s/it] 61%|██████ | 3054/5000 [4:40:25<2:16:07, 4.20s/it] 61%|██████ | 3055/5000 [4:40:29<2:19:09, 4.29s/it] 61%|██████ | 3056/5000 [4:40:33<2:15:47, 4.19s/it] 61%|██████ | 3057/5000 [4:40:38<2:19:13, 4.30s/it] 61%|██████ | 3058/5000 [4:40:43<2:27:56, 4.57s/it] 61%|██████ | 3059/5000 [4:40:48<2:31:55, 4.70s/it] 61%|██████ | 3060/5000 [4:40:53<2:35:28, 4.81s/it] 61%|██████ | 3061/5000 [4:40:58<2:39:24, 4.93s/it] 61%|██████ | 3062/5000 [4:41:03<2:34:13, 4.77s/it] 61%|██████▏ | 3063/5000 [4:41:08<2:42:16, 5.03s/it] 61%|██████▏ | 3064/5000 [4:41:12<2:33:54, 4.77s/it] 61%|██████▏ | 3065/5000 [4:41:17<2:36:40, 4.86s/it] 61%|██████▏ | 3066/5000 [4:41:23<2:39:57, 4.96s/it] 61%|██████▏ | 3067/5000 [4:41:28<2:40:10, 4.97s/it] 61%|██████▏ | 3068/5000 [4:41:32<2:29:35, 4.65s/it] 61%|██████▏ | 3069/5000 [4:41:36<2:31:10, 4.70s/it] 61%|██████▏ | 3070/5000 [4:41:40<2:24:47, 4.50s/it] 61%|██████▏ | 3071/5000 [4:41:45<2:25:37, 4.53s/it] 61%|██████▏ | 3072/5000 [4:41:49<2:18:49, 4.32s/it] 61%|██████▏ | 3073/5000 [4:41:53<2:19:51, 4.35s/it] 61%|██████▏ | 3074/5000 [4:41:57<2:14:33, 4.19s/it] 62%|██████▏ | 3075/5000 [4:42:01<2:11:06, 4.09s/it] 62%|██████▏ | 3075/5000 [4:42:01<2:11:06, 4.09s/it] 62%|██████▏ | 3076/5000 [4:42:05<2:08:21, 4.00s/it] 62%|██████▏ | 3077/5000 [4:42:09<2:06:31, 3.95s/it] 62%|██████▏ | 3078/5000 [4:42:13<2:07:28, 3.98s/it] 62%|██████▏ | 3079/5000 [4:42:17<2:13:34, 4.17s/it] 62%|██████▏ | 3080/5000 [4:42:23<2:26:19, 4.57s/it] 62%|██████▏ | 3081/5000 [4:42:27<2:19:18, 4.36s/it] 62%|██████▏ | 3082/5000 [4:42:30<2:14:24, 4.20s/it] 62%|██████▏ | 3083/5000 [4:42:34<2:11:05, 4.10s/it] 62%|██████▏ | 3084/5000 [4:42:38<2:08:41, 4.03s/it] 62%|██████▏ | 3085/5000 [4:42:43<2:12:09, 4.14s/it] 62%|██████▏ | 3086/5000 [4:42:48<2:26:45, 4.60s/it] 62%|██████▏ | 3087/5000 [4:42:52<2:21:46, 4.45s/it] 62%|██████▏ | 3088/5000 [4:42:58<2:34:00, 4.83s/it] 62%|██████▏ | 3089/5000 [4:43:02<2:27:19, 4.63s/it] 62%|██████▏ | 3090/5000 [4:43:06<2:19:25, 4.38s/it] 62%|██████▏ | 3091/5000 [4:43:10<2:16:11, 4.28s/it] 62%|██████▏ | 3092/5000 [4:43:14<2:14:39, 4.23s/it] 62%|██████▏ | 3093/5000 [4:43:18<2:11:41, 4.14s/it] 62%|██████▏ | 3094/5000 [4:43:22<2:10:03, 4.09s/it] 62%|██████▏ | 3095/5000 [4:43:27<2:20:15, 4.42s/it] 62%|██████▏ | 3096/5000 [4:43:32<2:21:21, 4.45s/it] 62%|██████▏ | 3097/5000 [4:43:37<2:24:29, 4.56s/it] 62%|██████▏ | 3098/5000 [4:43:41<2:24:27, 4.56s/it] 62%|██████▏ 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80%|███████▉ | 3976/5000 [5:49:27<1:15:12, 4.41s/it] 80%|███████▉ | 3977/5000 [5:49:31<1:12:09, 4.23s/it] 80%|███████▉ | 3978/5000 [5:49:35<1:10:09, 4.12s/it] 80%|███████▉ | 3979/5000 [5:49:39<1:08:30, 4.03s/it] 80%|███████▉ | 3980/5000 [5:49:43<1:07:29, 3.97s/it] 80%|███████▉ | 3981/5000 [5:49:48<1:13:31, 4.33s/it] 80%|███████▉ | 3982/5000 [5:49:53<1:17:53, 4.59s/it] 80%|███████▉ | 3983/5000 [5:49:58<1:19:38, 4.70s/it] 80%|███████▉ | 3984/5000 [5:50:02<1:14:59, 4.43s/it] 80%|███████▉ | 3985/5000 [5:50:06<1:11:58, 4.25s/it] 80%|███████▉ | 3986/5000 [5:50:10<1:11:03, 4.20s/it] 80%|███████▉ | 3987/5000 [5:50:14<1:09:46, 4.13s/it] 80%|███████▉ | 3988/5000 [5:50:19<1:14:23, 4.41s/it] 80%|███████▉ | 3989/5000 [5:50:24<1:17:50, 4.62s/it] 80%|███████▉ | 3990/5000 [5:50:28<1:14:01, 4.40s/it] 80%|███████▉ | 3991/5000 [5:50:33<1:16:35, 4.55s/it] 80%|███████▉ | 3992/5000 [5:50:38<1:18:39, 4.68s/it] 80%|███████▉ | 3993/5000 [5:50:42<1:16:37, 4.57s/it] 80%|███████▉ | 3994/5000 [5:50:47<1:18:10, 4.66s/it] 80%|███████▉ | 3995/5000 [5:50:51<1:16:04, 4.54s/it] 80%|███████▉ | 3996/5000 [5:50:56<1:16:09, 4.55s/it] 80%|███████▉ | 3997/5000 [5:51:02<1:23:49, 5.01s/it] 80%|███████▉ | 3998/5000 [5:51:06<1:23:00, 4.97s/it] 80%|███████▉ | 3999/5000 [5:51:11<1:19:55, 4.79s/it] 80%|████████ | 4000/5000 [5:51:15<1:15:12, 4.51s/it] 80%|████████ | 4000/5000 [5:51:15<1:15:12, 4.51s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-20 16:56:41,818 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-20 16:56:41,818 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-20 16:56:41,818 >> Batch size = 16 {'loss': 0.0021, 'learning_rate': 2.84e-06, 'epoch': 9.0} {'loss': 0.0021, 'learning_rate': 2.784444444444445e-06, 'epoch': 9.01} {'loss': 0.0018, 'learning_rate': 2.7288888888888893e-06, 'epoch': 9.01} {'loss': 0.0019, 'learning_rate': 2.6733333333333333e-06, 'epoch': 9.02} {'loss': 0.0018, 'learning_rate': 2.617777777777778e-06, 'epoch': 9.02} {'loss': 0.0021, 'learning_rate': 2.5622222222222226e-06, 'epoch': 9.03} {'loss': 0.0017, 'learning_rate': 2.5066666666666667e-06, 'epoch': 9.03} {'loss': 0.0018, 'learning_rate': 2.451111111111111e-06, 'epoch': 9.04} {'loss': 0.0017, 'learning_rate': 2.3955555555555556e-06, 'epoch': 9.04} {'loss': 0.002, 'learning_rate': 2.3400000000000005e-06, 'epoch': 9.05} {'loss': 0.0017, 'learning_rate': 2.2844444444444445e-06, 'epoch': 9.05} {'loss': 0.0016, 'learning_rate': 2.228888888888889e-06, 'epoch': 9.06} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 1.96it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 12415.69it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-20 16:56:44,381 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 80%|████████ | 4000/5000 [6:07:23<1:15:12, 4.51s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-20 17:12:49,858 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-4000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-20 17:12:49,859 >> Configuration saved in ./checkpoint-4000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-20 17:12:51,133 >> Model weights saved in ./checkpoint-4000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 17:12:51,145 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-4000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 17:12:57,138 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json 80%|████████ | 4001/5000 [6:08:06<85:05:49, 306.66s/it] 80%|████████ | 4002/5000 [6:08:11<59:53:28, 216.04s/it] 80%|████████ | 4003/5000 [6:08:16<42:16:08, 152.63s/it] 80%|████████ | 4004/5000 [6:08:21<30:00:37, 108.47s/it] 80%|████████ | 4005/5000 [6:08:25<21:19:11, 77.14s/it] 80%|████████ | 4006/5000 [6:08:30<15:16:50, 55.34s/it] 80%|████████ | 4007/5000 [6:08:35<11:05:34, 40.22s/it] 80%|████████ | 4008/5000 [6:08:38<8:04:38, 29.31s/it] 80%|████████ | 4009/5000 [6:08:42<5:57:41, 21.66s/it] 80%|████████ | 4010/5000 [6:08:46<4:28:51, 16.29s/it] 80%|████████ | 4011/5000 [6:08:50<3:28:09, 12.63s/it] 80%|████████ | 4012/5000 [6:08:54<2:44:22, 9.98s/it] 80%|████████ | 4013/5000 [6:08:59<2:18:01, 8.39s/it] 80%|████████ | 4014/5000 [6:09:03<1:58:27, 7.21s/it] 80%|████████ | 4015/5000 [6:09:07<1:43:43, 6.32s/it] 80%|████████ | 4016/5000 [6:09:11<1:31:13, 5.56s/it] 80%|████████ | 4017/5000 [6:09:16<1:27:21, 5.33s/it] 80%|████████ | 4018/5000 [6:09:21<1:24:34, 5.17s/it] 80%|████████ | 4019/5000 [6:09:25<1:20:36, 4.93s/it] 80%|████████ | 4020/5000 [6:09:31<1:25:05, 5.21s/it] 80%|████████ | 4021/5000 [6:09:37<1:31:02, 5.58s/it] 80%|████████ | 4022/5000 [6:09:41<1:23:44, 5.14s/it] 80%|████████ | 4023/5000 [6:09:45<1:17:17, 4.75s/it] 80%|████████ | 4024/5000 [6:09:49<1:12:35, 4.46s/it] 80%|████████ | 4025/5000 [6:09:53<1:09:21, 4.27s/it] 80%|████████ | 4025/5000 [6:09:53<1:09:21, 4.27s/it] 81%|████████ | 4026/5000 [6:09:57<1:08:55, 4.25s/it] 81%|████████ | 4027/5000 [6:10:02<1:10:00, 4.32s/it] 81%|████████ | 4028/5000 [6:10:08<1:18:21, 4.84s/it] 81%|████████ | 4029/5000 [6:10:13<1:22:26, 5.09s/it] 81%|████████ | 4030/5000 [6:10:17<1:16:30, 4.73s/it] 81%|████████ | 4031/5000 [6:10:21<1:13:57, 4.58s/it] 81%|████████ | 4032/5000 [6:10:26<1:13:35, 4.56s/it] 81%|████████ | 4033/5000 [6:10:30<1:10:23, 4.37s/it] 81%|████████ | 4034/5000 [6:10:34<1:07:34, 4.20s/it] 81%|████████ | 4035/5000 [6:10:40<1:15:46, 4.71s/it] 81%|████████ | 4036/5000 [6:10:46<1:25:54, 5.35s/it] 81%|████████ | 4037/5000 [6:10:50<1:18:20, 4.88s/it] 81%|████████ | 4038/5000 [6:10:55<1:16:48, 4.79s/it] 81%|████████ | 4039/5000 [6:11:00<1:17:01, 4.81s/it] 81%|████████ | 4040/5000 [6:11:04<1:13:41, 4.61s/it] 81%|████████ | 4041/5000 [6:11:08<1:11:37, 4.48s/it] 81%|████████ | 4042/5000 [6:11:15<1:23:53, 5.25s/it] 81%|████████ | 4043/5000 [6:11:19<1:17:01, 4.83s/it] 81%|████████ | 4044/5000 [6:11:23<1:12:15, 4.53s/it] 81%|████████ | 4045/5000 [6:11:27<1:09:09, 4.35s/it] 81%|████████ | 4046/5000 [6:11:31<1:07:22, 4.24s/it] 81%|████████ | 4047/5000 [6:11:35<1:08:31, 4.31s/it] 81%|████████ | 4048/5000 [6:11:39<1:06:17, 4.18s/it] 81%|████████ | 4049/5000 [6:11:44<1:11:43, 4.52s/it] 81%|████████ | 4050/5000 [6:11:48<1:08:22, 4.32s/it] 81%|████████ | 4050/5000 [6:11:48<1:08:22, 4.32s/it] 81%|████████ | 4051/5000 [6:11:52<1:07:39, 4.28s/it] 81%|████████ | 4052/5000 [6:11:56<1:05:35, 4.15s/it] 81%|████████ | 4053/5000 [6:12:00<1:04:18, 4.07s/it] 81%|████████ | 4054/5000 [6:12:04<1:03:02, 4.00s/it] 81%|████████ | 4055/5000 [6:12:08<1:02:20, 3.96s/it] 81%|████████ | 4056/5000 [6:12:14<1:11:35, 4.55s/it] 81%|████████ | 4057/5000 [6:12:18<1:09:51, 4.44s/it] 81%|████████ | 4058/5000 [6:12:23<1:11:57, 4.58s/it] 81%|████████ | 4059/5000 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4993/5000 [7:23:27<00:34, 4.88s/it] 100%|█████████▉| 4994/5000 [7:23:32<00:28, 4.82s/it] 100%|█████████▉| 4995/5000 [7:23:37<00:24, 4.92s/it] 100%|█████████▉| 4996/5000 [7:23:41<00:18, 4.73s/it] 100%|█████████▉| 4997/5000 [7:23:46<00:14, 4.78s/it] 100%|█████████▉| 4998/5000 [7:23:51<00:09, 4.91s/it] 100%|█████████▉| 4999/5000 [7:23:57<00:05, 5.02s/it] 100%|██████████| 5000/5000 [7:24:01<00:00, 4.97s/it] 100%|██████████| 5000/5000 [7:24:01<00:00, 4.97s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-20 18:29:28,451 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-20 18:29:28,451 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-20 18:29:28,451 >> Batch size = 16 {'loss': 0.0013, 'learning_rate': 1.1777777777777778e-07, 'epoch': 12.0} {'loss': 0.0013, 'learning_rate': 6.222222222222223e-08, 'epoch': 12.01} {'loss': 0.0012, 'learning_rate': 6.666666666666667e-09, 'epoch': 12.01} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 3.35it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 20693.01it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-20 18:29:31,403 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 100%|██████████| 5000/5000 [7:40:15<00:00, 4.97s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-20 18:45:41,667 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-5000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-20 18:45:41,667 >> Configuration saved in ./checkpoint-5000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-20 18:45:42,938 >> Model weights saved in ./checkpoint-5000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 18:45:42,945 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-5000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 18:45:48,327 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|trainer.py:1892] 2023-07-20 18:46:19,265 >> Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =) [INFO|trainer.py:2016] 2023-07-20 18:46:19,266 >> Loading best model from ./checkpoint-4000 (score: 18.775568066750374). 100%|██████████| 5000/5000 [7:40:53<00:00, 4.97s/it] 100%|██████████| 5000/5000 [7:40:53<00:00, 5.53s/it] [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-20 18:46:19,691 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-20 18:46:19,691 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-20 18:46:21,329 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 18:46:21,341 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-20 18:46:21,342 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-20 18:46:21,343 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-20 18:46:22,695 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 18:46:22,710 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json Several commits (2) will be pushed upstream. {'eval_loss': 0.3913772702217102, 'eval_wer': 18.83024828871157, 'eval_runtime': 973.2149, 'eval_samples_per_second': 6.772, 'eval_steps_per_second': 0.423, 'epoch': 12.01} {'train_runtime': 27653.1068, 'train_samples_per_second': 5.786, 'train_steps_per_second': 0.181, 'train_loss': 0.106446673027426, 'epoch': 12.01} 07/20/2023 18:46:51 - WARNING - huggingface_hub.repository - Several commits (2) will be pushed upstream. The progress bars may be unreliable. 07/20/2023 18:46:51 - WARNING - huggingface_hub.repository - The progress bars may be unreliable. Upload file pytorch_model.bin: 0%| | 1.00/922M [00:00 main 07/20/2023 19:08:06 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-small-eu-v2 eb496bd..9ecd845 main -> main Upload file pytorch_model.bin: 100%|██████████| 922M/922M [21:13<00:00, 816kB/s] Upload file pytorch_model.bin: 100%|██████████| 922M/922M [21:13<00:00, 759kB/s] Upload file runs/Jul20_11-05-05_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1689843926.tknadmin-System-Product-Name.2399.0: 100%|██████████| 36.7k/36.7k [21:13<00:00, 16.0MB/s] Upload file runs/Jul20_11-05-05_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1689843926.tknadmin-System-Product-Name.2399.0: 100%|██████████| 36.7k/36.7k [21:13<00:00, 29.5B/s] To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-small-eu-v2 9ecd845..6d7e844 main -> main 07/20/2023 19:08:10 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-small-eu-v2 9ecd845..6d7e844 main -> main ***** train metrics ***** epoch = 12.01 train_loss = 0.1064 train_runtime = 7:40:53.10 train_samples_per_second = 5.786 train_steps_per_second = 0.181 07/20/2023 19:08:13 - INFO - __main__ - *** Evaluate *** [INFO|trainer.py:2955] 2023-07-20 19:08:13,052 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-20 19:08:13,052 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-20 19:08:13,052 >> Batch size = 16 Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 2.82it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 16978.63it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-20 19:08:16,031 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-20 19:24:05,011 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-20 19:24:05,011 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-20 19:24:06,334 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-20 19:24:06,347 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json ***** eval metrics ***** epoch = 12.01 eval_loss = 0.3812 eval_runtime = 0:15:51.95 eval_samples_per_second = 6.924 eval_steps_per_second = 0.433 eval_wer = 18.7756 Upload file runs/Jul20_11-05-05_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1689873845.tknadmin-System-Product-Name.2399.2: 100%|██████████| 358/358 [00:00 main 07/20/2023 19:24:13 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-small-eu-v2 6d7e844..53e38ec main -> main Upload file runs/Jul20_11-05-05_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1689873845.tknadmin-System-Product-Name.2399.2: 100%|██████████| 358/358 [00:01 main 07/20/2023 19:24:17 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-small-eu-v2 53e38ec..2dd1d28 main -> main The push command with PID 1253823 failed. 07/20/2023 19:24:20 - ERROR - huggingface_hub.repository - The push command with PID 1253823 failed. EOF error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-small-eu-v2' 07/20/2023 19:24:20 - ERROR - huggingface_hub.repository - EOF error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-small-eu-v2' 07/21/2023 11:17:05 - WARNING - __main__ - Process rank: -1, device: cuda:0, n_gpu: 1distributed training: False, 16-bits training: True 07/21/2023 11:17:05 - 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=None, hub_private_repo=False, hub_strategy=every_save, hub_token=, ignore_data_skip=False, include_inputs_for_metrics=False, jit_mode_eval=False, label_names=None, label_smoothing_factor=0.0, learning_rate=1e-05, length_column_name=input_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/Jul21_11-17-05_tknadmin-System-Product-Name, logging_first_step=False, logging_nan_inf_filter=True, logging_steps=25, logging_strategy=steps, lr_scheduler_type=linear, max_grad_norm=1.0, max_steps=5000, 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=True, past_index=-1, per_device_eval_batch_size=16, per_device_train_batch_size=32, 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, ) 07/21/2023 11:17:05 - 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=None, hub_private_repo=False, hub_strategy=every_save, hub_token=, ignore_data_skip=False, include_inputs_for_metrics=False, jit_mode_eval=False, label_names=None, label_smoothing_factor=0.0, learning_rate=1e-05, length_column_name=input_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/Jul21_11-17-05_tknadmin-System-Product-Name, logging_first_step=False, logging_nan_inf_filter=True, logging_steps=25, logging_strategy=steps, lr_scheduler_type=linear, max_grad_norm=1.0, max_steps=5000, 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=True, past_index=-1, per_device_eval_batch_size=16, per_device_train_batch_size=32, 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, 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/home/xezpeleta/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_13_0/2506e9a8950f5807ceae08c2920e814222909fd7f477b74f5d225802e9f04055 Downloading: 0%| | 0.00/1.99k [00:00> loading configuration file config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/config.json [INFO|configuration_utils.py:706] 2023-07-21 11:17:15,473 >> Model config WhisperConfig { "_name_or_path": "openai/whisper-medium", "activation_dropout": 0.0, "activation_function": "gelu", "architectures": [ "WhisperForConditionalGeneration" ], "attention_dropout": 0.0, "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "d_model": 1024, "decoder_attention_heads": 16, "decoder_ffn_dim": 4096, "decoder_layerdrop": 0.0, "decoder_layers": 24, "decoder_start_token_id": 50258, "dropout": 0.0, "encoder_attention_heads": 16, "encoder_ffn_dim": 4096, "encoder_layerdrop": 0.0, 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to the vocabulary Downloading: 0%| | 0.00/3.06G [00:00> loading weights file pytorch_model.bin from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/pytorch_model.bin [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-21 11:21:49,268 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "transformers_version": "4.26.0.dev0", "use_cache": false } [INFO|modeling_utils.py:2842] 2023-07-21 11:21:52,715 >> All model checkpoint weights were used when initializing WhisperForConditionalGeneration. [INFO|modeling_utils.py:2850] 2023-07-21 11:21:52,715 >> All the weights of WhisperForConditionalGeneration were initialized from the model checkpoint at openai/whisper-medium. 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. Downloading: 0%| | 0.00/3.48k [00:00> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/generation_config.json [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-21 11:21:53,128 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "forced_decoder_ids": [ [ 1, null ], [ 2, 50359 ] ], "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "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, 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>> 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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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2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|yo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|so|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|af|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|oc|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|ka|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|be|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|tg|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|sd|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|gu|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|am|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|yi|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|lo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|uz|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|fo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|ht|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|ps|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|tk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|nn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,251 >> Adding <|mt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,252 >> Adding <|sa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,252 >> Adding <|lb|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,252 >> Adding <|my|> to the 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<|su|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,252 >> Adding <|translate|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,252 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,252 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,252 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,252 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:21:54,252 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. 