code: def get_args():
      parser = argparse.ArgumentParser()
      parser.add_argument("--model_path", type=str, default="")
      parser.add_argument(
          "--dataset_name",
          type=str,
          default="lvwerra/stack-exchange-paired",
      )
      parser.add_argument("--subset", type=str, default="data/finetune")
      parser.add_argument("--split", type=str, default="train")
      parser.add_argument("--size_valid_set", type=int, default=4000)
      parser.add_argument("--streaming", action="store_true")
      parser.add_argument("--shuffle_buffer", type=int, default=5000)
  
      parser.add_argument("--seq_length", type=int, default=1024)
      parser.add_argument("--max_steps", type=int, default=10000)
      parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4)
      parser.add_argument(
          "--gradient_accumulation_steps", type=int, default=1
      )
      parser.add_argument("--eos_token_id", type=int, default=49152)
  
      parser.add_argument("--learning_rate", type=float, default=1e-4)
      parser.add_argument(
          "--lr_scheduler_type", type=str, default="cosine"
      )
      parser.add_argument("--num_warmup_steps", type=int, default=100)
      parser.add_argument("--weight_decay", type=float, default=0.05)
  
      parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=0)
      parser.add_argument("--fp16", action="store_true", default=False)
      parser.add_argument("--bf16", action="store_true", default=False)
      parser.add_argument(
          "--gradient_checkpointing", action="store_true", default=False
      )
      parser.add_argument("--seed", type=int, default=0)
      parser.add_argument("--num_workers", type=int, default=None)
      parser.add_argument(
          "--output_dir", type=str, default="./checkpoints"
      )
      parser.add_argument("--log_freq", default=1, type=int)
      parser.add_argument("--eval_freq", default=1000, type=int)
      parser.add_argument("--save_freq", default=1000, type=int)
  
      return parser.parse_args()
  
file_path: trl/examples/research_projects/stack_llama/scripts/supervised_finetuning.py
imports: import argparse
  import os
  from accelerate import Accelerator
  from datasets import load_dataset
  from peft import LoraConfig
  from tqdm import tqdm
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, logging, set_seed
  from trl import SFTTrainer
  from trl.trainer import ConstantLengthDataset
label_desc: Use image node_id 1 for calling a global function with example usage: get_args() and returns: parser