07/21/2023 11:21:56 - WARNING - huggingface_hub.repository - /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. Traceback (most recent call last): File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/repository.py", line 1088, in git_pull result = run_subprocess(command, self.local_dir) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/utils/_subprocess.py", line 61, in run_subprocess return subprocess.run( File "/usr/lib/python3.10/subprocess.py", line 524, in run raise CalledProcessError(retcode, process.args, subprocess.CalledProcessError: Command '['git', 'pull']' returned non-zero exit status 128. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.py", line 629, in main() File "/home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.py", line 560, in main trainer = Seq2SeqTrainer( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 497, in __init__ self.init_git_repo(at_init=True) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 3340, in init_git_repo self.repo.git_pull() File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/repository.py", line 1091, in git_pull raise EnvironmentError(exc.stderr) OSError: warning: no common commits From https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu + 2dd1d28...a64b8b4 main -> origin/main (forced update) hint: You have divergent branches and need to specify how to reconcile them. hint: You can do so by running one of the following commands sometime before hint: your next pull: hint: hint: git config pull.rebase false # merge (the default strategy) hint: git config pull.rebase true # rebase hint: git config pull.ff only # fast-forward only hint: hint: You can replace "git config" with "git config --global" to set a default hint: preference for all repositories. You can also pass --rebase, --no-rebase, hint: or --ff-only on the command line to override the configured default per hint: invocation. fatal: Need to specify how to reconcile divergent branches. 07/21/2023 11:27:21 - WARNING - __main__ - Process rank: -1, device: cuda:0, n_gpu: 1distributed training: False, 16-bits training: True 07/21/2023 11:27:21 - 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=None, hub_private_repo=False, hub_strategy=every_save, hub_token=, ignore_data_skip=False, include_inputs_for_metrics=False, jit_mode_eval=False, label_names=None, label_smoothing_factor=0.0, learning_rate=1e-05, length_column_name=input_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/Jul21_11-27-21_tknadmin-System-Product-Name, logging_first_step=False, logging_nan_inf_filter=True, logging_steps=25, logging_strategy=steps, lr_scheduler_type=linear, max_grad_norm=1.0, max_steps=5000, 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=True, past_index=-1, per_device_eval_batch_size=16, per_device_train_batch_size=32, 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, ) 07/21/2023 11:27:21 - INFO - __main__ - Training/evaluation parameters Seq2SeqTrainingArguments( _n_gpu=1, adafactor=False, adam_beta1=0.9, adam_beta2=0.999, 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/home/xezpeleta/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_13_0/2506e9a8950f5807ceae08c2920e814222909fd7f477b74f5d225802e9f04055 [INFO|configuration_utils.py:654] 2023-07-21 11:27:30,028 >> loading configuration file config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/config.json [INFO|configuration_utils.py:706] 2023-07-21 11:27:30,032 >> Model config WhisperConfig { "_name_or_path": "openai/whisper-medium", "activation_dropout": 0.0, "activation_function": "gelu", "architectures": [ "WhisperForConditionalGeneration" ], "attention_dropout": 0.0, "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "d_model": 1024, "decoder_attention_heads": 16, "decoder_ffn_dim": 4096, "decoder_layerdrop": 0.0, "decoder_layers": 24, "decoder_start_token_id": 50258, "dropout": 0.0, "encoder_attention_heads": 16, "encoder_ffn_dim": 4096, 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[INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|te|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|fa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|lv|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|bn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|sr|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|az|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|sl|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|kn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|et|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|mk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|br|> to the 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<|mr|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|pa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|si|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|km|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|sn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|yo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|so|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|af|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|oc|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|ka|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|be|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 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2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|nn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|mt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|sa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|lb|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|my|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|bo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|tl|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|mg|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|as|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|tt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|haw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|ln|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|ha|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|ba|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|jw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|su|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|translate|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,525 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,526 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:30,526 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary [INFO|modeling_utils.py:2264] 2023-07-21 11:27:30,528 >> loading weights file pytorch_model.bin from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/pytorch_model.bin [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-21 11:27:31,277 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "transformers_version": "4.26.0.dev0", "use_cache": false } [INFO|modeling_utils.py:2842] 2023-07-21 11:27:34,674 >> All model checkpoint weights were used when initializing WhisperForConditionalGeneration. [INFO|modeling_utils.py:2850] 2023-07-21 11:27:34,674 >> All the weights of WhisperForConditionalGeneration were initialized from the model checkpoint at openai/whisper-medium. 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|configuration_utils.py:487] 2023-07-21 11:27:34,869 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/generation_config.json [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-21 11:27:34,870 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "forced_decoder_ids": [ [ 1, null ], [ 2, 50359 ] ], "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "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, 50358, 50359, 50360, 50361, 50362 ], "transformers_version": "4.26.0.dev0" } [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 11:27:36,100 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2023-07-21 11:27:36,100 >> tokenizer config file saved in ./tokenizer_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2023-07-21 11:27:36,100 >> Special tokens file saved in ./special_tokens_map.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2023-07-21 11:27:36,101 >> added tokens file saved in ./added_tokens.json [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 11:27:36,140 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|image_processing_utils.py:294] 2023-07-21 11:27:36,141 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:462] 2023-07-21 11:27:36,145 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2023-07-21 11:27:36,151 >> 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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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<|yi|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|lo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|uz|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|fo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|ht|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|ps|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|tk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|nn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|mt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|sa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|lb|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|my|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|bo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|tl|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|mg|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|as|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|tt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|haw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|ln|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|ha|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|ba|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|jw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|su|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|translate|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:27:36,182 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. 07/21/2023 11:27:37 - WARNING - huggingface_hub.repository - /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. [INFO|trainer.py:511] 2023-07-21 11:27:40,080 >> max_steps is given, it will override any value given in num_train_epochs [INFO|trainer.py:565] 2023-07-21 11:27:40,080 >> Using cuda_amp half precision backend /home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/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] 2023-07-21 11:27:40,089 >> ***** Running training ***** [INFO|trainer.py:1642] 2023-07-21 11:27:40,089 >> Num examples = 160000 [INFO|trainer.py:1643] 2023-07-21 11:27:40,089 >> Num Epochs = 9223372036854775807 [INFO|trainer.py:1644] 2023-07-21 11:27:40,089 >> Instantaneous batch size per device = 32 [INFO|trainer.py:1645] 2023-07-21 11:27:40,089 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 32 [INFO|trainer.py:1646] 2023-07-21 11:27:40,089 >> Gradient Accumulation steps = 1 [INFO|trainer.py:1647] 2023-07-21 11:27:40,089 >> Total optimization steps = 5000 [INFO|trainer.py:1648] 2023-07-21 11:27:40,091 >> Number of trainable parameters = 763857920 0%| | 0/5000 [00:00> The following columns in the training set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. Traceback (most recent call last): File "/home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.py", line 629, in main() File "/home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.py", line 578, in main train_result = trainer.train(resume_from_checkpoint=checkpoint) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 1534, in train return inner_training_loop( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 1782, in _inner_training_loop tr_loss_step = self.training_step(model, inputs) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 2540, in training_step self.scaler.scale(loss).backward() File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/_tensor.py", line 488, in backward torch.autograd.backward( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 197, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/autograd/function.py", line 267, in apply return user_fn(self, *args) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/checkpoint.py", line 157, in backward torch.autograd.backward(outputs_with_grad, args_with_grad) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 197, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.29 GiB (GPU 0; 23.66 GiB total capacity; 17.08 GiB already allocated; 757.00 MiB free; 21.38 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 0%| | 0/5000 [00:48, ignore_data_skip=False, include_inputs_for_metrics=False, jit_mode_eval=False, label_names=None, label_smoothing_factor=0.0, learning_rate=1e-05, length_column_name=input_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/Jul21_11-33-09_tknadmin-System-Product-Name, logging_first_step=False, logging_nan_inf_filter=True, logging_steps=25, logging_strategy=steps, lr_scheduler_type=linear, max_grad_norm=1.0, max_steps=5000, 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=True, past_index=-1, per_device_eval_batch_size=8, per_device_train_batch_size=16, 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, ) 07/21/2023 11:33:09 - 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=None, hub_private_repo=False, hub_strategy=every_save, hub_token=, ignore_data_skip=False, include_inputs_for_metrics=False, jit_mode_eval=False, label_names=None, label_smoothing_factor=0.0, learning_rate=1e-05, length_column_name=input_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/Jul21_11-33-09_tknadmin-System-Product-Name, logging_first_step=False, 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use_mps_device=False, warmup_ratio=0.0, warmup_steps=500, weight_decay=0.0, xpu_backend=None, ) 07/21/2023 11:33:12 - INFO - datasets.info - Loading Dataset Infos from /home/xezpeleta/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_13_0/2506e9a8950f5807ceae08c2920e814222909fd7f477b74f5d225802e9f04055 07/21/2023 11:33:14 - INFO - datasets.info - Loading Dataset Infos from /home/xezpeleta/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_13_0/2506e9a8950f5807ceae08c2920e814222909fd7f477b74f5d225802e9f04055 07/21/2023 11:33:17 - INFO - datasets.info - Loading Dataset Infos from /home/xezpeleta/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_13_0/2506e9a8950f5807ceae08c2920e814222909fd7f477b74f5d225802e9f04055 [INFO|configuration_utils.py:654] 2023-07-21 11:33:18,038 >> loading configuration file config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/config.json [INFO|configuration_utils.py:706] 2023-07-21 11:33:18,042 >> Model config WhisperConfig { "_name_or_path": "openai/whisper-medium", "activation_dropout": 0.0, "activation_function": "gelu", "architectures": [ "WhisperForConditionalGeneration" ], "attention_dropout": 0.0, "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "d_model": 1024, "decoder_attention_heads": 16, "decoder_ffn_dim": 4096, "decoder_layerdrop": 0.0, "decoder_layers": 24, "decoder_start_token_id": 50258, "dropout": 0.0, "encoder_attention_heads": 16, "encoder_ffn_dim": 4096, "encoder_layerdrop": 0.0, "encoder_layers": 24, "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", 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/home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2023-07-21 11:33:18,266 >> 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|pa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|si|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|km|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|sn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|yo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|so|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|af|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|oc|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|ka|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|be|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|tg|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|sd|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|gu|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|am|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|yi|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|lo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|uz|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|fo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|ht|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|ps|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding <|tk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:18,532 >> Adding 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to the vocabulary [INFO|modeling_utils.py:2264] 2023-07-21 11:33:18,534 >> loading weights file pytorch_model.bin from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/pytorch_model.bin [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-21 11:33:19,217 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "transformers_version": "4.26.0.dev0", "use_cache": false } [INFO|modeling_utils.py:2842] 2023-07-21 11:33:22,617 >> All model checkpoint weights were used when initializing WhisperForConditionalGeneration. [INFO|modeling_utils.py:2850] 2023-07-21 11:33:22,617 >> All the weights of WhisperForConditionalGeneration were initialized from the model checkpoint at openai/whisper-medium. 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|configuration_utils.py:487] 2023-07-21 11:33:23,003 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/generation_config.json [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-21 11:33:23,003 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "forced_decoder_ids": [ [ 1, null ], [ 2, 50359 ] ], "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "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, 50358, 50359, 50360, 50361, 50362 ], "transformers_version": "4.26.0.dev0" } [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 11:33:24,021 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2023-07-21 11:33:24,022 >> tokenizer config file saved in ./tokenizer_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2023-07-21 11:33:24,022 >> Special tokens file saved in ./special_tokens_map.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2023-07-21 11:33:24,022 >> added tokens file saved in ./added_tokens.json [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 11:33:24,061 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|image_processing_utils.py:294] 2023-07-21 11:33:24,063 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:462] 2023-07-21 11:33:24,067 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2023-07-21 11:33:24,072 >> 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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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<|yi|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|lo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|uz|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|fo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|ht|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|ps|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|tk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|nn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|mt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|sa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|lb|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|my|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|bo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|tl|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|mg|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|as|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|tt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|haw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|ln|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|ha|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|ba|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|jw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|su|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|translate|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:33:24,104 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. 07/21/2023 11:33:25 - WARNING - huggingface_hub.repository - /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. [INFO|trainer.py:511] 2023-07-21 11:33:27,987 >> max_steps is given, it will override any value given in num_train_epochs [INFO|trainer.py:565] 2023-07-21 11:33:27,987 >> Using cuda_amp half precision backend /home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/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] 2023-07-21 11:33:27,999 >> ***** Running training ***** [INFO|trainer.py:1642] 2023-07-21 11:33:27,999 >> Num examples = 80000 [INFO|trainer.py:1643] 2023-07-21 11:33:27,999 >> Num Epochs = 9223372036854775807 [INFO|trainer.py:1644] 2023-07-21 11:33:27,999 >> Instantaneous batch size per device = 16 [INFO|trainer.py:1645] 2023-07-21 11:33:27,999 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 16 [INFO|trainer.py:1646] 2023-07-21 11:33:27,999 >> Gradient Accumulation steps = 1 [INFO|trainer.py:1647] 2023-07-21 11:33:27,999 >> Total optimization steps = 5000 [INFO|trainer.py:1648] 2023-07-21 11:33:28,001 >> Number of trainable parameters = 763857920 0%| | 0/5000 [00:00> The following columns in the training set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 0%| | 1/5000 [00:45<63:36:31, 45.81s/it] 0%| | 2/5000 [00:49<29:19:58, 21.13s/it] 0%| | 3/5000 [00:53<18:18:16, 13.19s/it]Traceback (most recent call last): File "/home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.py", line 629, in main() File "/home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.py", line 578, in main train_result = trainer.train(resume_from_checkpoint=checkpoint) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 1534, in train return inner_training_loop( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 1782, in _inner_training_loop tr_loss_step = self.training_step(model, inputs) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 2540, in training_step self.scaler.scale(loss).backward() File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/_tensor.py", line 488, in backward torch.autograd.backward( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 197, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/autograd/function.py", line 267, in apply return user_fn(self, *args) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/checkpoint.py", line 157, in backward torch.autograd.backward(outputs_with_grad, args_with_grad) File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 197, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.15 GiB (GPU 0; 23.66 GiB total capacity; 19.78 GiB already allocated; 287.00 MiB free; 21.79 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 0%| | 3/5000 [00:55<25:35:31, 18.44s/it] 07/21/2023 11:34:59 - WARNING - __main__ - Process rank: -1, device: cuda:0, n_gpu: 1distributed training: False, 16-bits training: True 07/21/2023 11:34:59 - 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=None, hub_private_repo=False, hub_strategy=every_save, hub_token=, ignore_data_skip=False, include_inputs_for_metrics=False, jit_mode_eval=False, label_names=None, label_smoothing_factor=0.0, learning_rate=1e-05, length_column_name=input_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/Jul21_11-34-59_tknadmin-System-Product-Name, logging_first_step=False, logging_nan_inf_filter=True, logging_steps=25, logging_strategy=steps, lr_scheduler_type=linear, max_grad_norm=1.0, max_steps=5000, 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=True, past_index=-1, per_device_eval_batch_size=8, per_device_train_batch_size=4, 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, ) 07/21/2023 11:34:59 - 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=None, hub_private_repo=False, hub_strategy=every_save, hub_token=, ignore_data_skip=False, include_inputs_for_metrics=False, jit_mode_eval=False, label_names=None, label_smoothing_factor=0.0, learning_rate=1e-05, length_column_name=input_length, 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/home/xezpeleta/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_13_0/2506e9a8950f5807ceae08c2920e814222909fd7f477b74f5d225802e9f04055 [INFO|configuration_utils.py:654] 2023-07-21 11:35:07,768 >> loading configuration file config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/config.json [INFO|configuration_utils.py:706] 2023-07-21 11:35:07,772 >> Model config WhisperConfig { "_name_or_path": "openai/whisper-medium", "activation_dropout": 0.0, "activation_function": "gelu", "architectures": [ "WhisperForConditionalGeneration" ], "attention_dropout": 0.0, "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "d_model": 1024, "decoder_attention_heads": 16, "decoder_ffn_dim": 4096, "decoder_layerdrop": 0.0, "decoder_layers": 24, "decoder_start_token_id": 50258, "dropout": 0.0, "encoder_attention_heads": 16, "encoder_ffn_dim": 4096, 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[INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|te|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|fa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|lv|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|bn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|sr|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|az|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|sl|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|kn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|et|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|mk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|br|> to the 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<|mr|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|pa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|si|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|km|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|sn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|yo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|so|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|af|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|oc|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|ka|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|be|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 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[INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|ln|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|ha|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|ba|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|jw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|su|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|translate|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,268 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,269 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,269 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,269 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:08,269 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary [INFO|modeling_utils.py:2264] 2023-07-21 11:35:08,271 >> loading weights file pytorch_model.bin from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/pytorch_model.bin [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-21 11:35:08,962 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "transformers_version": "4.26.0.dev0", "use_cache": false } [INFO|modeling_utils.py:2842] 2023-07-21 11:35:15,981 >> All model checkpoint weights were used when initializing WhisperForConditionalGeneration. [INFO|modeling_utils.py:2850] 2023-07-21 11:35:15,981 >> All the weights of WhisperForConditionalGeneration were initialized from the model checkpoint at openai/whisper-medium. 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|configuration_utils.py:487] 2023-07-21 11:35:16,387 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/generation_config.json [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-21 11:35:16,387 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "forced_decoder_ids": [ [ 1, null ], [ 2, 50359 ] ], "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "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, 50358, 50359, 50360, 50361, 50362 ], "transformers_version": "4.26.0.dev0" } [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 11:35:17,431 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2023-07-21 11:35:17,431 >> tokenizer config file saved in ./tokenizer_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2023-07-21 11:35:17,432 >> Special tokens file saved in ./special_tokens_map.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2023-07-21 11:35:17,432 >> added tokens file saved in ./added_tokens.json [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 11:35:17,473 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|image_processing_utils.py:294] 2023-07-21 11:35:17,474 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:462] 2023-07-21 11:35:17,478 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2023-07-21 11:35:17,484 >> 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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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<|yi|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|lo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|uz|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|fo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|ht|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|ps|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|tk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|nn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|mt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|sa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|lb|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,515 >> Adding <|my|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|bo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|tl|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|mg|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|as|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|tt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|haw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|ln|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|ha|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|ba|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|jw|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|su|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|translate|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-21 11:35:17,516 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. 07/21/2023 11:35:19 - WARNING - huggingface_hub.repository - /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. [INFO|trainer.py:511] 2023-07-21 11:35:21,841 >> max_steps is given, it will override any value given in num_train_epochs [INFO|trainer.py:565] 2023-07-21 11:35:21,841 >> Using cuda_amp half precision backend /home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/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] 2023-07-21 11:35:21,857 >> ***** Running training ***** [INFO|trainer.py:1642] 2023-07-21 11:35:21,857 >> Num examples = 20000 [INFO|trainer.py:1643] 2023-07-21 11:35:21,857 >> Num Epochs = 9223372036854775807 [INFO|trainer.py:1644] 2023-07-21 11:35:21,857 >> Instantaneous batch size per device = 4 [INFO|trainer.py:1645] 2023-07-21 11:35:21,857 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 4 [INFO|trainer.py:1646] 2023-07-21 11:35:21,857 >> Gradient Accumulation steps = 1 [INFO|trainer.py:1647] 2023-07-21 11:35:21,857 >> Total optimization steps = 5000 [INFO|trainer.py:1648] 2023-07-21 11:35:21,859 >> Number of trainable parameters = 763857920 0%| | 0/5000 [00:00> The following columns in the training set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 0%| | 1/5000 [00:41<57:26:43, 41.37s/it] 0%| | 2/5000 [00:42<24:34:21, 17.70s/it] 0%| | 3/5000 [00:43<14:07:18, 10.17s/it] 0%| | 4/5000 [00:44<9:13:06, 6.64s/it] 0%| | 5/5000 [00:46<6:29:24, 4.68s/it] 0%| | 6/5000 [00:47<4:46:59, 3.45s/it] 0%| | 7/5000 [00:48<3:42:25, 2.67s/it] 0%| | 8/5000 [00:49<2:59:34, 2.16s/it] 0%| | 9/5000 [00:50<2:31:06, 1.82s/it] 0%| | 10/5000 [00:51<2:12:04, 1.59s/it] 0%| | 11/5000 [00:52<1:58:51, 1.43s/it] 0%| | 12/5000 [00:53<1:49:32, 1.32s/it] 0%| | 13/5000 [00:54<1:43:24, 1.24s/it] 0%| | 14/5000 [00:55<1:38:58, 1.19s/it] 0%| | 15/5000 [00:56<1:35:49, 1.15s/it] 0%| | 16/5000 [00:57<1:33:27, 1.13s/it] 0%| | 17/5000 [00:58<1:31:58, 1.11s/it] 0%| | 18/5000 [01:00<1:31:11, 1.10s/it] 0%| | 19/5000 [01:01<1:30:35, 1.09s/it] 0%| | 20/5000 [01:02<1:30:29, 1.09s/it] 0%| | 21/5000 [01:03<1:33:00, 1.12s/it] 0%| | 22/5000 [01:04<1:31:50, 1.11s/it] 0%| | 23/5000 [01:05<1:30:40, 1.09s/it] 0%| | 24/5000 [01:06<1:29:58, 1.08s/it] 0%| | 25/5000 [01:07<1:29:34, 1.08s/it] 0%| | 25/5000 [01:07<1:29:34, 1.08s/it] 1%| | 26/5000 [01:08<1:29:26, 1.08s/it] 1%| | 27/5000 [01:09<1:29:13, 1.08s/it] 1%| | 28/5000 [01:10<1:29:03, 1.07s/it] 1%| | 29/5000 [01:11<1:28:52, 1.07s/it] 1%| | 30/5000 [01:13<1:28:54, 1.07s/it] 1%| | 31/5000 [01:14<1:30:07, 1.09s/it] 1%| | 32/5000 [01:15<1:29:30, 1.08s/it] 1%| | 33/5000 [01:16<1:29:43, 1.08s/it] 1%| | 34/5000 [01:17<1:29:22, 1.08s/it] 1%| | 35/5000 [01:18<1:29:10, 1.08s/it] 1%| | 36/5000 [01:19<1:29:04, 1.08s/it] 1%| | 37/5000 [01:20<1:29:20, 1.08s/it] 1%| | 38/5000 [01:21<1:29:25, 1.08s/it] 1%| | 39/5000 [01:22<1:27:43, 1.06s/it] 1%| | 40/5000 [01:23<1:30:04, 1.09s/it] 1%| | 41/5000 [01:24<1:29:46, 1.09s/it] 1%| | 42/5000 [01:26<1:31:35, 1.11s/it] 1%| | 43/5000 [01:27<1:51:36, 1.35s/it] 1%| | 44/5000 [01:29<1:44:45, 1.27s/it] 1%| | 45/5000 [01:30<1:40:02, 1.21s/it] 1%| | 46/5000 [01:31<1:36:08, 1.16s/it] 1%| | 47/5000 [01:32<1:33:48, 1.14s/it] 1%| | 48/5000 [01:33<1:32:20, 1.12s/it] 1%| | 49/5000 [01:34<1:31:18, 1.11s/it] 1%| | 50/5000 [01:35<1:31:29, 1.11s/it] 1%| | 50/5000 [01:35<1:31:29, 1.11s/it] 1%| | 51/5000 [01:36<1:30:42, 1.10s/it] 1%| | 52/5000 [01:37<1:30:00, 1.09s/it] 1%| | 53/5000 [01:38<1:29:44, 1.09s/it] 1%| | 54/5000 [01:39<1:29:39, 1.09s/it] 1%| | 55/5000 [01:40<1:29:29, 1.09s/it] 1%| | 56/5000 [01:42<1:29:16, 1.08s/it] 1%| | 57/5000 [01:43<1:29:04, 1.08s/it] 1%| | 58/5000 [01:45<1:49:58, 1.34s/it] 1%| | 59/5000 [01:46<1:45:38, 1.28s/it] 1%| | 60/5000 [01:47<1:41:18, 1.23s/it] 1%| | 61/5000 [01:48<1:37:34, 1.19s/it] 1%| | 62/5000 [01:49<1:34:44, 1.15s/it] 1%|▏ | 63/5000 [01:50<1:32:57, 1.13s/it] 1%|▏ | 64/5000 [01:51<1:31:40, 1.11s/it] 1%|▏ | 65/5000 [01:52<1:31:02, 1.11s/it] 1%|▏ | 66/5000 [01:53<1:30:21, 1.10s/it] 1%|▏ | 67/5000 [01:54<1:29:59, 1.09s/it] 1%|▏ | 68/5000 [01:55<1:29:59, 1.09s/it] 1%|▏ | 69/5000 [01:57<1:29:34, 1.09s/it] 1%|▏ | 70/5000 [01:58<1:29:21, 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argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 20%|██ | 1000/5000 [49:36<1:14:17, 1.11s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-21 12:24:58,619 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-1000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 12:24:58,620 >> Configuration saved in ./checkpoint-1000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-21 12:25:00,705 >> Model weights saved in ./checkpoint-1000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 12:25:00,711 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-1000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 12:25:15,289 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json Several commits (24) will be pushed upstream. {'eval_loss': 0.41016528010368347, 'eval_wer': 28.34865729677184, 'eval_runtime': 1788.2777, 'eval_samples_per_second': 3.686, 'eval_steps_per_second': 0.461, 'epoch': 0.2} 07/21/2023 12:25:31 - WARNING - huggingface_hub.repository - Several commits (24) will be pushed upstream. 20%|██ | 1001/5000 [50:12<608:46:06, 548.03s/it] 20%|██ | 1002/5000 [50:13<426:26:46, 383.99s/it] 20%|██ | 1003/5000 [50:15<298:51:10, 269.17s/it] 20%|██ | 1004/5000 [50:16<209:32:46, 188.78s/it] 20%|██ | 1005/5000 [50:17<147:03:39, 132.52s/it] 20%|██ | 1006/5000 [50:18<103:19:45, 93.14s/it] 20%|██ | 1007/5000 [50:20<72:42:26, 65.55s/it] 20%|██ | 1008/5000 [50:21<51:18:04, 46.26s/it] 20%|██ | 1009/5000 [50:22<36:18:35, 32.75s/it] 20%|██ | 1010/5000 [50:23<25:49:00, 23.29s/it] 20%|██ | 1011/5000 [50:24<18:28:12, 16.67s/it] 20%|██ | 1012/5000 [50:26<13:18:45, 12.02s/it] 20%|██ | 1013/5000 [50:27<9:43:13, 8.78s/it] 20%|██ | 1014/5000 [50:28<7:12:57, 6.52s/it] 20%|██ | 1015/5000 [50:29<5:28:05, 4.94s/it] 20%|██ | 1016/5000 [50:31<4:32:23, 4.10s/it] 20%|██ | 1017/5000 [50:33<3:35:31, 3.25s/it] 20%|██ | 1018/5000 [50:34<2:56:21, 2.66s/it] 20%|██ | 1019/5000 [50:35<2:28:18, 2.24s/it] 20%|██ | 1020/5000 [50:36<2:08:38, 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{'loss': 0.2828, 'learning_rate': 7.675555555555556e-06, 'epoch': 0.31} {'loss': 0.3655, 'learning_rate': 7.620000000000001e-06, 'epoch': 0.32} {'loss': 0.3321, 'learning_rate': 7.564444444444446e-06, 'epoch': 0.32} {'loss': 0.3649, 'learning_rate': 7.50888888888889e-06, 'epoch': 0.33} {'loss': 0.3229, 'learning_rate': 7.453333333333334e-06, 'epoch': 0.33} {'loss': 0.3115, 'learning_rate': 7.3977777777777786e-06, 'epoch': 0.34} {'loss': 0.2925, 'learning_rate': 7.342222222222223e-06, 'epoch': 0.34} {'loss': 0.3014, 'learning_rate': 7.2866666666666675e-06, 'epoch': 0.34} {'loss': 0.3303, 'learning_rate': 7.231111111111112e-06, 'epoch': 0.35} {'loss': 0.3174, 'learning_rate': 7.1755555555555556e-06, 'epoch': 0.35} {'loss': 0.3249, 'learning_rate': 7.1200000000000004e-06, 'epoch': 0.36} {'loss': 0.2678, 'learning_rate': 7.0644444444444445e-06, 'epoch': 0.36} {'loss': 0.3088, 'learning_rate': 7.008888888888889e-06, 'epoch': 0.37} {'loss': 0.2515, 'learning_rate': 6.953333333333334e-06, 'epoch': 0.38} {'loss': 0.2838, 'learning_rate': 6.897777777777779e-06, 'epoch': 0.38} {'loss': 0.2494, 'learning_rate': 6.842222222222222e-06, 'epoch': 0.39} {'loss': 0.205, 'learning_rate': 6.786666666666667e-06, 'epoch': 0.39} {'loss': 0.2439, 'learning_rate': 6.731111111111111e-06, 'epoch': 0.4} {'loss': 0.2547, 'learning_rate': 6.675555555555556e-06, 'epoch': 0.4} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 3.31it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 20273.26it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-21 12:45:10,966 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 40%|████ | 2000/5000 [1:39:55<1:04:30, 1.29s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-21 13:15:17,522 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-2000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 13:15:17,523 >> Configuration saved in ./checkpoint-2000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-21 13:15:19,640 >> Model weights saved in ./checkpoint-2000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 13:15:19,646 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-2000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 13:15:29,695 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json Several commits (25) will be pushed upstream. {'eval_loss': 0.31417879462242126, 'eval_wer': 21.643241929604276, 'eval_runtime': 1808.8984, 'eval_samples_per_second': 3.644, 'eval_steps_per_second': 0.456, 'epoch': 0.4} 07/21/2023 13:17:03 - WARNING - huggingface_hub.repository - Several commits (25) will be pushed upstream. 40%|████ | 2001/5000 [1:41:44<480:07:33, 576.34s/it] 40%|████ | 2002/5000 [1:41:46<336:17:00, 403.81s/it] 40%|████ | 2003/5000 [1:41:47<235:36:09, 283.01s/it] 40%|████ | 2004/5000 [1:41:48<165:09:37, 198.46s/it] 40%|████ | 2005/5000 [1:41:49<115:52:48, 139.29s/it] 40%|████ | 2006/5000 [1:41:50<81:24:00, 97.88s/it] 40%|████ | 2007/5000 [1:41:52<57:16:21, 68.89s/it] 40%|████ | 2008/5000 [1:41:53<40:23:29, 48.60s/it] 40%|████ | 2009/5000 [1:41:54<28:34:28, 34.39s/it] 40%|████ | 2010/5000 [1:41:55<20:16:56, 24.42s/it] 40%|████ | 2011/5000 [1:41:56<14:28:53, 17.44s/it] 40%|████ | 2012/5000 [1:41:58<10:26:43, 12.58s/it] 40%|████ | 2013/5000 [1:41:59<7:36:37, 9.17s/it] 40%|████ | 2014/5000 [1:42:00<5:38:35, 6.80s/it] 40%|████ | 2015/5000 [1:42:01<4:14:58, 5.13s/it] 40%|████ | 2016/5000 [1:42:03<3:17:07, 3.96s/it] 40%|████ | 2017/5000 [1:42:04<2:36:29, 3.15s/it] 40%|████ | 2018/5000 [1:42:05<2:08:26, 2.58s/it] 40%|████ | 2019/5000 [1:42:06<1:48:53, 2.19s/it] 40%|████ | 2020/5000 [1:42:08<1:33:28, 1.88s/it] 40%|████ | 2021/5000 [1:42:09<1:23:52, 1.69s/it] 40%|████ | 2022/5000 [1:42:10<1:16:21, 1.54s/it] 40%|████ | 2023/5000 [1:42:11<1:11:59, 1.45s/it] 40%|████ | 2024/5000 [1:42:12<1:08:07, 1.37s/it] 40%|████ | 2025/5000 [1:42:15<1:18:21, 1.58s/it] 40%|████ | 2025/5000 [1:42:15<1:18:21, 1.58s/it] 41%|████ | 2026/5000 [1:42:16<1:13:20, 1.48s/it] 41%|████ | 2027/5000 [1:42:17<1:10:08, 1.42s/it] 41%|████ | 2028/5000 [1:42:18<1:07:56, 1.37s/it] 41%|████ | 2029/5000 [1:42:20<1:06:21, 1.34s/it] 41%|████ | 2030/5000 [1:42:21<1:04:12, 1.30s/it] 41%|████ | 2031/5000 [1:42:22<1:03:56, 1.29s/it] 41%|████ | 2032/5000 [1:42:23<1:03:26, 1.28s/it] 41%|████ | 2033/5000 [1:42:25<1:02:29, 1.26s/it] 41%|████ | 2034/5000 [1:42:26<1:01:25, 1.24s/it] 41%|████ | 2035/5000 [1:42:27<1:00:58, 1.23s/it] 41%|████ | 2036/5000 [1:42:28<1:01:31, 1.25s/it] 41%|████ | 2037/5000 [1:42:29<1:01:52, 1.25s/it] 41%|████ | 2038/5000 [1:42:31<1:02:05, 1.26s/it] 41%|████ | 2039/5000 [1:42:32<1:01:32, 1.25s/it] 41%|████ | 2040/5000 [1:42:33<1:01:48, 1.25s/it] 41%|████ | 2041/5000 [1:42:34<1:01:25, 1.25s/it] 41%|████ | 2042/5000 [1:42:36<1:01:14, 1.24s/it] 41%|████ | 2043/5000 [1:42:37<1:01:23, 1.25s/it] 41%|████ | 2044/5000 [1:42:38<1:01:53, 1.26s/it] 41%|████ | 2045/5000 [1:42:40<1:01:56, 1.26s/it] 41%|████ | 2046/5000 [1:42:41<1:02:03, 1.26s/it] 41%|████ | 2047/5000 [1:42:42<1:02:23, 1.27s/it] 41%|████ | 2048/5000 [1:42:43<1:01:25, 1.25s/it] 41%|████ | 2049/5000 [1:42:45<1:01:38, 1.25s/it] 41%|████ | 2050/5000 [1:42:46<1:01:37, 1.25s/it] 41%|████ | 2050/5000 [1:42:46<1:01:37, 1.25s/it] 41%|████ | 2051/5000 [1:42:47<1:01:46, 1.26s/it] 41%|████ | 2052/5000 [1:42:48<1:01:52, 1.26s/it] 41%|████ | 2053/5000 [1:42:49<59:31, 1.21s/it] 41%|████ | 2054/5000 [1:42:51<58:23, 1.19s/it] 41%|████ | 2055/5000 [1:42:52<57:06, 1.16s/it] 41%|████ | 2056/5000 [1:42:53<56:05, 1.14s/it] 41%|████ | 2057/5000 [1:42:54<55:25, 1.13s/it] 41%|████ | 2058/5000 [1:42:56<1:07:06, 1.37s/it] 41%|████ | 2059/5000 [1:42:57<1:03:46, 1.30s/it] 41%|████ | 2060/5000 [1:42:58<1:02:21, 1.27s/it] 41%|████ | 2061/5000 [1:42:59<59:48, 1.22s/it] 41%|████ | 2062/5000 [1:43:00<57:56, 1.18s/it] 41%|████▏ | 2063/5000 [1:43:01<56:35, 1.16s/it] 41%|████▏ | 2064/5000 [1:43:03<55:42, 1.14s/it] 41%|████▏ | 2065/5000 [1:43:04<55:01, 1.13s/it] 41%|████▏ | 2066/5000 [1:43:05<54:49, 1.12s/it] 41%|████▏ | 2067/5000 [1:43:06<54:34, 1.12s/it] 41%|████▏ | 2068/5000 [1:43:07<54:18, 1.11s/it] 41%|████▏ | 2069/5000 [1:43:08<54:09, 1.11s/it] 41%|████▏ | 2070/5000 [1:43:09<54:04, 1.11s/it] 41%|████▏ | 2071/5000 [1:43:10<54:07, 1.11s/it] 41%|████▏ | 2072/5000 [1:43:11<53:52, 1.10s/it] 41%|████▏ | 2073/5000 [1:43:12<53:41, 1.10s/it] 41%|████▏ | 2074/5000 [1:43:14<54:01, 1.11s/it] 42%|████▏ | 2075/5000 [1:43:15<53:46, 1.10s/it] 42%|████▏ | 2075/5000 [1:43:15<53:46, 1.10s/it] 42%|████▏ | 2076/5000 [1:43:16<53:38, 1.10s/it] 42%|████▏ | 2077/5000 [1:43:17<53:48, 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[2:00:08<37:57, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2948/5000 [2:00:09<37:56, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2949/5000 [2:00:10<37:55, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2950/5000 [2:00:11<37:59, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2950/5000 [2:00:11<37:59, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2951/5000 [2:00:12<37:58, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2952/5000 [2:00:13<38:01, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2953/5000 [2:00:14<38:03, 1.12s/it] 59%|█████▉ | 2954/5000 [2:00:15<38:01, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2955/5000 [2:00:17<37:56, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2956/5000 [2:00:18<37:56, 1.11s/it] 59%|█████▉ | 2957/5000 [2:00:20<47:29, 1.39s/it] 59%|█████▉ | 2958/5000 [2:00:21<46:09, 1.36s/it] 59%|█████▉ | 2959/5000 [2:00:22<43:41, 1.28s/it] 59%|█████▉ | 2960/5000 [2:00:23<42:27, 1.25s/it] 59%|█████▉ | 2961/5000 [2:00:25<42:01, 1.24s/it] 59%|█████▉ | 2962/5000 [2:00:26<40:43, 1.20s/it] 59%|█████▉ | 2963/5000 [2:00:27<39:47, 1.17s/it] 59%|█████▉ | 2964/5000 [2:00:28<39:05, 1.15s/it] 59%|█████▉ | 2965/5000 [2:00:29<38:39, 1.14s/it] 59%|█████▉ | 2966/5000 [2:00:30<39:13, 1.16s/it] 59%|█████▉ | 2967/5000 [2:00:31<38:48, 1.15s/it] 59%|█████▉ | 2968/5000 [2:00:32<38:29, 1.14s/it] 59%|█████▉ | 2969/5000 [2:00:33<38:18, 1.13s/it] 59%|█████▉ | 2970/5000 [2:00:36<48:18, 1.43s/it] 59%|█████▉ | 2971/5000 [2:00:37<44:58, 1.33s/it] 59%|█████▉ | 2972/5000 [2:00:38<42:49, 1.27s/it] 59%|█████▉ | 2973/5000 [2:00:39<41:10, 1.22s/it] 59%|█████▉ | 2974/5000 [2:00:40<40:40, 1.20s/it] 60%|█████▉ | 2975/5000 [2:00:41<39:40, 1.18s/it] 60%|█████▉ | 2975/5000 [2:00:41<39:40, 1.18s/it] 60%|█████▉ | 2976/5000 [2:00:42<39:04, 1.16s/it] 60%|█████▉ | 2977/5000 [2:00:43<38:34, 1.14s/it] 60%|█████▉ | 2978/5000 [2:00:45<38:29, 1.14s/it] 60%|█████▉ | 2979/5000 [2:00:46<38:05, 1.13s/it] 60%|█████▉ | 2980/5000 [2:00:47<38:27, 1.14s/it] 60%|█████▉ | 2981/5000 [2:00:48<39:04, 1.16s/it] 60%|█████▉ | 2982/5000 [2:00:49<38:27, 1.14s/it] 60%|█████▉ | 2983/5000 [2:00:50<38:36, 1.15s/it] 60%|█████▉ | 2984/5000 [2:00:51<38:13, 1.14s/it] 60%|█████▉ | 2985/5000 [2:00:53<37:55, 1.13s/it] 60%|█████▉ | 2986/5000 [2:00:54<38:11, 1.14s/it] 60%|█████▉ | 2987/5000 [2:00:55<38:45, 1.16s/it] 60%|█████▉ | 2988/5000 [2:00:56<39:28, 1.18s/it] 60%|█████▉ | 2989/5000 [2:00:57<40:23, 1.21s/it] 60%|█████▉ | 2990/5000 [2:00:59<41:04, 1.23s/it] 60%|█████▉ | 2991/5000 [2:01:00<40:37, 1.21s/it] 60%|█████▉ | 2992/5000 [2:01:01<39:36, 1.18s/it] 60%|█████▉ | 2993/5000 [2:01:02<38:51, 1.16s/it] 60%|█████▉ | 2994/5000 [2:01:03<38:18, 1.15s/it] 60%|█████▉ | 2995/5000 [2:01:04<37:51, 1.13s/it] 60%|█████▉ | 2996/5000 [2:01:05<37:34, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2997/5000 [2:01:07<37:22, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2998/5000 [2:01:08<37:13, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2999/5000 [2:01:09<37:08, 1.11s/it] 60%|██████ | 3000/5000 [2:01:10<37:07, 1.11s/it] 60%|██████ | 3000/5000 [2:01:10<37:07, 1.11s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-21 13:36:32,207 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-21 13:36:32,207 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-21 13:36:32,207 >> Batch size = 8 {'loss': 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[INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-21 13:36:34,094 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 60%|██████ | 3000/5000 [2:31:13<37:07, 1.11s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-21 14:06:35,758 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-3000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 14:06:35,758 >> Configuration saved in ./checkpoint-3000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-21 14:06:37,871 >> Model weights saved in ./checkpoint-3000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 14:06:37,877 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-3000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 14:06:48,058 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json Several commits (26) will be pushed upstream. {'eval_loss': 0.260960191488266, 'eval_wer': 17.515897768236865, 'eval_runtime': 1803.5499, 'eval_samples_per_second': 3.654, 'eval_steps_per_second': 0.457, 'epoch': 0.6} 07/21/2023 14:08:32 - WARNING - huggingface_hub.repository - Several commits (26) will be pushed upstream. 60%|██████ | 3001/5000 [2:33:13<320:49:01, 577.76s/it] 60%|██████ | 3002/5000 [2:33:14<224:39:19, 404.78s/it] 60%|██████ | 3003/5000 [2:33:16<157:23:30, 283.73s/it] 60%|██████ | 3004/5000 [2:33:17<110:19:57, 199.00s/it] 60%|██████ | 3005/5000 [2:33:18<77:24:14, 139.68s/it] 60%|██████ | 3006/5000 [2:33:19<54:21:25, 98.14s/it] 60%|██████ | 3007/5000 [2:33:21<38:14:18, 69.07s/it] 60%|██████ | 3008/5000 [2:33:22<26:57:03, 48.71s/it] 60%|██████ | 3009/5000 [2:33:23<19:03:53, 34.47s/it] 60%|██████ | 3010/5000 [2:33:24<13:33:04, 24.51s/it] 60%|██████ | 3011/5000 [2:33:26<9:41:19, 17.54s/it] 60%|██████ | 3012/5000 [2:33:27<6:59:14, 12.65s/it] 60%|██████ | 3013/5000 [2:33:28<5:05:04, 9.21s/it] 60%|██████ | 3014/5000 [2:33:29<3:46:00, 6.83s/it] 60%|██████ | 3015/5000 [2:33:30<2:50:18, 5.15s/it] 60%|██████ | 3016/5000 [2:33:32<2:11:36, 3.98s/it] 60%|██████ | 3017/5000 [2:33:33<1:44:15, 3.15s/it] 60%|██████ | 3018/5000 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79%|███████▉ | 3950/5000 [2:51:49<19:25, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3950/5000 [2:51:49<19:25, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3951/5000 [2:51:50<19:26, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3952/5000 [2:51:51<19:22, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3953/5000 [2:51:52<19:19, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3954/5000 [2:51:53<19:18, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3955/5000 [2:51:54<19:16, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3956/5000 [2:51:55<19:18, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3957/5000 [2:51:56<19:21, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3958/5000 [2:51:58<19:22, 1.12s/it] 79%|███████▉ | 3959/5000 [2:52:00<24:23, 1.41s/it] 79%|███████▉ | 3960/5000 [2:52:01<22:48, 1.32s/it] 79%|███████▉ | 3961/5000 [2:52:02<21:41, 1.25s/it] 79%|███████▉ | 3962/5000 [2:52:03<20:51, 1.21s/it] 79%|███████▉ | 3963/5000 [2:52:04<20:19, 1.18s/it] 79%|███████▉ | 3964/5000 [2:52:05<19:58, 1.16s/it] 79%|███████▉ | 3965/5000 [2:52:06<19:46, 1.15s/it] 79%|███████▉ | 3966/5000 [2:52:07<19:33, 1.14s/it] 79%|███████▉ | 3967/5000 [2:52:09<19:27, 1.13s/it] 79%|███████▉ | 3968/5000 [2:52:10<19:21, 1.13s/it] 79%|███████▉ | 3969/5000 [2:52:11<19:17, 1.12s/it] 79%|███████▉ | 3970/5000 [2:52:12<19:15, 1.12s/it] 79%|███████▉ | 3971/5000 [2:52:13<19:16, 1.12s/it] 79%|███████▉ | 3972/5000 [2:52:14<19:13, 1.12s/it] 79%|███████▉ | 3973/5000 [2:52:15<19:08, 1.12s/it] 79%|███████▉ | 3974/5000 [2:52:16<19:05, 1.12s/it] 80%|███████▉ | 3975/5000 [2:52:17<19:05, 1.12s/it] 80%|███████▉ | 3975/5000 [2:52:17<19:05, 1.12s/it] 80%|███████▉ | 3976/5000 [2:52:19<19:02, 1.12s/it] 80%|███████▉ | 3977/5000 [2:52:20<18:57, 1.11s/it] 80%|███████▉ | 3978/5000 [2:52:21<19:04, 1.12s/it] 80%|███████▉ | 3979/5000 [2:52:23<24:06, 1.42s/it] 80%|███████▉ | 3980/5000 [2:52:24<23:11, 1.36s/it] 80%|███████▉ | 3981/5000 [2:52:25<21:48, 1.28s/it] 80%|███████▉ | 3982/5000 [2:52:26<21:07, 1.25s/it] 80%|███████▉ | 3983/5000 [2:52:28<20:25, 1.20s/it] 80%|███████▉ | 3984/5000 [2:52:29<20:01, 1.18s/it] 80%|███████▉ | 3985/5000 [2:52:30<19:46, 1.17s/it] 80%|███████▉ | 3986/5000 [2:52:31<19:34, 1.16s/it] 80%|███████▉ | 3987/5000 [2:52:32<19:22, 1.15s/it] 80%|███████▉ | 3988/5000 [2:52:33<19:52, 1.18s/it] 80%|███████▉ | 3989/5000 [2:52:35<20:11, 1.20s/it] 80%|███████▉ | 3990/5000 [2:52:36<20:28, 1.22s/it] 80%|███████▉ | 3991/5000 [2:52:37<20:37, 1.23s/it] 80%|███████▉ | 3992/5000 [2:52:38<20:45, 1.24s/it] 80%|███████▉ | 3993/5000 [2:52:39<20:13, 1.20s/it] 80%|███████▉ | 3994/5000 [2:52:41<19:43, 1.18s/it] 80%|███████▉ | 3995/5000 [2:52:42<19:25, 1.16s/it] 80%|███████▉ | 3996/5000 [2:52:43<19:16, 1.15s/it] 80%|███████▉ | 3997/5000 [2:52:44<19:04, 1.14s/it] 80%|███████▉ | 3998/5000 [2:52:45<18:57, 1.14s/it] 80%|███████▉ | 3999/5000 [2:52:46<18:52, 1.13s/it] 80%|████████ | 4000/5000 [2:52:47<18:46, 1.13s/it] 80%|████████ | 4000/5000 [2:52:47<18:46, 1.13s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-21 14:28:09,674 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-21 14:28:09,674 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-21 14:28:09,674 >> Batch size = 8 {'loss': 0.222, 'learning_rate': 3.7866666666666667e-06, 'epoch': 1.0} {'loss': 0.2224, 'learning_rate': 3.7311111111111116e-06, 'epoch': 1.01} {'loss': 0.2128, 'learning_rate': 3.675555555555556e-06, 'epoch': 1.01} {'loss': 0.2002, 'learning_rate': 3.62e-06, 'epoch': 1.02} {'loss': 0.1861, 'learning_rate': 3.564444444444445e-06, 'epoch': 1.02} {'loss': 0.176, 'learning_rate': 3.508888888888889e-06, 'epoch': 1.03} {'loss': 0.1659, 'learning_rate': 3.4533333333333334e-06, 'epoch': 1.03} {'loss': 0.1545, 'learning_rate': 3.3977777777777783e-06, 'epoch': 1.04} {'loss': 0.1314, 'learning_rate': 3.3422222222222224e-06, 'epoch': 1.04} {'loss': 0.1573, 'learning_rate': 3.286666666666667e-06, 'epoch': 1.05} {'loss': 0.1696, 'learning_rate': 3.2311111111111117e-06, 'epoch': 1.05} {'loss': 0.1348, 'learning_rate': 3.1755555555555557e-06, 'epoch': 1.06} {'loss': 0.1477, 'learning_rate': 3.12e-06, 'epoch': 1.06} {'loss': 0.1464, 'learning_rate': 3.064444444444445e-06, 'epoch': 1.07} {'loss': 0.1027, 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{'loss': 0.0828, 'learning_rate': 2.2311111111111115e-06, 'epoch': 1.14} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:01, 1.02s/it] Reading metadata...: 6591it [00:01, 6307.11it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-21 14:28:13,079 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 80%|████████ | 4000/5000 [3:23:01<18:46, 1.13s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-21 14:58:23,205 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-4000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 14:58:23,205 >> Configuration saved in ./checkpoint-4000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-21 14:58:25,379 >> Model weights saved in ./checkpoint-4000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 14:58:25,385 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-4000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 14:58:36,613 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json Several commits (27) will be pushed upstream. {'eval_loss': 0.23880085349082947, 'eval_wer': 15.300336182105392, 'eval_runtime': 1813.5298, 'eval_samples_per_second': 3.634, 'eval_steps_per_second': 0.454, 'epoch': 1.14} 07/21/2023 15:00:21 - WARNING - huggingface_hub.repository - Several commits (27) will be pushed upstream. 80%|████████ | 4001/5000 [3:25:03<161:21:16, 581.46s/it] 80%|████████ | 4002/5000 [3:25:04<112:56:13, 407.39s/it] 80%|████████ | 4003/5000 [3:25:05<79:04:52, 285.55s/it] 80%|████████ | 4004/5000 [3:25:07<55:24:17, 200.26s/it] 80%|████████ | 4005/5000 [3:25:08<38:50:55, 140.56s/it] 80%|████████ | 4006/5000 [3:25:09<27:15:30, 98.72s/it] 80%|████████ | 4007/5000 [3:25:10<19:09:46, 69.47s/it] 80%|████████ | 4008/5000 [3:25:11<13:30:15, 49.01s/it] 80%|████████ | 4009/5000 [3:25:13<9:32:52, 34.69s/it] 80%|████████ | 4010/5000 [3:25:14<6:46:46, 24.65s/it] 80%|████████ | 4011/5000 [3:25:15<4:50:46, 17.64s/it] 80%|████████ | 4012/5000 [3:25:16<3:29:35, 12.73s/it] 80%|████████ | 4013/5000 [3:25:18<2:32:42, 9.28s/it] 80%|████████ | 4014/5000 [3:25:20<1:56:34, 7.09s/it] 80%|████████ | 4015/5000 [3:25:21<1:27:39, 5.34s/it] 80%|████████ | 4016/5000 [3:25:22<1:07:34, 4.12s/it] 80%|████████ | 4017/5000 [3:25:23<52:54, 3.23s/it] 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4987/5000 [3:44:22<00:17, 1.32s/it] 100%|█████████▉| 4988/5000 [3:44:23<00:15, 1.28s/it] 100%|█████████▉| 4989/5000 [3:44:24<00:13, 1.23s/it] 100%|█████████▉| 4990/5000 [3:44:25<00:11, 1.20s/it] 100%|█████████▉| 4991/5000 [3:44:26<00:10, 1.17s/it] 100%|█████████▉| 4992/5000 [3:44:27<00:09, 1.16s/it] 100%|█████████▉| 4993/5000 [3:44:28<00:08, 1.15s/it] 100%|█████████▉| 4994/5000 [3:44:29<00:06, 1.14s/it] 100%|█████████▉| 4995/5000 [3:44:31<00:05, 1.14s/it] 100%|█████████▉| 4996/5000 [3:44:32<00:04, 1.13s/it] 100%|█████████▉| 4997/5000 [3:44:33<00:03, 1.14s/it] 100%|█████████▉| 4998/5000 [3:44:34<00:02, 1.16s/it] 100%|█████████▉| 4999/5000 [3:44:35<00:01, 1.20s/it] 100%|██████████| 5000/5000 [3:44:37<00:00, 1.22s/it] 100%|██████████| 5000/5000 [3:44:37<00:00, 1.22s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-21 15:19:59,002 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-21 15:19:59,002 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-21 15:19:59,002 >> Batch size = 8 {'loss': 0.0873, 'learning_rate': 2.1755555555555556e-06, 'epoch': 1.15} {'loss': 0.0848, 'learning_rate': 2.12e-06, 'epoch': 1.15} {'loss': 0.0936, 'learning_rate': 2.064444444444445e-06, 'epoch': 1.16} {'loss': 0.0965, 'learning_rate': 2.008888888888889e-06, 'epoch': 1.16} {'loss': 0.0923, 'learning_rate': 1.9533333333333334e-06, 'epoch': 1.17} {'loss': 0.0793, 'learning_rate': 1.8977777777777779e-06, 'epoch': 1.17} {'loss': 0.0848, 'learning_rate': 1.8422222222222225e-06, 'epoch': 1.18} {'loss': 0.0956, 'learning_rate': 1.7866666666666668e-06, 'epoch': 1.18} {'loss': 0.0814, 'learning_rate': 1.7311111111111112e-06, 'epoch': 1.19} {'loss': 0.1086, 'learning_rate': 1.675555555555556e-06, 'epoch': 1.19} {'loss': 0.1057, 'learning_rate': 1.6200000000000002e-06, 'epoch': 1.2} {'loss': 0.091, 'learning_rate': 1.5644444444444446e-06, 'epoch': 1.2} {'loss': 0.0857, 'learning_rate': 1.5088888888888889e-06, 'epoch': 1.21} {'loss': 0.0904, 'learning_rate': 1.4533333333333335e-06, 'epoch': 1.21} {'loss': 0.0714, 'learning_rate': 1.397777777777778e-06, 'epoch': 1.22} {'loss': 0.071, 'learning_rate': 1.3422222222222222e-06, 'epoch': 1.22} {'loss': 0.0689, 'learning_rate': 1.286666666666667e-06, 'epoch': 1.23} {'loss': 0.0597, 'learning_rate': 1.2311111111111112e-06, 'epoch': 1.23} {'loss': 0.0737, 'learning_rate': 1.1755555555555556e-06, 'epoch': 1.24} {'loss': 0.0712, 'learning_rate': 1.12e-06, 'epoch': 1.24} {'loss': 0.0641, 'learning_rate': 1.0644444444444445e-06, 'epoch': 1.25} {'loss': 0.0605, 'learning_rate': 1.008888888888889e-06, 'epoch': 1.25} {'loss': 0.0981, 'learning_rate': 9.533333333333335e-07, 'epoch': 1.26} {'loss': 0.0751, 'learning_rate': 8.977777777777778e-07, 'epoch': 1.26} {'loss': 0.0645, 'learning_rate': 8.422222222222224e-07, 'epoch': 1.27} {'loss': 0.0573, 'learning_rate': 7.866666666666667e-07, 'epoch': 1.27} {'loss': 0.0672, 'learning_rate': 7.311111111111112e-07, 'epoch': 1.28} {'loss': 0.0891, 'learning_rate': 6.755555555555555e-07, 'epoch': 1.28} {'loss': 0.0605, 'learning_rate': 6.200000000000001e-07, 'epoch': 1.29} {'loss': 0.0686, 'learning_rate': 5.644444444444445e-07, 'epoch': 1.29} {'loss': 0.0708, 'learning_rate': 5.088888888888889e-07, 'epoch': 1.3} {'loss': 0.0594, 'learning_rate': 4.533333333333334e-07, 'epoch': 1.3} {'loss': 0.0615, 'learning_rate': 3.9777777777777783e-07, 'epoch': 1.31} {'loss': 0.0574, 'learning_rate': 3.422222222222223e-07, 'epoch': 1.31} {'loss': 0.0772, 'learning_rate': 2.866666666666667e-07, 'epoch': 1.32} {'loss': 0.0713, 'learning_rate': 2.3111111111111112e-07, 'epoch': 1.32} {'loss': 0.0634, 'learning_rate': 1.7555555555555558e-07, 'epoch': 1.33} {'loss': 0.078, 'learning_rate': 1.2000000000000002e-07, 'epoch': 1.33} {'loss': 0.0827, 'learning_rate': 6.444444444444445e-08, 'epoch': 1.34} {'loss': 0.0729, 'learning_rate': 8.88888888888889e-09, 'epoch': 1.34} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 1.27it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 8178.76it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-21 15:20:01,610 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 100%|██████████| 5000/5000 [4:14:47<00:00, 1.22s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-21 15:50:08,913 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-5000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 15:50:08,914 >> Configuration saved in ./checkpoint-5000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-21 15:50:11,028 >> Model weights saved in ./checkpoint-5000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 15:50:11,034 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-5000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 15:50:21,104 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json Several commits (28) will be pushed upstream. {'eval_loss': 0.2256375402212143, 'eval_wer': 13.996111628660538, 'eval_runtime': 1809.9109, 'eval_samples_per_second': 3.642, 'eval_steps_per_second': 0.455, 'epoch': 1.34} 07/21/2023 15:51:54 - WARNING - huggingface_hub.repository - Several commits (28) will be pushed upstream. [INFO|trainer.py:1892] 2023-07-21 15:51:56,438 >> Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =) [INFO|trainer.py:2016] 2023-07-21 15:51:56,438 >> Loading best model from ./checkpoint-5000 (score: 13.996111628660538). 100%|██████████| 5000/5000 [4:16:36<00:00, 1.22s/it] 100%|██████████| 5000/5000 [4:16:36<00:00, 3.08s/it] [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-21 15:51:57,986 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 15:51:57,986 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-21 15:52:05,833 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 15:52:05,846 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-21 15:52:05,847 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-21 15:52:05,847 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-21 15:52:10,171 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-21 15:52:10,184 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json Several commits (29) will be pushed upstream. {'train_runtime': 15396.1249, 'train_samples_per_second': 1.299, 'train_steps_per_second': 0.325, 'train_loss': 0.2607154120922089, 'epoch': 1.34} 07/21/2023 15:52:35 - WARNING - huggingface_hub.repository - Several commits (29) will be pushed upstream. The progress bars may be unreliable. 07/21/2023 15:52:35 - WARNING - huggingface_hub.repository - The progress bars may be unreliable. Unable to find source for object 158fadf3cc4e44749b271c588b5dd7fb20e1372d05e37e4d4c5263d6ea10ab77 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' 07/21/2023 15:53:37 - WARNING - huggingface_hub.repository - Unable to find source for object 158fadf3cc4e44749b271c588b5dd7fb20e1372d05e37e4d4c5263d6ea10ab77 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' Traceback (most recent call last): File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/repository.py", line 1207, in git_push raise subprocess.CalledProcessError( subprocess.CalledProcessError: Command '['git', 'push', '--set-upstream', 'origin', 'main']' returned non-zero exit status 1. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.py", line 629, in main() File "/home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/run_speech_recognition_seq2seq_streaming.py", line 579, in main trainer.save_model() # Saves the feature extractor too for easy upload File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 2666, in save_model self.push_to_hub(commit_message="Model save") File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 3491, in push_to_hub git_head_commit_url = self.repo.push_to_hub( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/repository.py", line 1432, in push_to_hub return self.git_push( File "/home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/repository.py", line 1212, in git_push raise EnvironmentError(exc.stderr) OSError: Unable to find source for object 158fadf3cc4e44749b271c588b5dd7fb20e1372d05e37e4d4c5263d6ea10ab77 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' The push command with PID 2607423 failed. 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - The push command with PID 2607423 failed. Unable to find source for object a3070c14f660e9ff8da8f60a6009fc3fdb5db3bbe1ef8c774730e65d2e674f66 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - Unable to find source for object a3070c14f660e9ff8da8f60a6009fc3fdb5db3bbe1ef8c774730e65d2e674f66 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' The push command with PID 2946769 failed. 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - The push command with PID 2946769 failed. Unable to find source for object a3070c14f660e9ff8da8f60a6009fc3fdb5db3bbe1ef8c774730e65d2e674f66 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - Unable to find source for object a3070c14f660e9ff8da8f60a6009fc3fdb5db3bbe1ef8c774730e65d2e674f66 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' The push command with PID 3286099 failed. 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - The push command with PID 3286099 failed. Unable to find source for object 158fadf3cc4e44749b271c588b5dd7fb20e1372d05e37e4d4c5263d6ea10ab77 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - Unable to find source for object 158fadf3cc4e44749b271c588b5dd7fb20e1372d05e37e4d4c5263d6ea10ab77 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' The push command with PID 3625528 failed. 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - The push command with PID 3625528 failed. Unable to find source for object a3070c14f660e9ff8da8f60a6009fc3fdb5db3bbe1ef8c774730e65d2e674f66 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - Unable to find source for object a3070c14f660e9ff8da8f60a6009fc3fdb5db3bbe1ef8c774730e65d2e674f66 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' The push command with PID 3965002 failed. 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - The push command with PID 3965002 failed. Unable to find source for object 158fadf3cc4e44749b271c588b5dd7fb20e1372d05e37e4d4c5263d6ea10ab77 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' 07/21/2023 15:53:37 - ERROR - huggingface_hub.repository - Unable to find source for object 158fadf3cc4e44749b271c588b5dd7fb20e1372d05e37e4d4c5263d6ea10ab77 (try running git lfs fetch --all) error: failed to push some refs to 'https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu' Uploading LFS objects: 100% (33/33), 47 GB | 7.2 MB/s, done. To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu a64b8b4..e94d61e main -> main 07/22/2023 22:41:53 - WARNING - __main__ - Process rank: -1, device: cuda:0, n_gpu: 1distributed training: False, 16-bits training: True 07/22/2023 22:41:53 - 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, 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[INFO|configuration_utils.py:654] 2023-07-22 22:42:02,521 >> loading configuration file config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/config.json [INFO|configuration_utils.py:706] 2023-07-22 22:42:02,525 >> Model config WhisperConfig { "_name_or_path": "openai/whisper-medium", "activation_dropout": 0.0, "activation_function": "gelu", "architectures": [ "WhisperForConditionalGeneration" ], "attention_dropout": 0.0, "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "d_model": 1024, "decoder_attention_heads": 16, "decoder_ffn_dim": 4096, "decoder_layerdrop": 0.0, "decoder_layers": 24, "decoder_start_token_id": 50258, "dropout": 0.0, "encoder_attention_heads": 16, "encoder_ffn_dim": 4096, "encoder_layerdrop": 0.0, "encoder_layers": 24, "eos_token_id": 50257, "forced_decoder_ids": [ [ 1, 50259 ], [ 2, 50359 ], [ 3, 50363 ] ], "init_std": 0.02, "is_encoder_decoder": true, 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/home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2023-07-22 22:42:02,933 >> 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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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to the vocabulary [INFO|modeling_utils.py:2264] 2023-07-22 22:42:03,174 >> loading weights file pytorch_model.bin from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/pytorch_model.bin [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-22 22:42:05,371 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "transformers_version": "4.26.0.dev0", "use_cache": false } [INFO|modeling_utils.py:2842] 2023-07-22 22:42:08,820 >> All model checkpoint weights were used when initializing WhisperForConditionalGeneration. [INFO|modeling_utils.py:2850] 2023-07-22 22:42:08,820 >> All the weights of WhisperForConditionalGeneration were initialized from the model checkpoint at openai/whisper-medium. 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|configuration_utils.py:487] 2023-07-22 22:42:09,072 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/generation_config.json [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-22 22:42:09,072 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "forced_decoder_ids": [ [ 1, null ], [ 2, 50359 ] ], "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "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, 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2023-07-22 22:42:10,230 >> 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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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<|el|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|ms|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|cs|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|ro|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|da|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|hu|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|ta|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|no|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|th|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|ur|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,261 >> Adding <|hr|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 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<|yi|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|lo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|uz|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|fo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|ht|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|ps|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|tk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|nn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|mt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|sa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|lb|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 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[INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|su|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|translate|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-22 22:42:10,262 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. 07/22/2023 22:42:12 - WARNING - huggingface_hub.repository - /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. [INFO|trainer.py:511] 2023-07-22 22:42:14,934 >> max_steps is given, it will override any value given in num_train_epochs [INFO|trainer.py:565] 2023-07-22 22:42:14,934 >> Using cuda_amp half precision backend /home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/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] 2023-07-22 22:42:14,950 >> ***** Running training ***** [INFO|trainer.py:1642] 2023-07-22 22:42:14,950 >> Num examples = 20000 [INFO|trainer.py:1643] 2023-07-22 22:42:14,951 >> Num Epochs = 9223372036854775807 [INFO|trainer.py:1644] 2023-07-22 22:42:14,951 >> Instantaneous batch size per device = 4 [INFO|trainer.py:1645] 2023-07-22 22:42:14,951 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 4 [INFO|trainer.py:1646] 2023-07-22 22:42:14,951 >> Gradient Accumulation steps = 1 [INFO|trainer.py:1647] 2023-07-22 22:42:14,951 >> Total optimization steps = 5000 [INFO|trainer.py:1648] 2023-07-22 22:42:14,953 >> Number of trainable parameters = 763857920 0%| | 0/5000 [00:00> The following columns in the training set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 0%| | 1/5000 [00:48<66:44:28, 48.06s/it] 0%| | 2/5000 [00:49<28:24:47, 20.47s/it] 0%| | 3/5000 [00:50<16:13:08, 11.68s/it] 0%| | 4/5000 [00:51<10:26:43, 7.53s/it] 0%| | 5/5000 [00:52<7:13:04, 5.20s/it] 0%| | 6/5000 [00:53<5:15:35, 3.79s/it] 0%| | 7/5000 [00:54<4:01:02, 2.90s/it] 0%| | 8/5000 [00:55<3:12:00, 2.31s/it] 0%| | 9/5000 [00:56<2:39:27, 1.92s/it] 0%| | 10/5000 [00:57<2:17:22, 1.65s/it] 0%| | 11/5000 [00:59<2:02:22, 1.47s/it] 0%| | 12/5000 [01:00<1:51:46, 1.34s/it] 0%| | 13/5000 [01:01<1:44:27, 1.26s/it] 0%| | 14/5000 [01:02<1:39:33, 1.20s/it] 0%| | 15/5000 [01:03<1:36:04, 1.16s/it] 0%| | 16/5000 [01:04<1:33:28, 1.13s/it] 0%| | 17/5000 [01:05<1:31:48, 1.11s/it] 0%| | 18/5000 [01:06<1:30:38, 1.09s/it] 0%| | 19/5000 [01:07<1:29:52, 1.08s/it] 0%| | 20/5000 [01:08<1:29:30, 1.08s/it] 0%| | 21/5000 [01:09<1:29:11, 1.07s/it] 0%| | 22/5000 [01:10<1:28:54, 1.07s/it] 0%| | 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| 985/5000 [19:46<1:14:37, 1.12s/it] 20%|█▉ | 986/5000 [19:47<1:14:34, 1.11s/it] 20%|█▉ | 987/5000 [19:48<1:14:20, 1.11s/it] 20%|█▉ | 988/5000 [19:50<1:14:11, 1.11s/it] 20%|█▉ | 989/5000 [19:51<1:14:06, 1.11s/it] 20%|█▉ | 990/5000 [19:52<1:14:31, 1.11s/it] 20%|█▉ | 991/5000 [19:53<1:14:15, 1.11s/it] 20%|█▉ | 992/5000 [19:54<1:13:56, 1.11s/it] 20%|█▉ | 993/5000 [19:55<1:14:24, 1.11s/it] 20%|█▉ | 994/5000 [19:56<1:15:12, 1.13s/it] 20%|█▉ | 995/5000 [19:57<1:16:42, 1.15s/it] 20%|█▉ | 996/5000 [19:59<1:15:46, 1.14s/it] 20%|█▉ | 997/5000 [20:00<1:14:58, 1.12s/it] 20%|█▉ | 998/5000 [20:01<1:14:28, 1.12s/it] 20%|█▉ | 999/5000 [20:02<1:14:13, 1.11s/it] 20%|██ | 1000/5000 [20:03<1:14:09, 1.11s/it] 20%|██ | 1000/5000 [20:03<1:14:09, 1.11s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-22 23:02:18,428 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-22 23:02:18,428 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-22 23:02:18,428 >> Batch size = 8 {'loss': 1.4182, 'learning_rate': 4.6000000000000004e-07, 'epoch': 0.01} {'loss': 1.292, 'learning_rate': 9.400000000000001e-07, 'epoch': 0.01} {'loss': 1.0018, 'learning_rate': 1.44e-06, 'epoch': 0.01} {'loss': 0.7765, 'learning_rate': 1.94e-06, 'epoch': 0.02} {'loss': 0.7103, 'learning_rate': 2.4400000000000004e-06, 'epoch': 0.03} {'loss': 0.6597, 'learning_rate': 2.9400000000000002e-06, 'epoch': 0.03} {'loss': 0.6657, 'learning_rate': 3.44e-06, 'epoch': 0.04} {'loss': 0.5853, 'learning_rate': 3.94e-06, 'epoch': 0.04} {'loss': 0.5273, 'learning_rate': 4.440000000000001e-06, 'epoch': 0.04} {'loss': 0.5979, 'learning_rate': 4.94e-06, 'epoch': 0.05} {'loss': 0.5861, 'learning_rate': 5.4400000000000004e-06, 'epoch': 0.06} {'loss': 0.5085, 'learning_rate': 5.94e-06, 'epoch': 0.06} {'loss': 0.4827, 'learning_rate': 6.440000000000001e-06, 'epoch': 0.07} {'loss': 0.4909, 'learning_rate': 6.9400000000000005e-06, 'epoch': 0.07} {'loss': 0.4651, 'learning_rate': 7.440000000000001e-06, 'epoch': 0.07} {'loss': 0.494, 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argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 20%|██ | 1000/5000 [50:17<1:14:09, 1.11s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-22 23:32:32,471 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-1000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-22 23:32:32,472 >> Configuration saved in ./checkpoint-1000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-22 23:32:36,546 >> Model weights saved in ./checkpoint-1000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-22 23:32:36,559 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-1000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-22 23:32:47,637 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json 20%|██ | 1001/5000 [53:08<662:31:39, 596.42s/it] 20%|██ | 1002/5000 [53:10<464:00:32, 417.82s/it] 20%|██ | 1003/5000 [53:11<325:04:52, 292.79s/it] 20%|██ | 1004/5000 [53:12<227:51:21, 205.28s/it] 20%|██ | 1005/5000 [53:13<159:48:54, 144.01s/it] 20%|██ | 1006/5000 [53:14<112:11:47, 101.13s/it] 20%|██ | 1007/5000 [53:15<78:52:21, 71.11s/it] 20%|██ | 1008/5000 [53:16<55:33:03, 50.10s/it] 20%|██ | 1009/5000 [53:17<39:13:55, 35.39s/it] 20%|██ | 1010/5000 [53:18<27:48:46, 25.09s/it] 20%|██ | 1011/5000 [53:19<19:49:18, 17.89s/it] 20%|██ | 1012/5000 [53:20<14:14:37, 12.86s/it] 20%|██ | 1013/5000 [53:21<10:19:30, 9.32s/it] 20%|██ | 1014/5000 [53:22<7:34:54, 6.85s/it] 20%|██ | 1015/5000 [53:23<5:39:39, 5.11s/it] 20%|██ | 1016/5000 [53:26<4:52:35, 4.41s/it] 20%|██ | 1017/5000 [53:27<3:46:03, 3.41s/it] 20%|██ | 1018/5000 [53:28<2:59:39, 2.71s/it] 20%|██ | 1019/5000 [53:29<2:27:01, 2.22s/it] 20%|██ | 1020/5000 [53:31<2:04:16, 1.87s/it] 20%|██ | 1021/5000 [53:32<1:48:22, 1.63s/it] 20%|██ | 1022/5000 [53:33<1:37:10, 1.47s/it] 20%|██ | 1023/5000 [53:34<1:29:17, 1.35s/it] 20%|██ | 1024/5000 [53:35<1:25:39, 1.29s/it] 20%|██ | 1025/5000 [53:36<1:21:29, 1.23s/it] 20%|██ | 1025/5000 [53:36<1:21:29, 1.23s/it] 21%|██ | 1026/5000 [53:37<1:18:21, 1.18s/it] 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1049/5000 [54:04<1:12:35, 1.10s/it] 21%|██ | 1050/5000 [54:05<1:15:36, 1.15s/it] 21%|██ | 1050/5000 [54:05<1:15:36, 1.15s/it] 21%|██ | 1051/5000 [54:07<1:18:15, 1.19s/it] 21%|██ | 1052/5000 [54:08<1:19:20, 1.21s/it] 21%|██ | 1053/5000 [54:09<1:19:58, 1.22s/it] 21%|██ | 1054/5000 [54:10<1:20:19, 1.22s/it] 21%|██ | 1055/5000 [54:12<1:21:04, 1.23s/it] 21%|██ | 1056/5000 [54:13<1:21:14, 1.24s/it] 21%|██ | 1057/5000 [54:14<1:19:20, 1.21s/it] 21%|██ | 1058/5000 [54:15<1:17:12, 1.18s/it] 21%|██ | 1059/5000 [54:16<1:15:38, 1.15s/it] 21%|██ | 1060/5000 [54:17<1:14:25, 1.13s/it] 21%|██ | 1061/5000 [54:18<1:13:33, 1.12s/it] 21%|██ | 1062/5000 [54:19<1:13:04, 1.11s/it] 21%|██▏ | 1063/5000 [54:20<1:12:36, 1.11s/it] 21%|██▏ | 1064/5000 [54:22<1:12:25, 1.10s/it] 21%|██▏ | 1065/5000 [54:23<1:12:13, 1.10s/it] 21%|██▏ | 1066/5000 [54:24<1:12:08, 1.10s/it] 21%|██▏ | 1067/5000 [54:25<1:12:17, 1.10s/it] 21%|██▏ | 1068/5000 [54:26<1:12:17, 1.10s/it] 21%|██▏ | 1069/5000 [54:27<1:12:39, 1.11s/it] 21%|██▏ | 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If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 40%|████ | 2000/5000 [1:42:59<1:08:07, 1.36s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 00:25:14,846 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-2000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 00:25:14,847 >> Configuration saved in ./checkpoint-2000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 00:25:18,835 >> Model weights saved in ./checkpoint-2000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 00:25:18,852 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-2000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 00:25:31,974 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json 40%|████ | 2001/5000 [1:45:44<493:50:21, 592.80s/it] 40%|████ | 2002/5000 [1:45:45<345:51:54, 415.31s/it] 40%|████ | 2003/5000 [1:45:47<242:17:40, 291.04s/it] 40%|████ | 2004/5000 [1:45:48<169:48:58, 204.05s/it] 40%|████ | 2005/5000 [1:45:49<119:06:45, 143.17s/it] 40%|████ | 2006/5000 [1:45:50<83:37:18, 100.55s/it] 40%|████ | 2007/5000 [1:45:51<58:47:07, 70.71s/it] 40%|████ | 2008/5000 [1:45:52<41:24:17, 49.82s/it] 40%|████ | 2009/5000 [1:45:53<29:14:33, 35.20s/it] 40%|████ | 2010/5000 [1:45:54<20:43:54, 24.96s/it] 40%|████ | 2011/5000 [1:45:55<14:46:36, 17.80s/it] 40%|████ | 2012/5000 [1:45:56<10:36:33, 12.78s/it] 40%|████ | 2013/5000 [1:45:57<7:41:36, 9.27s/it] 40%|████ | 2014/5000 [1:45:58<5:39:18, 6.82s/it] 40%|████ | 2015/5000 [1:46:00<4:13:40, 5.10s/it] 40%|████ | 2016/5000 [1:46:01<3:13:35, 3.89s/it] 40%|████ | 2017/5000 [1:46:02<2:31:31, 3.05s/it] 40%|████ | 2018/5000 [1:46:03<2:02:15, 2.46s/it] 40%|████ | 2019/5000 [1:46:04<1:41:44, 2.05s/it] 40%|████ | 2020/5000 [1:46:05<1:27:26, 1.76s/it] 40%|████ | 2021/5000 [1:46:06<1:17:14, 1.56s/it] 40%|████ | 2022/5000 [1:46:07<1:10:05, 1.41s/it] 40%|████ | 2023/5000 [1:46:08<1:05:11, 1.31s/it] 40%|████ | 2024/5000 [1:46:09<1:03:34, 1.28s/it] 40%|████ | 2025/5000 [1:46:12<1:20:17, 1.62s/it] 40%|████ | 2025/5000 [1:46:12<1:20:17, 1.62s/it] 41%|████ | 2026/5000 [1:46:13<1:14:50, 1.51s/it] 41%|████ | 2027/5000 [1:46:14<1:10:28, 1.42s/it] 41%|████ | 2028/5000 [1:46:16<1:07:19, 1.36s/it] 41%|████ | 2029/5000 [1:46:17<1:03:15, 1.28s/it] 41%|████ | 2030/5000 [1:46:18<1:01:40, 1.25s/it] 41%|████ | 2031/5000 [1:46:19<1:01:31, 1.24s/it] 41%|████ | 2032/5000 [1:46:20<1:01:19, 1.24s/it] 41%|████ | 2033/5000 [1:46:21<1:00:58, 1.23s/it] 41%|████ | 2034/5000 [1:46:23<1:00:52, 1.23s/it] 41%|████ | 2035/5000 [1:46:24<59:46, 1.21s/it] 41%|████ | 2036/5000 [1:46:25<1:00:12, 1.22s/it] 41%|████ | 2037/5000 [1:46:26<58:23, 1.18s/it] 41%|████ | 2038/5000 [1:46:27<58:24, 1.18s/it] 41%|████ | 2039/5000 [1:46:28<56:55, 1.15s/it] 41%|████ | 2040/5000 [1:46:30<55:51, 1.13s/it] 41%|████ | 2041/5000 [1:46:31<55:10, 1.12s/it] 41%|████ | 2042/5000 [1:46:32<55:00, 1.12s/it] 41%|████ | 2043/5000 [1:46:33<54:35, 1.11s/it] 41%|████ | 2044/5000 [1:46:34<54:24, 1.10s/it] 41%|████ | 2045/5000 [1:46:35<54:10, 1.10s/it] 41%|████ | 2046/5000 [1:46:36<54:07, 1.10s/it] 41%|████ | 2047/5000 [1:46:37<54:06, 1.10s/it] 41%|████ | 2048/5000 [1:46:38<54:06, 1.10s/it] 41%|████ | 2049/5000 [1:46:39<53:58, 1.10s/it] 41%|████ | 2050/5000 [1:46:41<53:58, 1.10s/it] 41%|████ | 2050/5000 [1:46:41<53:58, 1.10s/it] 41%|████ | 2051/5000 [1:46:42<53:54, 1.10s/it] 41%|████ | 2052/5000 [1:46:43<53:52, 1.10s/it] 41%|████ | 2053/5000 [1:46:44<53:50, 1.10s/it] 41%|████ | 2054/5000 [1:46:45<53:44, 1.09s/it] 41%|████ | 2055/5000 [1:46:46<53:52, 1.10s/it] 41%|████ | 2056/5000 [1:46:47<53:47, 1.10s/it] 41%|████ | 2057/5000 [1:46:48<53:57, 1.10s/it] 41%|████ | 2058/5000 [1:46:50<1:10:54, 1.45s/it] 41%|████ | 2059/5000 [1:46:52<1:05:38, 1.34s/it] 41%|████ | 2060/5000 [1:46:53<1:02:06, 1.27s/it] 41%|████ | 2061/5000 [1:46:54<59:42, 1.22s/it] 41%|████ | 2062/5000 [1:46:55<57:51, 1.18s/it] 41%|████▏ | 2063/5000 [1:46:56<56:50, 1.16s/it] 41%|████▏ | 2064/5000 [1:46:57<55:49, 1.14s/it] 41%|████▏ | 2065/5000 [1:46:58<55:27, 1.13s/it] 41%|████▏ | 2066/5000 [1:46:59<56:20, 1.15s/it] 41%|████▏ | 2067/5000 [1:47:01<58:00, 1.19s/it] 41%|████▏ | 2068/5000 [1:47:02<58:20, 1.19s/it] 41%|████▏ | 2069/5000 [1:47:03<58:24, 1.20s/it] 41%|████▏ | 2070/5000 [1:47:04<59:05, 1.21s/it] 41%|████▏ | 2071/5000 [1:47:06<59:37, 1.22s/it] 41%|████▏ | 2072/5000 [1:47:07<58:29, 1.20s/it] 41%|████▏ | 2073/5000 [1:47:08<56:59, 1.17s/it] 41%|████▏ | 2074/5000 [1:47:09<55:52, 1.15s/it] 42%|████▏ | 2075/5000 [1:47:10<55:12, 1.13s/it] 42%|████▏ | 2075/5000 [1:47:10<55:12, 1.13s/it] 42%|████▏ | 2076/5000 [1:47:11<54:51, 1.13s/it] 42%|████▏ | 2077/5000 [1:47:12<54:26, 1.12s/it] 42%|████▏ | 2078/5000 [1:47:13<54:10, 1.11s/it] 42%|████▏ | 2079/5000 [1:47:15<1:10:08, 1.44s/it] 42%|████▏ | 2080/5000 [1:47:17<1:05:07, 1.34s/it] 42%|████▏ | 2081/5000 [1:47:18<1:01:39, 1.27s/it] 42%|████▏ | 2082/5000 [1:47:19<59:17, 1.22s/it] 42%|████▏ | 2083/5000 [1:47:20<57:38, 1.19s/it] 42%|████▏ | 2084/5000 [1:47:21<56:18, 1.16s/it] 42%|████▏ | 2085/5000 [1:47:22<55:28, 1.14s/it] 42%|████▏ | 2086/5000 [1:47:23<55:31, 1.14s/it] 42%|████▏ | 2087/5000 [1:47:24<55:06, 1.14s/it] 42%|████▏ | 2088/5000 [1:47:25<54:31, 1.12s/it] 42%|████▏ | 2089/5000 [1:47:27<54:15, 1.12s/it] 42%|████▏ | 2090/5000 [1:47:28<54:26, 1.12s/it] 42%|████▏ | 2091/5000 [1:47:29<54:11, 1.12s/it] 42%|████▏ | 2092/5000 [1:47:30<53:52, 1.11s/it] 42%|████▏ | 2093/5000 [1:47:31<54:07, 1.12s/it] 42%|████▏ | 2094/5000 [1:47:32<54:38, 1.13s/it] 42%|████▏ | 2095/5000 [1:47:33<54:18, 1.12s/it] 42%|████▏ | 2096/5000 [1:47:34<54:27, 1.13s/it] 42%|████▏ | 2097/5000 [1:47:36<54:06, 1.12s/it] 42%|████▏ | 2098/5000 [1:47:37<53:47, 1.11s/it] 42%|████▏ | 2099/5000 [1:47:38<53:55, 1.12s/it] 42%|████▏ | 2100/5000 [1:47:39<53:41, 1.11s/it] 42%|████▏ | 2100/5000 [1:47:39<53:41, 1.11s/it] 42%|████▏ | 2101/5000 [1:47:40<53:43, 1.11s/it] 42%|████▏ | 2102/5000 [1:47:41<53:36, 1.11s/it] 42%|████▏ | 2103/5000 [1:47:42<53:34, 1.11s/it] 42%|████▏ | 2104/5000 [1:47:43<53:50, 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1.11s/it] 60%|█████▉ | 2992/5000 [2:05:16<37:22, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2993/5000 [2:05:17<37:26, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2994/5000 [2:05:18<37:25, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2995/5000 [2:05:20<37:19, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2996/5000 [2:05:21<37:22, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2997/5000 [2:05:22<37:28, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2998/5000 [2:05:23<37:29, 1.12s/it] 60%|█████▉ | 2999/5000 [2:05:24<37:23, 1.12s/it] 60%|██████ | 3000/5000 [2:05:25<37:23, 1.12s/it] 60%|██████ | 3000/5000 [2:05:25<37:23, 1.12s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-23 00:47:40,592 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-23 00:47:40,592 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-23 00:47:40,592 >> Batch size = 8 {'eval_loss': 0.31417879462242126, 'eval_wer': 21.643241929604276, 'eval_runtime': 1807.9177, 'eval_samples_per_second': 3.646, 'eval_steps_per_second': 0.456, 'epoch': 0.4} {'loss': 0.212, 'learning_rate': 6.620000000000001e-06, 'epoch': 0.41} {'loss': 0.2386, 'learning_rate': 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set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 60%|██████ | 3000/5000 [2:35:28<37:23, 1.12s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 01:17:43,401 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-3000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 01:17:43,401 >> Configuration saved in ./checkpoint-3000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 01:17:47,574 >> Model weights saved in ./checkpoint-3000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 01:17:47,584 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-3000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 01:18:00,185 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json 60%|██████ | 3001/5000 [2:38:17<328:51:19, 592.24s/it] 60%|██████ | 3002/5000 [2:38:18<230:15:41, 414.89s/it] 60%|██████ | 3003/5000 [2:38:19<161:16:55, 290.74s/it] 60%|██████ | 3004/5000 [2:38:20<113:01:15, 203.85s/it] 60%|██████ | 3005/5000 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79%|███████▉ | 3952/5000 [2:57:04<19:33, 1.12s/it] 79%|███████▉ | 3953/5000 [2:57:05<19:26, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3954/5000 [2:57:06<19:22, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3955/5000 [2:57:07<19:21, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3956/5000 [2:57:08<19:21, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3957/5000 [2:57:09<19:18, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3958/5000 [2:57:11<19:17, 1.11s/it] 79%|███████▉ | 3959/5000 [2:57:12<23:44, 1.37s/it] 79%|███████▉ | 3960/5000 [2:57:14<22:21, 1.29s/it] 79%|███████▉ | 3961/5000 [2:57:15<21:21, 1.23s/it] 79%|███████▉ | 3962/5000 [2:57:16<20:37, 1.19s/it] 79%|███████▉ | 3963/5000 [2:57:17<20:08, 1.17s/it] 79%|███████▉ | 3964/5000 [2:57:18<19:48, 1.15s/it] 79%|███████▉ | 3965/5000 [2:57:19<19:46, 1.15s/it] 79%|███████▉ | 3966/5000 [2:57:20<19:34, 1.14s/it] 79%|███████▉ | 3967/5000 [2:57:21<19:35, 1.14s/it] 79%|███████▉ | 3968/5000 [2:57:23<19:58, 1.16s/it] 79%|███████▉ | 3969/5000 [2:57:24<19:41, 1.15s/it] 79%|███████▉ | 3970/5000 [2:57:25<20:01, 1.17s/it] 79%|███████▉ | 3971/5000 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80%|███████▉ | 3990/5000 [2:57:51<21:14, 1.26s/it] 80%|███████▉ | 3991/5000 [2:57:52<21:20, 1.27s/it] 80%|███████▉ | 3992/5000 [2:57:53<20:31, 1.22s/it] 80%|███████▉ | 3993/5000 [2:57:54<19:53, 1.18s/it] 80%|███████▉ | 3994/5000 [2:57:55<19:28, 1.16s/it] 80%|███████▉ | 3995/5000 [2:57:57<19:29, 1.16s/it] 80%|███████▉ | 3996/5000 [2:57:58<19:38, 1.17s/it] 80%|███████▉ | 3997/5000 [2:57:59<19:18, 1.15s/it] 80%|███████▉ | 3998/5000 [2:58:00<19:04, 1.14s/it] 80%|███████▉ | 3999/5000 [2:58:01<18:52, 1.13s/it] 80%|████████ | 4000/5000 [2:58:02<18:44, 1.12s/it] 80%|████████ | 4000/5000 [2:58:02<18:44, 1.12s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-23 01:40:17,728 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-23 01:40:17,728 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-23 01:40:17,728 >> Batch size = 8 {'loss': 0.222, 'learning_rate': 3.7866666666666667e-06, 'epoch': 1.0} {'loss': 0.2224, 'learning_rate': 3.7311111111111116e-06, 'epoch': 1.01} {'loss': 0.2128, 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2.83it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 17557.48it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-23 01:40:19,959 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 80%|████████ | 4000/5000 [3:28:07<18:44, 1.12s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 02:10:22,818 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-4000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 02:10:22,819 >> Configuration saved in ./checkpoint-4000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 02:10:26,798 >> Model weights saved in ./checkpoint-4000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 02:10:26,804 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-4000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 02:10:38,572 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json 80%|████████ | 4001/5000 [3:30:47<163:47:50, 590.26s/it] 80%|████████ | 4002/5000 [3:30:48<114:38:42, 413.55s/it] 80%|████████ | 4003/5000 [3:30:50<80:16:22, 289.85s/it] 80%|████████ | 4004/5000 [3:30:51<56:14:10, 203.26s/it] 80%|████████ | 4005/5000 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[3:49:33<00:28, 1.15s/it] 100%|█████████▉| 4975/5000 [3:49:33<00:28, 1.15s/it] 100%|█████████▉| 4976/5000 [3:49:34<00:28, 1.17s/it] 100%|█████████▉| 4977/5000 [3:49:35<00:27, 1.20s/it] 100%|█████████▉| 4978/5000 [3:49:37<00:26, 1.22s/it] 100%|█████████▉| 4979/5000 [3:49:39<00:30, 1.46s/it] 100%|█████████▉| 4980/5000 [3:49:40<00:27, 1.40s/it] 100%|█████████▉| 4981/5000 [3:49:41<00:25, 1.34s/it] 100%|█████████▉| 4982/5000 [3:49:42<00:23, 1.30s/it] 100%|█████████▉| 4983/5000 [3:49:44<00:21, 1.28s/it] 100%|█████████▉| 4984/5000 [3:49:45<00:19, 1.24s/it] 100%|█████████▉| 4985/5000 [3:49:46<00:18, 1.21s/it] 100%|█████████▉| 4986/5000 [3:49:48<00:19, 1.37s/it] 100%|█████████▉| 4987/5000 [3:49:49<00:16, 1.30s/it] 100%|█████████▉| 4988/5000 [3:49:50<00:14, 1.25s/it] 100%|█████████▉| 4989/5000 [3:49:51<00:13, 1.21s/it] 100%|█████████▉| 4990/5000 [3:49:52<00:11, 1.18s/it] 100%|█████████▉| 4991/5000 [3:49:53<00:10, 1.16s/it] 100%|█████████▉| 4992/5000 [3:49:54<00:09, 1.15s/it] 100%|█████████▉| 4993/5000 [3:49:56<00:08, 1.14s/it] 100%|█████████▉| 4994/5000 [3:49:57<00:06, 1.14s/it] 100%|█████████▉| 4995/5000 [3:49:58<00:05, 1.14s/it] 100%|█████████▉| 4996/5000 [3:49:59<00:04, 1.13s/it] 100%|█████████▉| 4997/5000 [3:50:00<00:03, 1.13s/it] 100%|█████████▉| 4998/5000 [3:50:01<00:02, 1.13s/it] 100%|█████████▉| 4999/5000 [3:50:02<00:01, 1.13s/it] 100%|██████████| 5000/5000 [3:50:03<00:00, 1.13s/it] 100%|██████████| 5000/5000 [3:50:03<00:00, 1.13s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-23 02:32:18,940 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-23 02:32:18,940 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-23 02:32:18,941 >> Batch size = 8 {'eval_loss': 0.23880085349082947, 'eval_wer': 15.300336182105392, 'eval_runtime': 1805.0898, 'eval_samples_per_second': 3.651, 'eval_steps_per_second': 0.456, 'epoch': 1.14} {'loss': 0.0873, 'learning_rate': 2.1755555555555556e-06, 'epoch': 1.15} {'loss': 0.0848, 'learning_rate': 2.12e-06, 'epoch': 1.15} {'loss': 0.0936, 'learning_rate': 2.064444444444445e-06, 'epoch': 1.16} {'loss': 0.0965, 'learning_rate': 2.008888888888889e-06, 'epoch': 1.16} {'loss': 0.0923, 'learning_rate': 1.9533333333333334e-06, 'epoch': 1.17} {'loss': 0.0793, 'learning_rate': 1.8977777777777779e-06, 'epoch': 1.17} {'loss': 0.0848, 'learning_rate': 1.8422222222222225e-06, 'epoch': 1.18} {'loss': 0.0956, 'learning_rate': 1.7866666666666668e-06, 'epoch': 1.18} {'loss': 0.0814, 'learning_rate': 1.7311111111111112e-06, 'epoch': 1.19} {'loss': 0.1086, 'learning_rate': 1.675555555555556e-06, 'epoch': 1.19} {'loss': 0.1057, 'learning_rate': 1.6200000000000002e-06, 'epoch': 1.2} {'loss': 0.091, 'learning_rate': 1.5644444444444446e-06, 'epoch': 1.2} {'loss': 0.0857, 'learning_rate': 1.5088888888888889e-06, 'epoch': 1.21} {'loss': 0.0904, 'learning_rate': 1.4533333333333335e-06, 'epoch': 1.21} {'loss': 0.0714, 'learning_rate': 1.397777777777778e-06, 'epoch': 1.22} {'loss': 0.071, 'learning_rate': 1.3422222222222222e-06, 'epoch': 1.22} {'loss': 0.0689, 'learning_rate': 1.286666666666667e-06, 'epoch': 1.23} {'loss': 0.0597, 'learning_rate': 1.2311111111111112e-06, 'epoch': 1.23} {'loss': 0.0737, 'learning_rate': 1.1755555555555556e-06, 'epoch': 1.24} {'loss': 0.0712, 'learning_rate': 1.12e-06, 'epoch': 1.24} {'loss': 0.0641, 'learning_rate': 1.0644444444444445e-06, 'epoch': 1.25} {'loss': 0.0605, 'learning_rate': 1.008888888888889e-06, 'epoch': 1.25} {'loss': 0.0981, 'learning_rate': 9.533333333333335e-07, 'epoch': 1.26} {'loss': 0.0751, 'learning_rate': 8.977777777777778e-07, 'epoch': 1.26} {'loss': 0.0645, 'learning_rate': 8.422222222222224e-07, 'epoch': 1.27} {'loss': 0.0573, 'learning_rate': 7.866666666666667e-07, 'epoch': 1.27} {'loss': 0.0672, 'learning_rate': 7.311111111111112e-07, 'epoch': 1.28} {'loss': 0.0891, 'learning_rate': 6.755555555555555e-07, 'epoch': 1.28} {'loss': 0.0605, 'learning_rate': 6.200000000000001e-07, 'epoch': 1.29} {'loss': 0.0686, 'learning_rate': 5.644444444444445e-07, 'epoch': 1.29} {'loss': 0.0708, 'learning_rate': 5.088888888888889e-07, 'epoch': 1.3} {'loss': 0.0594, 'learning_rate': 4.533333333333334e-07, 'epoch': 1.3} {'loss': 0.0615, 'learning_rate': 3.9777777777777783e-07, 'epoch': 1.31} {'loss': 0.0574, 'learning_rate': 3.422222222222223e-07, 'epoch': 1.31} {'loss': 0.0772, 'learning_rate': 2.866666666666667e-07, 'epoch': 1.32} {'loss': 0.0713, 'learning_rate': 2.3111111111111112e-07, 'epoch': 1.32} {'loss': 0.0634, 'learning_rate': 1.7555555555555558e-07, 'epoch': 1.33} {'loss': 0.078, 'learning_rate': 1.2000000000000002e-07, 'epoch': 1.33} {'loss': 0.0827, 'learning_rate': 6.444444444444445e-08, 'epoch': 1.34} {'loss': 0.0729, 'learning_rate': 8.88888888888889e-09, 'epoch': 1.34} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 2.76it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 17205.75it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-23 02:32:21,014 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 100%|██████████| 5000/5000 [4:20:13<00:00, 1.13s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 03:02:28,471 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-5000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 03:02:28,472 >> Configuration saved in ./checkpoint-5000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 03:02:32,460 >> Model weights saved in ./checkpoint-5000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 03:02:32,467 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-5000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 03:02:45,601 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|trainer.py:1892] 2023-07-23 03:05:13,384 >> Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =) [INFO|trainer.py:2016] 2023-07-23 03:05:13,384 >> Loading best model from ./checkpoint-5000 (score: 13.996111628660538). 100%|██████████| 5000/5000 [4:22:59<00:00, 1.13s/it] 100%|██████████| 5000/5000 [4:22:59<00:00, 3.16s/it] [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 03:05:14,780 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 03:05:14,781 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 03:05:18,856 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 03:05:18,866 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 03:05:18,867 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 03:05:18,867 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 03:05:23,030 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 03:05:23,040 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json {'eval_loss': 0.2256375402212143, 'eval_wer': 13.996111628660538, 'eval_runtime': 1809.5302, 'eval_samples_per_second': 3.642, 'eval_steps_per_second': 0.455, 'epoch': 1.34} {'train_runtime': 15779.8251, 'train_samples_per_second': 1.267, 'train_steps_per_second': 0.317, 'train_loss': 0.2607154120922089, 'epoch': 1.34} Upload file runs/Jul22_22-41-53_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1690058534.tknadmin-System-Product-Name.3969872.0: 87%|████████▋ | 32.0k/36.7k [00:00 main 07/23/2023 03:05:43 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu ca66a5d..029efe6 main -> main Upload file runs/Jul22_22-41-53_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1690058534.tknadmin-System-Product-Name.3969872.0: 100%|██████████| 36.7k/36.7k [00:01<00:00, 4.83kB/s] Upload file runs/Jul22_22-41-53_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1690058534.tknadmin-System-Product-Name.3969872.0: 100%|██████████| 36.7k/36.7k [00:01<00:00, 4.83kB/s] Upload file runs/Jul22_22-41-53_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1690058534.tknadmin-System-Product-Name.3969872.0: 100%|██████████| 36.7k/36.7k [00:01<00:00, 4.83kB/s] To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu 029efe6..257c7d5 main -> main 07/23/2023 03:05:47 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu 029efe6..257c7d5 main -> main ***** train metrics ***** epoch = 1.34 train_loss = 0.2607 train_runtime = 4:22:59.82 train_samples_per_second = 1.267 train_steps_per_second = 0.317 07/23/2023 03:05:50 - INFO - __main__ - *** Evaluate *** [INFO|trainer.py:2955] 2023-07-23 03:05:50,448 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-23 03:05:50,448 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-23 03:05:50,448 >> Batch size = 8 Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 2.75it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 16603.18it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-23 03:05:52,742 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 03:35:43,854 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 03:35:43,854 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 03:35:47,924 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 03:35:47,934 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json ***** eval metrics ***** epoch = 1.34 eval_loss = 0.2256 eval_runtime = 0:29:53.40 eval_samples_per_second = 3.675 eval_steps_per_second = 0.459 eval_wer = 13.9961 Upload file runs/Jul22_22-41-53_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1690076143.tknadmin-System-Product-Name.3969872.2: 100%|██████████| 358/358 [00:00 main 07/23/2023 03:36:05 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu 257c7d5..cc6bef5 main -> main Upload file runs/Jul22_22-41-53_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1690076143.tknadmin-System-Product-Name.3969872.2: 100%|██████████| 358/358 [00:01 main 07/23/2023 03:36:09 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu cc6bef5..af47934 main -> main 07/23/2023 08:44:44 - WARNING - __main__ - Process rank: -1, device: cuda:0, n_gpu: 1distributed training: False, 16-bits training: True 07/23/2023 08:44:44 - 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, 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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=None, hub_private_repo=False, hub_strategy=every_save, hub_token=, 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Loading Dataset Infos from /home/xezpeleta/.cache/huggingface/modules/datasets_modules/datasets/mozilla-foundation--common_voice_13_0/2506e9a8950f5807ceae08c2920e814222909fd7f477b74f5d225802e9f04055 [INFO|configuration_utils.py:654] 2023-07-23 08:44:54,014 >> loading configuration file config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/config.json [INFO|configuration_utils.py:706] 2023-07-23 08:44:54,018 >> Model config WhisperConfig { "_name_or_path": "openai/whisper-medium", "activation_dropout": 0.0, "activation_function": "gelu", "architectures": [ "WhisperForConditionalGeneration" ], "attention_dropout": 0.0, "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "d_model": 1024, "decoder_attention_heads": 16, "decoder_ffn_dim": 4096, "decoder_layerdrop": 0.0, "decoder_layers": 24, "decoder_start_token_id": 50258, "dropout": 0.0, "encoder_attention_heads": 16, 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2023-07-23 08:44:54,470 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary [INFO|modeling_utils.py:2264] 2023-07-23 08:44:54,473 >> loading weights file pytorch_model.bin from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/pytorch_model.bin [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-23 08:44:57,531 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "transformers_version": "4.26.0.dev0", "use_cache": false } [INFO|modeling_utils.py:2842] 2023-07-23 08:45:01,041 >> All model checkpoint weights were used when initializing WhisperForConditionalGeneration. [INFO|modeling_utils.py:2850] 2023-07-23 08:45:01,041 >> All the weights of WhisperForConditionalGeneration were initialized from the model checkpoint at openai/whisper-medium. 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|configuration_utils.py:487] 2023-07-23 08:45:01,431 >> loading configuration file generation_config.json from cache at /home/xezpeleta/.cache/huggingface/hub/models--openai--whisper-medium/snapshots/8b6593e88fc558a10e78c6e5fa65311eddaa7c2a/generation_config.json [INFO|configuration_utils.py:523] 2023-07-23 08:45:01,431 >> Generate config GenerationConfig { "begin_suppress_tokens": [ 220, 50257 ], "bos_token_id": 50257, "decoder_start_token_id": 50258, "eos_token_id": 50257, "forced_decoder_ids": [ [ 1, null ], [ 2, 50359 ] ], "max_length": 448, "pad_token_id": 50257, "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, 50358, 50359, 50360, 50361, 50362 ], "transformers_version": "4.26.0.dev0" } [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 08:45:02,498 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2157] 2023-07-23 08:45:02,499 >> tokenizer config file saved in ./tokenizer_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2164] 2023-07-23 08:45:02,499 >> Special tokens file saved in ./special_tokens_map.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2210] 2023-07-23 08:45:02,499 >> added tokens file saved in ./added_tokens.json [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 08:45:02,534 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|image_processing_utils.py:294] 2023-07-23 08:45:02,535 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:462] 2023-07-23 08:45:02,540 >> loading configuration file ./preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:501] 2023-07-23 08:45:02,546 >> 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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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<|yi|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|lo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|uz|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|fo|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|ht|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|ps|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|tk|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|nn|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|mt|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|sa|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,578 >> Adding <|lb|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 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[INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,579 >> Adding <|su|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,579 >> Adding <|translate|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,579 >> Adding <|transcribe|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,579 >> Adding <|startoflm|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,579 >> Adding <|startofprev|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,579 >> Adding <|nocaptions|> to the vocabulary [INFO|tokenization_utils.py:426] 2023-07-23 08:45:02,579 >> Adding <|notimestamps|> to the vocabulary /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. 07/23/2023 08:45:04 - WARNING - huggingface_hub.repository - /home/xezpeleta/dev/whisper-medium-eu/./ is already a clone of https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu. Make sure you pull the latest changes with `repo.git_pull()`. [INFO|trainer.py:511] 2023-07-23 08:45:07,044 >> max_steps is given, it will override any value given in num_train_epochs [INFO|trainer.py:565] 2023-07-23 08:45:07,044 >> Using cuda_amp half precision backend /home/xezpeleta/dev/hf_env/lib/python3.10/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] 2023-07-23 08:45:07,056 >> ***** Running training ***** [INFO|trainer.py:1642] 2023-07-23 08:45:07,057 >> Num examples = 28000 [INFO|trainer.py:1643] 2023-07-23 08:45:07,057 >> Num Epochs = 9223372036854775807 [INFO|trainer.py:1644] 2023-07-23 08:45:07,057 >> Instantaneous batch size per device = 4 [INFO|trainer.py:1645] 2023-07-23 08:45:07,057 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 4 [INFO|trainer.py:1646] 2023-07-23 08:45:07,057 >> Gradient Accumulation steps = 1 [INFO|trainer.py:1647] 2023-07-23 08:45:07,057 >> Total optimization steps = 7000 [INFO|trainer.py:1648] 2023-07-23 08:45:07,058 >> Number of trainable parameters = 763857920 0%| | 0/7000 [00:00> The following columns in the training set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 0%| | 1/7000 [00:43<84:44:55, 43.59s/it] 0%| | 2/7000 [00:44<36:00:49, 18.53s/it] 0%| | 3/7000 [00:45<20:35:35, 10.60s/it] 0%| | 4/7000 [00:46<13:20:37, 6.87s/it] 0%| | 5/7000 [00:47<9:16:17, 4.77s/it] 0%| | 6/7000 [00:48<6:49:01, 3.51s/it] 0%| | 7/7000 [00:50<5:15:24, 2.71s/it] 0%| | 8/7000 [00:51<4:13:39, 2.18s/it] 0%| | 9/7000 [00:52<3:32:40, 1.83s/it] 0%| | 10/7000 [00:53<3:05:32, 1.59s/it] 0%| | 11/7000 [00:54<2:49:23, 1.45s/it] 0%| | 12/7000 [00:55<2:35:04, 1.33s/it] 0%| | 13/7000 [00:56<2:26:29, 1.26s/it] 0%| | 14/7000 [00:57<2:19:47, 1.20s/it] 0%| | 15/7000 [00:58<2:16:56, 1.18s/it] 0%| | 16/7000 [00:59<2:12:43, 1.14s/it] 0%| | 17/7000 [01:00<2:09:57, 1.12s/it] 0%| | 18/7000 [01:01<2:08:16, 1.10s/it] 0%| | 19/7000 [01:02<2:06:48, 1.09s/it] 0%| | 20/7000 [01:04<2:06:18, 1.09s/it] 0%| | 21/7000 [01:05<2:05:34, 1.08s/it] 0%| | 22/7000 [01:06<2:05:17, 1.08s/it] 0%| | 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{'loss': 0.4084, 'learning_rate': 9.350769230769231e-06, 'epoch': 0.13} {'loss': 0.3821, 'learning_rate': 9.312307692307693e-06, 'epoch': 0.14} {'loss': 0.421, 'learning_rate': 9.273846153846154e-06, 'epoch': 0.14} {'loss': 0.4203, 'learning_rate': 9.235384615384616e-06, 'epoch': 0.14} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 1.57it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 10002.38it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-23 09:05:09,134 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 14%|█▍ | 1000/7000 [50:02<1:50:54, 1.11s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 09:35:09,386 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-1000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 09:35:09,386 >> Configuration saved in ./checkpoint-1000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 09:35:13,485 >> Model weights saved in ./checkpoint-1000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 09:35:13,495 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-1000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 09:35:23,667 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json 14%|█▍ | 1001/7000 [57:22<1122:15:10, 673.46s/it] 14%|█▍ | 1002/7000 [57:23<785:58:38, 471.74s/it] 14%|█▍ | 1003/7000 [57:24<550:37:21, 330.54s/it] 14%|█▍ | 1004/7000 [57:25<385:54:13, 231.70s/it] 14%|█▍ | 1005/7000 [57:26<270:37:09, 162.51s/it] 14%|█▍ | 1006/7000 [57:27<189:55:48, 114.07s/it] 14%|█▍ | 1007/7000 [57:28<133:27:40, 80.17s/it] 14%|█▍ | 1008/7000 [57:29<93:56:17, 56.44s/it] 14%|█▍ | 1009/7000 [57:30<66:17:00, 39.83s/it] 14%|█▍ | 1010/7000 [57:31<46:55:20, 28.20s/it] 14%|█▍ | 1011/7000 [57:32<33:22:36, 20.06s/it] 14%|█▍ | 1012/7000 [57:33<23:53:31, 14.36s/it] 14%|█▍ | 1013/7000 [57:34<17:15:12, 10.37s/it] 14%|█▍ | 1014/7000 [57:35<12:36:30, 7.58s/it] 14%|█▍ | 1015/7000 [57:36<9:21:07, 5.63s/it] 15%|█▍ | 1016/7000 [57:39<7:56:56, 4.78s/it] 15%|█▍ | 1017/7000 [57:40<6:05:44, 3.67s/it] 15%|█▍ | 1018/7000 [57:41<4:47:47, 2.89s/it] 15%|█▍ | 1019/7000 [57:42<3:53:06, 2.34s/it] 15%|█▍ | 1020/7000 [57:44<3:14:48, 1.95s/it] 15%|█▍ | 1021/7000 [57:45<2:52:12, 1.73s/it] 15%|█▍ | 1022/7000 [57:46<2:37:13, 1.58s/it] 15%|█▍ | 1023/7000 [57:47<2:21:34, 1.42s/it] 15%|█▍ | 1024/7000 [57:48<2:13:37, 1.34s/it] 15%|█▍ | 1025/7000 [57:49<2:08:12, 1.29s/it] 15%|█▍ | 1025/7000 [57:49<2:08:12, 1.29s/it] 15%|█▍ | 1026/7000 [57:51<2:06:12, 1.27s/it] 15%|█▍ | 1027/7000 [57:52<2:03:15, 1.24s/it] 15%|█▍ | 1028/7000 [57:53<2:02:07, 1.23s/it] 15%|█▍ | 1029/7000 [57:54<1:57:05, 1.18s/it] 15%|█▍ | 1030/7000 [57:55<1:56:27, 1.17s/it] 15%|█▍ | 1031/7000 [57:57<2:17:59, 1.39s/it] 15%|█▍ | 1032/7000 [57:58<2:08:26, 1.29s/it] 15%|█▍ | 1033/7000 [57:59<2:01:33, 1.22s/it] 15%|█▍ | 1034/7000 [58:00<1:56:51, 1.18s/it] 15%|█▍ | 1035/7000 [58:01<1:58:12, 1.19s/it] 15%|█▍ | 1036/7000 [58:03<1:54:53, 1.16s/it] 15%|█▍ | 1037/7000 [58:04<1:52:08, 1.13s/it] 15%|█▍ | 1038/7000 [58:05<1:50:30, 1.11s/it] 15%|█▍ | 1039/7000 [58:06<1:49:47, 1.11s/it] 15%|█▍ | 1040/7000 [58:07<1:49:03, 1.10s/it] 15%|█▍ | 1041/7000 [58:08<1:48:51, 1.10s/it] 15%|█▍ | 1042/7000 [58:09<1:48:32, 1.09s/it] 15%|█▍ | 1043/7000 [58:10<1:48:29, 1.09s/it] 15%|█▍ | 1044/7000 [58:11<1:48:26, 1.09s/it] 15%|█▍ | 1045/7000 [58:12<1:48:11, 1.09s/it] 15%|█▍ | 1046/7000 [58:13<1:48:17, 1.09s/it] 15%|█▍ | 1047/7000 [58:14<1:48:07, 1.09s/it] 15%|█▍ | 1048/7000 [58:16<1:47:52, 1.09s/it] 15%|█▍ | 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If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 29%|██▊ | 2000/7000 [1:47:17<1:58:58, 1.43s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 10:32:24,762 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-2000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 10:32:24,762 >> Configuration saved in ./checkpoint-2000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 10:32:35,392 >> Model weights saved in ./checkpoint-2000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 10:32:35,405 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-2000/preprocessor_config.json 29%|██▊ | 2001/7000 [1:47:36<766:22:48, 551.90s/it] 29%|██▊ | 2002/7000 [1:47:37<536:48:35, 386.66s/it] 29%|██▊ | 2003/7000 [1:47:38<376:08:38, 270.99s/it] 29%|██▊ | 2004/7000 [1:47:39<263:41:52, 190.01s/it] 29%|██▊ | 2005/7000 [1:47:40<184:59:26, 133.33s/it] 29%|██▊ | 2006/7000 [1:47:41<129:55:05, 93.65s/it] 29%|██▊ | 2007/7000 [1:47:42<91:22:37, 65.88s/it] 29%|██▊ | 2008/7000 [1:47:43<64:24:06, 46.44s/it] 29%|██▊ | 2009/7000 [1:47:44<45:33:38, 32.86s/it] 29%|██▊ | 2010/7000 [1:47:46<32:22:37, 23.36s/it] 29%|██▊ | 2011/7000 [1:47:47<23:06:31, 16.67s/it] 29%|██▊ | 2012/7000 [1:47:48<16:37:29, 12.00s/it] 29%|██▉ | 2013/7000 [1:47:49<12:05:22, 8.73s/it] 29%|██▉ | 2014/7000 [1:47:50<8:55:07, 6.44s/it] 29%|██▉ | 2015/7000 [1:47:51<6:41:45, 4.84s/it] 29%|██▉ | 2016/7000 [1:47:52<5:09:37, 3.73s/it] 29%|██▉ | 2017/7000 [1:47:54<4:08:00, 2.99s/it] 29%|██▉ | 2018/7000 [1:47:55<3:24:30, 2.46s/it] 29%|██▉ | 2019/7000 [1:47:56<2:53:59, 2.10s/it] 29%|██▉ | 2020/7000 [1:47:57<2:32:59, 1.84s/it] 29%|██▉ | 2021/7000 [1:47:58<2:17:07, 1.65s/it] 29%|██▉ | 2022/7000 [1:48:00<2:06:52, 1.53s/it] 29%|██▉ | 2023/7000 [1:48:01<2:01:14, 1.46s/it] 29%|██▉ | 2024/7000 [1:48:02<1:56:04, 1.40s/it] 29%|██▉ | 2025/7000 [1:48:05<2:29:34, 1.80s/it] 29%|██▉ | 2025/7000 [1:48:05<2:29:34, 1.80s/it] 29%|██▉ | 2026/7000 [1:48:06<2:12:00, 1.59s/it] 29%|██▉ | 2027/7000 [1:48:07<1:59:42, 1.44s/it] 29%|██▉ | 2028/7000 [1:48:08<1:51:08, 1.34s/it] 29%|██▉ | 2029/7000 [1:48:09<1:45:08, 1.27s/it] 29%|██▉ | 2030/7000 [1:48:11<1:40:48, 1.22s/it] 29%|██▉ | 2031/7000 [1:48:12<1:38:15, 1.19s/it] 29%|██▉ | 2032/7000 [1:48:13<1:36:03, 1.16s/it] 29%|██▉ | 2033/7000 [1:48:14<1:34:54, 1.15s/it] 29%|██▉ | 2034/7000 [1:48:15<1:34:01, 1.14s/it] 29%|██▉ | 2035/7000 [1:48:16<1:33:30, 1.13s/it] 29%|██▉ | 2036/7000 [1:48:17<1:32:41, 1.12s/it] 29%|██▉ | 2037/7000 [1:48:18<1:32:05, 1.11s/it] 29%|██▉ | 2038/7000 [1:48:19<1:31:41, 1.11s/it] 29%|██▉ | 2039/7000 [1:48:20<1:31:22, 1.11s/it] 29%|██▉ | 2040/7000 [1:48:22<1:30:59, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2041/7000 [1:48:23<1:31:00, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2042/7000 [1:48:24<1:30:53, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2043/7000 [1:48:25<1:30:48, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2044/7000 [1:48:26<1:31:10, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2045/7000 [1:48:27<1:31:06, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2046/7000 [1:48:28<1:31:04, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2047/7000 [1:48:29<1:31:06, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2048/7000 [1:48:30<1:31:07, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2049/7000 [1:48:31<1:30:53, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2050/7000 [1:48:33<1:33:10, 1.13s/it] 29%|██▉ | 2050/7000 [1:48:33<1:33:10, 1.13s/it] 29%|██▉ | 2051/7000 [1:48:34<1:32:15, 1.12s/it] 29%|██▉ | 2052/7000 [1:48:35<1:31:44, 1.11s/it] 29%|██▉ | 2053/7000 [1:48:36<1:31:14, 1.11s/it] 29%|██▉ | 2054/7000 [1:48:37<1:31:01, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2055/7000 [1:48:38<1:31:03, 1.10s/it] 29%|██▉ | 2056/7000 [1:48:39<1:32:43, 1.13s/it] 29%|██▉ | 2057/7000 [1:48:41<1:33:54, 1.14s/it] 29%|██▉ | 2058/7000 [1:48:43<2:09:16, 1.57s/it] 29%|██▉ | 2059/7000 [1:48:44<1:57:30, 1.43s/it] 29%|██▉ | 2060/7000 [1:48:45<1:49:40, 1.33s/it] 29%|██▉ | 2061/7000 [1:48:46<1:43:57, 1.26s/it] 29%|██▉ | 2062/7000 [1:48:47<1:39:48, 1.21s/it] 29%|██▉ | 2063/7000 [1:48:49<1:39:21, 1.21s/it] 29%|██▉ | 2064/7000 [1:48:50<1:40:29, 1.22s/it] 30%|██▉ | 2065/7000 [1:48:51<1:40:15, 1.22s/it] 30%|██▉ | 2066/7000 [1:48:52<1:41:13, 1.23s/it] 30%|██▉ | 2067/7000 [1:48:54<1:41:58, 1.24s/it] 30%|██▉ | 2068/7000 [1:48:55<1:41:50, 1.24s/it] 30%|██▉ | 2069/7000 [1:48:56<1:43:00, 1.25s/it] 30%|██▉ | 2070/7000 [1:48:57<1:43:23, 1.26s/it] 30%|██▉ | 2071/7000 [1:48:59<1:42:57, 1.25s/it] 30%|██▉ | 2072/7000 [1:49:00<1:42:34, 1.25s/it] 30%|██▉ | 2073/7000 [1:49:01<1:41:37, 1.24s/it] 30%|██▉ | 2074/7000 [1:49:02<1:41:33, 1.24s/it] 30%|██▉ | 2075/7000 [1:49:04<1:41:54, 1.24s/it] 30%|██▉ | 2075/7000 [1:49:04<1:41:54, 1.24s/it] 30%|██▉ | 2076/7000 [1:49:05<1:42:29, 1.25s/it] 30%|██▉ | 2077/7000 [1:49:06<1:41:55, 1.24s/it] 30%|██▉ | 2078/7000 [1:49:07<1:42:25, 1.25s/it] 30%|██▉ | 2079/7000 [1:49:10<2:24:00, 1.76s/it] 30%|██▉ | 2080/7000 [1:49:12<2:10:24, 1.59s/it] 30%|██▉ | 2081/7000 [1:49:13<1:59:30, 1.46s/it] 30%|██▉ | 2082/7000 [1:49:14<1:49:03, 1.33s/it] 30%|██▉ | 2083/7000 [1:49:15<1:43:18, 1.26s/it] 30%|██▉ | 2084/7000 [1:49:16<1:39:23, 1.21s/it] 30%|██▉ | 2085/7000 [1:49:17<1:36:47, 1.18s/it] 30%|██▉ | 2086/7000 [1:49:18<1:34:31, 1.15s/it] 30%|██▉ | 2087/7000 [1:49:19<1:33:35, 1.14s/it] 30%|██▉ | 2088/7000 [1:49:20<1:32:31, 1.13s/it] 30%|██▉ | 2089/7000 [1:49:21<1:32:10, 1.13s/it] 30%|██▉ | 2090/7000 [1:49:23<1:31:47, 1.12s/it] 30%|██▉ | 2091/7000 [1:49:24<1:31:35, 1.12s/it] 30%|██▉ | 2092/7000 [1:49:25<1:31:13, 1.12s/it] 30%|██▉ | 2093/7000 [1:49:26<1:30:56, 1.11s/it] 30%|██▉ | 2094/7000 [1:49:27<1:30:48, 1.11s/it] 30%|██▉ | 2095/7000 [1:49:28<1:30:36, 1.11s/it] 30%|██▉ | 2096/7000 [1:49:29<1:30:49, 1.11s/it] 30%|██▉ | 2097/7000 [1:49:30<1:31:03, 1.11s/it] 30%|██▉ | 2098/7000 [1:49:31<1:30:57, 1.11s/it] 30%|██▉ | 2099/7000 [1:49:33<1:30:46, 1.11s/it] 30%|███ | 2100/7000 [1:49:34<1:30:42, 1.11s/it] 30%|███ | 2100/7000 [1:49:34<1:30:42, 1.11s/it] 30%|███ | 2101/7000 [1:49:35<1:30:43, 1.11s/it] 30%|███ | 2102/7000 [1:49:36<1:30:43, 1.11s/it] 30%|███ | 2103/7000 [1:49:37<1:30:49, 1.11s/it] 30%|███ | 2104/7000 [1:49:38<1:30:37, 1.11s/it] 30%|███ | 2105/7000 [1:49:39<1:30:32, 1.11s/it] 30%|███ | 2106/7000 [1:49:40<1:30:40, 1.11s/it] 30%|███ | 2107/7000 [1:49:41<1:30:39, 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metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 2.81it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 17446.97it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-23 10:52:49,603 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 43%|████▎ | 3000/7000 [2:37:46<1:14:24, 1.12s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 11:22:53,229 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-3000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 11:22:53,230 >> Configuration saved in ./checkpoint-3000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 11:22:57,269 >> Model weights saved in ./checkpoint-3000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 11:22:57,281 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-3000/preprocessor_config.json 43%|████▎ | 3001/7000 [2:37:58<606:39:37, 546.13s/it] 43%|████▎ | 3002/7000 [2:37:59<424:57:44, 382.66s/it] 43%|████▎ | 3003/7000 [2:38:00<297:48:33, 268.23s/it] 43%|████▎ | 3004/7000 [2:38:01<208:47:23, 188.10s/it] 43%|████▎ | 3005/7000 [2:38:02<146:28:34, 131.99s/it] 43%|████▎ | 3006/7000 [2:38:03<102:52:03, 92.72s/it] 43%|████▎ | 3007/7000 [2:38:05<72:20:55, 65.23s/it] 43%|████▎ | 3008/7000 [2:38:06<50:59:49, 45.99s/it] 43%|████▎ | 3009/7000 [2:38:07<36:04:47, 32.55s/it] 43%|████▎ | 3010/7000 [2:38:08<25:36:28, 23.10s/it] 43%|████▎ | 3011/7000 [2:38:09<18:18:54, 16.53s/it] 43%|████▎ | 3012/7000 [2:38:10<13:13:39, 11.94s/it] 43%|████▎ | 3013/7000 [2:38:11<9:37:01, 8.68s/it] 43%|████▎ | 3014/7000 [2:38:12<7:05:15, 6.40s/it] 43%|████▎ | 3015/7000 [2:38:14<5:20:59, 4.83s/it] 43%|████▎ | 3016/7000 [2:38:15<4:07:36, 3.73s/it] 43%|████▎ | 3017/7000 [2:38:16<3:14:48, 2.93s/it] 43%|████▎ | 3018/7000 [2:38:17<2:38:09, 2.38s/it] 43%|████▎ | 3019/7000 [2:38:18<2:12:22, 2.00s/it] 43%|████▎ | 3020/7000 [2:38:19<1:54:30, 1.73s/it] 43%|████▎ | 3021/7000 [2:38:20<1:41:47, 1.53s/it] 43%|████▎ | 3022/7000 [2:38:21<1:32:56, 1.40s/it] 43%|████▎ | 3023/7000 [2:38:22<1:26:44, 1.31s/it] 43%|████▎ | 3024/7000 [2:38:24<1:22:21, 1.24s/it] 43%|████▎ | 3025/7000 [2:38:25<1:19:26, 1.20s/it] 43%|████▎ | 3025/7000 [2:38:25<1:19:26, 1.20s/it] 43%|████▎ | 3026/7000 [2:38:28<1:56:57, 1.77s/it] 43%|████▎ | 3027/7000 [2:38:29<1:43:24, 1.56s/it] 43%|████▎ | 3028/7000 [2:38:30<1:35:06, 1.44s/it] 43%|████▎ | 3029/7000 [2:38:31<1:28:10, 1.33s/it] 43%|████▎ | 3030/7000 [2:38:32<1:26:26, 1.31s/it] 43%|████▎ | 3031/7000 [2:38:34<1:25:10, 1.29s/it] 43%|████▎ | 3032/7000 [2:38:35<1:21:16, 1.23s/it] 43%|████▎ | 3033/7000 [2:38:36<1:18:22, 1.19s/it] 43%|████▎ | 3034/7000 [2:38:37<1:16:26, 1.16s/it] 43%|████▎ | 3035/7000 [2:38:38<1:15:05, 1.14s/it] 43%|████▎ | 3036/7000 [2:38:39<1:14:15, 1.12s/it] 43%|████▎ | 3037/7000 [2:38:40<1:13:42, 1.12s/it] 43%|████▎ | 3038/7000 [2:38:41<1:13:10, 1.11s/it] 43%|████▎ | 3039/7000 [2:38:42<1:15:58, 1.15s/it] 43%|████▎ | 3040/7000 [2:38:44<1:16:48, 1.16s/it] 43%|████▎ | 3041/7000 [2:38:45<1:17:19, 1.17s/it] 43%|████▎ | 3042/7000 [2:38:48<1:50:46, 1.68s/it] 43%|████▎ | 3043/7000 [2:38:49<1:41:17, 1.54s/it] 43%|████▎ | 3044/7000 [2:38:50<1:35:18, 1.45s/it] 44%|████▎ | 3045/7000 [2:38:51<1:30:50, 1.38s/it] 44%|████▎ | 3046/7000 [2:38:53<1:27:34, 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4000/7000 [2:57:46<56:22, 1.13s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-23 11:42:53,940 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-23 11:42:53,940 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-23 11:42:53,940 >> Batch size = 8 {'loss': 0.2355, 'learning_rate': 5.6984615384615395e-06, 'epoch': 1.0} {'loss': 0.2297, 'learning_rate': 5.66e-06, 'epoch': 1.0} {'loss': 0.2265, 'learning_rate': 5.621538461538461e-06, 'epoch': 1.01} {'loss': 0.21, 'learning_rate': 5.5830769230769235e-06, 'epoch': 1.01} {'loss': 0.1944, 'learning_rate': 5.544615384615385e-06, 'epoch': 1.01} {'loss': 0.1844, 'learning_rate': 5.506153846153847e-06, 'epoch': 1.02} {'loss': 0.1774, 'learning_rate': 5.467692307692308e-06, 'epoch': 1.02} {'loss': 0.1688, 'learning_rate': 5.42923076923077e-06, 'epoch': 1.03} {'loss': 0.1473, 'learning_rate': 5.390769230769232e-06, 'epoch': 1.03} {'loss': 0.1743, 'learning_rate': 5.352307692307692e-06, 'epoch': 1.03} {'loss': 0.1759, 'learning_rate': 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'learning_rate': 4.7753846153846155e-06, 'epoch': 1.09} {'loss': 0.1238, 'learning_rate': 4.736923076923078e-06, 'epoch': 1.09} {'loss': 0.1218, 'learning_rate': 4.698461538461539e-06, 'epoch': 1.09} {'loss': 0.1223, 'learning_rate': 4.66e-06, 'epoch': 1.1} {'loss': 0.1002, 'learning_rate': 4.621538461538462e-06, 'epoch': 1.1} Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 2.00it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 12589.33it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-23 11:42:56,176 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 57%|█████▋ | 4000/7000 [3:28:06<56:22, 1.13s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 12:13:13,111 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-4000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 12:13:13,112 >> Configuration saved in ./checkpoint-4000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 12:13:17,204 >> Model weights saved in ./checkpoint-4000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 12:13:17,210 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-4000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 12:13:28,119 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json 57%|█████▋ | 4001/7000 [3:45:00<708:53:54, 850.96s/it] 57%|█████▋ | 4002/7000 [3:45:02<496:22:36, 596.05s/it] 57%|█████▋ | 4003/7000 [3:45:03<347:37:05, 417.56s/it] 57%|█████▋ | 4004/7000 [3:45:04<243:31:12, 292.61s/it] 57%|█████▋ | 4005/7000 [3:45:05<170:40:23, 205.15s/it] 57%|█████▋ | 4006/7000 [3:45:06<119:43:38, 143.96s/it] 57%|█████▋ | 4007/7000 [3:45:07<84:03:48, 101.11s/it] 57%|█████▋ | 4008/7000 [3:45:08<59:07:47, 71.15s/it] 57%|█████▋ | 4009/7000 [3:45:09<41:38:32, 50.12s/it] 57%|█████▋ | 4010/7000 [3:45:10<29:24:12, 35.40s/it] 57%|█████▋ | 4011/7000 [3:45:11<20:50:27, 25.10s/it] 57%|█████▋ | 4012/7000 [3:45:13<14:50:59, 17.89s/it] 57%|█████▋ | 4013/7000 [3:45:14<10:39:23, 12.84s/it] 57%|█████▋ | 4014/7000 [3:45:16<7:56:44, 9.58s/it] 57%|█████▋ | 4015/7000 [3:45:17<5:49:21, 7.02s/it] 57%|█████▋ | 4016/7000 [3:45:18<4:20:25, 5.24s/it] 57%|█████▋ | 4017/7000 [3:45:19<3:18:11, 3.99s/it] 57%|█████▋ | 4018/7000 [3:45:20<2:34:41, 3.11s/it] 57%|█████▋ | 4019/7000 [3:45:21<2:04:12, 2.50s/it] 57%|█████▋ | 4020/7000 [3:45:22<1:42:46, 2.07s/it] 57%|█████▋ | 4021/7000 [3:45:23<1:27:50, 1.77s/it] 57%|█████▋ | 4022/7000 [3:45:24<1:17:17, 1.56s/it] 57%|█████▋ | 4023/7000 [3:45:25<1:10:19, 1.42s/it] 57%|█████▋ | 4024/7000 [3:45:26<1:06:37, 1.34s/it] 57%|█████▊ | 4025/7000 [3:45:27<1:02:41, 1.26s/it] 57%|█████▊ | 4025/7000 [3:45:27<1:02:41, 1.26s/it] 58%|█████▊ | 4026/7000 [3:45:29<59:51, 1.21s/it] 58%|█████▊ | 4027/7000 [3:45:30<58:00, 1.17s/it] 58%|█████▊ | 4028/7000 [3:45:31<56:45, 1.15s/it] 58%|█████▊ | 4029/7000 [3:45:32<55:41, 1.12s/it] 58%|█████▊ | 4030/7000 [3:45:33<54:59, 1.11s/it] 58%|█████▊ | 4031/7000 [3:45:34<54:30, 1.10s/it] 58%|█████▊ | 4032/7000 [3:45:35<54:13, 1.10s/it] 58%|█████▊ | 4033/7000 [3:45:36<53:49, 1.09s/it] 58%|█████▊ | 4034/7000 [3:45:38<1:05:44, 1.33s/it] 58%|█████▊ | 4035/7000 [3:45:39<1:01:57, 1.25s/it] 58%|█████▊ | 4036/7000 [3:45:40<59:11, 1.20s/it] 58%|█████▊ | 4037/7000 [3:45:41<57:15, 1.16s/it] 58%|█████▊ | 4038/7000 [3:45:42<56:02, 1.14s/it] 58%|█████▊ | 4039/7000 [3:45:43<55:05, 1.12s/it] 58%|█████▊ | 4040/7000 [3:45:45<55:37, 1.13s/it] 58%|█████▊ | 4041/7000 [3:45:46<56:42, 1.15s/it] 58%|█████▊ | 4042/7000 [3:45:47<57:24, 1.16s/it] 58%|█████▊ | 4043/7000 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0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 2.76it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 17131.72it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-23 12:49:29,974 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 71%|███████▏ | 5000/7000 [4:35:26<37:03, 1.11s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 13:20:33,178 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-5000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 13:20:33,178 >> Configuration saved in ./checkpoint-5000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 13:20:40,382 >> Model weights saved in ./checkpoint-5000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 13:20:40,395 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-5000/preprocessor_config.json 71%|███████▏ | 5001/7000 [4:35:41<313:41:14, 564.92s/it] 71%|███████▏ | 5002/7000 [4:35:42<219:40:01, 395.80s/it] 71%|███████▏ | 5003/7000 [4:35:43<153:52:10, 277.38s/it] 71%|███████▏ | 5004/7000 [4:35:44<107:50:01, 194.49s/it] 72%|███████▏ | 5005/7000 [4:35:45<75:37:29, 136.47s/it] 72%|███████▏ | 5006/7000 [4:35:46<53:05:31, 95.85s/it] 72%|███████▏ | 5007/7000 [4:35:48<37:19:34, 67.42s/it] 72%|███████▏ | 5008/7000 [4:35:49<26:17:53, 47.53s/it] 72%|███████▏ | 5009/7000 [4:35:50<18:34:49, 33.60s/it] 72%|███████▏ | 5010/7000 [4:35:51<13:10:48, 23.84s/it] 72%|███████▏ | 5011/7000 [4:35:52<9:24:11, 17.02s/it] 72%|███████▏ | 5012/7000 [4:35:53<6:45:33, 12.24s/it] 72%|███████▏ | 5013/7000 [4:35:54<4:54:31, 8.89s/it] 72%|███████▏ | 5014/7000 [4:35:55<3:36:49, 6.55s/it] 72%|███████▏ | 5015/7000 [4:35:56<2:42:28, 4.91s/it] 72%|███████▏ | 5016/7000 [4:35:57<2:04:30, 3.77s/it] 72%|███████▏ | 5017/7000 [4:35:58<1:37:52, 2.96s/it] 72%|███████▏ | 5018/7000 [4:36:00<1:19:14, 2.40s/it] 72%|███████▏ | 5019/7000 [4:36:01<1:06:12, 2.01s/it] 72%|███████▏ | 5020/7000 [4:36:02<57:14, 1.73s/it] 72%|███████▏ | 5021/7000 [4:36:03<52:16, 1.58s/it] 72%|███████▏ | 5022/7000 [4:36:04<48:35, 1.47s/it] 72%|███████▏ | 5023/7000 [4:36:05<46:15, 1.40s/it] 72%|███████▏ | 5024/7000 [4:36:07<44:35, 1.35s/it] 72%|███████▏ | 5025/7000 [4:36:08<43:04, 1.31s/it] 72%|███████▏ | 5025/7000 [4:36:08<43:04, 1.31s/it] 72%|███████▏ | 5026/7000 [4:36:09<42:24, 1.29s/it] 72%|███████▏ | 5027/7000 [4:36:10<40:25, 1.23s/it] 72%|███████▏ | 5028/7000 [4:36:11<39:04, 1.19s/it] 72%|███████▏ | 5029/7000 [4:36:12<38:05, 1.16s/it] 72%|███████▏ | 5030/7000 [4:36:14<39:09, 1.19s/it] 72%|███████▏ | 5031/7000 [4:36:15<38:44, 1.18s/it] 72%|███████▏ | 5032/7000 [4:36:16<38:23, 1.17s/it] 72%|███████▏ | 5033/7000 [4:36:17<37:38, 1.15s/it] 72%|███████▏ | 5034/7000 [4:36:18<37:25, 1.14s/it] 72%|███████▏ | 5035/7000 [4:36:19<37:11, 1.14s/it] 72%|███████▏ | 5036/7000 [4:36:20<36:46, 1.12s/it] 72%|███████▏ | 5037/7000 [4:36:21<36:33, 1.12s/it] 72%|███████▏ | 5038/7000 [4:36:23<36:28, 1.12s/it] 72%|███████▏ | 5039/7000 [4:36:24<36:18, 1.11s/it] 72%|███████▏ | 5040/7000 [4:36:25<36:09, 1.11s/it] 72%|███████▏ | 5041/7000 [4:36:26<36:07, 1.11s/it] 72%|███████▏ | 5042/7000 [4:36:27<36:00, 1.10s/it] 72%|███████▏ | 5043/7000 [4:36:28<35:58, 1.10s/it] 72%|███████▏ | 5044/7000 [4:36:29<35:57, 1.10s/it] 72%|███████▏ | 5045/7000 [4:36:30<35:59, 1.10s/it] 72%|███████▏ | 5046/7000 [4:36:31<35:57, 1.10s/it] 72%|███████▏ | 5047/7000 [4:36:32<35:49, 1.10s/it] 72%|███████▏ | 5048/7000 [4:36:34<35:47, 1.10s/it] 72%|███████▏ | 5049/7000 [4:36:36<52:02, 1.60s/it] 72%|███████▏ | 5050/7000 [4:36:38<53:49, 1.66s/it] 72%|███████▏ | 5050/7000 [4:36:38<53:49, 1.66s/it] 72%|███████▏ | 5051/7000 [4:36:39<48:24, 1.49s/it] 72%|███████▏ | 5052/7000 [4:36:40<45:06, 1.39s/it] 72%|███████▏ | 5053/7000 [4:36:42<43:01, 1.33s/it] 72%|███████▏ | 5054/7000 [4:36:43<41:23, 1.28s/it] 72%|███████▏ | 5055/7000 [4:36:44<39:56, 1.23s/it] 72%|███████▏ | 5056/7000 [4:36:45<38:39, 1.19s/it] 72%|███████▏ | 5057/7000 [4:36:46<37:57, 1.17s/it] 72%|███████▏ | 5058/7000 [4:36:47<37:47, 1.17s/it] 72%|███████▏ | 5059/7000 [4:36:48<37:11, 1.15s/it] 72%|███████▏ | 5060/7000 [4:36:49<36:42, 1.14s/it] 72%|███████▏ | 5061/7000 [4:36:51<36:26, 1.13s/it] 72%|███████▏ | 5062/7000 [4:36:52<36:10, 1.12s/it] 72%|███████▏ | 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don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 86%|████████▌ | 6000/7000 [5:25:36<18:40, 1.12s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 14:10:43,495 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-6000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 14:10:43,496 >> Configuration saved in ./checkpoint-6000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 14:10:45,744 >> Model weights saved in ./checkpoint-6000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 14:10:45,750 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-6000/preprocessor_config.json 86%|████████▌ | 6001/7000 [5:25:45<152:02:36, 547.90s/it] 86%|████████▌ | 6002/7000 [5:25:46<106:25:25, 383.89s/it] 86%|████████▌ | 6003/7000 [5:25:47<74:30:42, 269.05s/it] 86%|████████▌ | 6004/7000 [5:25:48<52:11:45, 188.66s/it] 86%|████████▌ | 6005/7000 [5:25:49<36:35:24, 132.39s/it] 86%|████████▌ | 6006/7000 [5:25:50<25:40:55, 93.01s/it] 86%|████████▌ | 6007/7000 [5:25:51<18:03:08, 65.45s/it] 86%|████████▌ | 6008/7000 [5:25:52<12:42:51, 46.14s/it] 86%|████████▌ | 6009/7000 [5:25:53<8:58:51, 32.63s/it] 86%|████████▌ | 6010/7000 [5:25:54<6:22:11, 23.16s/it] 86%|████████▌ | 6011/7000 [5:25:56<4:32:39, 16.54s/it] 86%|████████▌ | 6012/7000 [5:25:57<3:16:08, 11.91s/it] 86%|████████▌ | 6013/7000 [5:25:58<2:22:32, 8.67s/it] 86%|████████▌ | 6014/7000 [5:25:59<1:45:02, 6.39s/it] 86%|████████▌ | 6015/7000 [5:26:00<1:18:53, 4.81s/it] 86%|████████▌ | 6016/7000 [5:26:01<1:00:46, 3.71s/it] 86%|████████▌ | 6017/7000 [5:26:03<52:24, 3.20s/it] 86%|████████▌ | 6018/7000 [5:26:05<45:24, 2.77s/it] 86%|████████▌ | 6019/7000 [5:26:06<37:13, 2.28s/it] 86%|████████▌ | 6020/7000 [5:26:07<31:19, 1.92s/it] 86%|████████▌ | 6021/7000 [5:26:08<27:13, 1.67s/it] 86%|████████▌ | 6022/7000 [5:26:09<24:26, 1.50s/it] 86%|████████▌ | 6023/7000 [5:26:10<22:23, 1.37s/it] 86%|████████▌ | 6024/7000 [5:26:11<20:57, 1.29s/it] 86%|████████▌ | 6025/7000 [5:26:13<19:57, 1.23s/it] 86%|████████▌ | 6025/7000 [5:26:13<19:57, 1.23s/it] 86%|████████▌ | 6026/7000 [5:26:14<19:16, 1.19s/it] 86%|████████▌ | 6027/7000 [5:26:15<18:47, 1.16s/it] 86%|████████▌ | 6028/7000 [5:26:16<18:27, 1.14s/it] 86%|████████▌ | 6029/7000 [5:26:17<18:14, 1.13s/it] 86%|████████▌ | 6030/7000 [5:26:18<18:03, 1.12s/it] 86%|████████▌ | 6031/7000 [5:26:19<17:53, 1.11s/it] 86%|████████▌ | 6032/7000 [5:26:20<17:46, 1.10s/it] 86%|████████▌ | 6033/7000 [5:26:21<17:45, 1.10s/it] 86%|████████▌ | 6034/7000 [5:26:22<17:46, 1.10s/it] 86%|████████▌ | 6035/7000 [5:26:24<17:44, 1.10s/it] 86%|████████▌ | 6036/7000 [5:26:25<17:47, 1.11s/it] 86%|████████▌ | 6037/7000 [5:26:26<17:44, 1.11s/it] 86%|████████▋ | 6038/7000 [5:26:27<17:40, 1.10s/it] 86%|████████▋ | 6039/7000 [5:26:28<18:13, 1.14s/it] 86%|████████▋ | 6040/7000 [5:26:29<18:35, 1.16s/it] 86%|████████▋ | 6041/7000 [5:26:31<18:59, 1.19s/it] 86%|████████▋ | 6042/7000 [5:26:32<19:11, 1.20s/it] 86%|████████▋ | 6043/7000 [5:26:33<19:27, 1.22s/it] 86%|████████▋ | 6044/7000 [5:26:34<19:37, 1.23s/it] 86%|████████▋ | 6045/7000 [5:26:35<18:56, 1.19s/it] 86%|████████▋ | 6046/7000 [5:26:36<18:27, 1.16s/it] 86%|████████▋ | 6047/7000 [5:26:38<18:13, 1.15s/it] 86%|████████▋ | 6048/7000 [5:26:39<17:59, 1.13s/it] 86%|████████▋ | 6049/7000 [5:26:40<17:49, 1.12s/it] 86%|████████▋ | 6050/7000 [5:26:41<17:42, 1.12s/it] 86%|████████▋ | 6050/7000 [5:26:41<17:42, 1.12s/it] 86%|████████▋ | 6051/7000 [5:26:42<17:58, 1.14s/it] 86%|████████▋ | 6052/7000 [5:26:43<17:45, 1.12s/it] 86%|████████▋ | 6053/7000 [5:26:44<17:35, 1.11s/it] 86%|████████▋ | 6054/7000 [5:26:45<17:33, 1.11s/it] 86%|████████▋ | 6055/7000 [5:26:46<17:31, 1.11s/it] 87%|████████▋ | 6056/7000 [5:26:48<17:26, 1.11s/it] 87%|████████▋ | 6057/7000 [5:26:49<17:24, 1.11s/it] 87%|████████▋ | 6058/7000 [5:26:50<17:21, 1.11s/it] 87%|████████▋ | 6059/7000 [5:26:51<17:16, 1.10s/it] 87%|████████▋ | 6060/7000 [5:26:52<17:14, 1.10s/it] 87%|████████▋ | 6061/7000 [5:26:53<17:14, 1.10s/it] 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87%|████████▋ | 6080/7000 [5:27:16<19:46, 1.29s/it] 87%|████████▋ | 6081/7000 [5:27:18<19:16, 1.26s/it] 87%|████████▋ | 6082/7000 [5:27:19<18:31, 1.21s/it] 87%|████████▋ | 6083/7000 [5:27:20<18:00, 1.18s/it] 87%|████████▋ | 6084/7000 [5:27:21<17:35, 1.15s/it] 87%|████████▋ | 6085/7000 [5:27:22<17:18, 1.14s/it] 87%|████████▋ | 6086/7000 [5:27:23<17:13, 1.13s/it] 87%|████████▋ | 6087/7000 [5:27:24<17:03, 1.12s/it] 87%|████████▋ | 6088/7000 [5:27:25<16:56, 1.11s/it] 87%|████████▋ | 6089/7000 [5:27:27<17:17, 1.14s/it] 87%|████████▋ | 6090/7000 [5:27:28<17:43, 1.17s/it] 87%|████████▋ | 6091/7000 [5:27:29<18:09, 1.20s/it] 87%|████████▋ | 6092/7000 [5:27:30<18:10, 1.20s/it] 87%|████████▋ | 6093/7000 [5:27:32<18:24, 1.22s/it] 87%|████████▋ | 6094/7000 [5:27:33<18:27, 1.22s/it] 87%|████████▋ | 6095/7000 [5:27:34<18:31, 1.23s/it] 87%|████████▋ | 6096/7000 [5:27:35<17:52, 1.19s/it] 87%|████████▋ | 6097/7000 [5:27:36<17:31, 1.16s/it] 87%|████████▋ | 6098/7000 [5:27:37<17:13, 1.15s/it] 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1.12s/it] 100%|█████████▉| 6992/7000 [5:45:23<00:08, 1.12s/it] 100%|█████████▉| 6993/7000 [5:45:25<00:07, 1.11s/it] 100%|█████████▉| 6994/7000 [5:45:26<00:06, 1.12s/it] 100%|█████████▉| 6995/7000 [5:45:27<00:05, 1.13s/it] 100%|█████████▉| 6996/7000 [5:45:28<00:04, 1.14s/it] 100%|█████████▉| 6997/7000 [5:45:30<00:04, 1.44s/it] 100%|█████████▉| 6998/7000 [5:45:31<00:02, 1.39s/it] 100%|█████████▉| 6999/7000 [5:45:33<00:01, 1.35s/it] 100%|██████████| 7000/7000 [5:45:34<00:00, 1.31s/it] 100%|██████████| 7000/7000 [5:45:34<00:00, 1.31s/it][INFO|trainer.py:2955] 2023-07-23 14:30:41,439 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-23 14:30:41,439 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-23 14:30:41,439 >> Batch size = 8 {'loss': 0.0577, 'learning_rate': 6.261538461538462e-07, 'epoch': 2.0} {'loss': 0.0713, 'learning_rate': 5.876923076923077e-07, 'epoch': 2.0} {'loss': 0.0697, 'learning_rate': 5.492307692307692e-07, 'epoch': 2.01} {'loss': 0.0452, 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0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 3.33it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 20383.95it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-23 14:30:43,859 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. 100%|██████████| 7000/7000 [6:15:41<00:00, 1.31s/it][INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 15:00:49,055 >> Saving model checkpoint to ./checkpoint-7000 [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 15:00:49,055 >> Configuration saved in ./checkpoint-7000/config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 15:00:51,263 >> Model weights saved in ./checkpoint-7000/pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 15:00:51,269 >> Feature extractor saved in ./checkpoint-7000/preprocessor_config.json [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 15:01:50,286 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|trainer.py:1892] 2023-07-23 15:08:57,908 >> Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =) [INFO|trainer.py:2016] 2023-07-23 15:08:57,908 >> Loading best model from ./checkpoint-7000 (score: 13.179958686054519). 100%|██████████| 7000/7000 [6:23:54<00:00, 1.31s/it] 100%|██████████| 7000/7000 [6:23:54<00:00, 3.29s/it] [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 15:09:01,315 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 15:09:01,316 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 15:09:07,309 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 15:09:07,322 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 15:09:07,322 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 15:09:07,323 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 15:09:11,406 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 15:09:11,416 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json Several commits (2) will be pushed upstream. {'eval_loss': 0.2200811207294464, 'eval_wer': 13.179958686054519, 'eval_runtime': 1807.6155, 'eval_samples_per_second': 3.646, 'eval_steps_per_second': 0.456, 'epoch': 2.06} {'train_runtime': 23034.2525, 'train_samples_per_second': 1.216, 'train_steps_per_second': 0.304, 'train_loss': 0.208335678424154, 'epoch': 2.06} 07/23/2023 15:09:36 - WARNING - huggingface_hub.repository - Several commits (2) will be pushed upstream. The progress bars may be unreliable. 07/23/2023 15:09:36 - WARNING - huggingface_hub.repository - The progress bars may be unreliable. Upload file checkpoint-5000/optimizer.pt: 0%| | 1.00/5.69G [00:00 main 07/23/2023 17:16:27 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu e50d5d9..dbef9e0 main -> main Upload file checkpoint-5000/optimizer.pt: 100%|██████████| 5.69G/5.69G [2:06:48<00:00, 891kB/s] Upload file checkpoint-5000/optimizer.pt: 100%|██████████| 5.69G/5.69G [2:06:48<00:00, 803kB/s] Upload file runs/Jul23_08-44-43_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1690094707.tknadmin-System-Product-Name.1702135.0: 100%|██████████| 49.6k/49.6k [2:06:48<00:00, 16.0MB/s] Upload file runs/Jul23_08-44-43_tknadmin-System-Product-Name/events.out.tfevents.1690094707.tknadmin-System-Product-Name.1702135.0: 100%|██████████| 49.6k/49.6k [2:06:48<00:00, 6.68B/s] Upload file pytorch_model.bin: 100%|██████████| 2.85G/2.85G [2:06:48<00:00, 796kB/s] Upload file pytorch_model.bin: 100%|██████████| 2.85G/2.85G [2:06:48<00:00, 402kB/s] Upload file checkpoint-5000/pytorch_model.bin: 100%|██████████| 2.85G/2.85G [2:06:48<00:00, 793kB/s] Upload file checkpoint-5000/pytorch_model.bin: 100%|██████████| 2.85G/2.85G [2:06:48<00:00, 402kB/s] To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu dbef9e0..dc6df58 main -> main 07/23/2023 17:16:31 - WARNING - huggingface_hub.repository - To https://huggingface.co/xezpeleta/whisper-medium-eu dbef9e0..dc6df58 main -> main ***** train metrics ***** epoch = 2.06 train_loss = 0.2083 train_runtime = 6:23:54.25 train_samples_per_second = 1.216 train_steps_per_second = 0.304 07/23/2023 17:16:34 - INFO - __main__ - *** Evaluate *** [INFO|trainer.py:2955] 2023-07-23 17:16:34,494 >> ***** Running Evaluation ***** [INFO|trainer.py:2959] 2023-07-23 17:16:34,494 >> Num examples: Unknown [INFO|trainer.py:2960] 2023-07-23 17:16:34,494 >> Batch size = 8 Reading metadata...: 0it [00:00, ?it/s] Reading metadata...: 1it [00:00, 1.84it/s] Reading metadata...: 6591it [00:00, 11629.42it/s] [INFO|trainer_utils.py:689] 2023-07-23 17:16:37,002 >> The following columns in the evaluation set don't have a corresponding argument in `WhisperForConditionalGeneration.forward` and have been ignored: input_length. If input_length are not expected by `WhisperForConditionalGeneration.forward`, you can safely ignore this message. [INFO|trainer.py:2700] 2023-07-23 17:46:20,894 >> Saving model checkpoint to ./ [INFO|configuration_utils.py:447] 2023-07-23 17:46:20,894 >> Configuration saved in ./config.json [INFO|modeling_utils.py:1693] 2023-07-23 17:46:25,011 >> Model weights saved in ./pytorch_model.bin [INFO|feature_extraction_utils.py:368] 2023-07-23 17:46:25,021 >> Feature extractor saved in ./preprocessor_config.json