code: def get_parser():
      parser = argparse.ArgumentParser()
      parser.add_argument("--glue_task", default="qnli", type=str)
      parser.add_argument(
          "--teacher_model",
          default="google/bert_uncased_L-12_H-768_A-12",
          type=str,
      )
      parser.add_argument(
          "--student_model",
          default="google/bert_uncased_L-6_H-768_A-12",
          type=str,
      )
      parser.add_argument("--seed", default=123, type=int)
      parser.add_argument("--max_epochs", default=1000, type=int)
      parser.add_argument("--time_limit", default=None, type=int)
      parser.add_argument("--num_gpu", default=-1, type=int)
      parser.add_argument("--temperature", default=5.0, type=float)
      parser.add_argument(
          "--hard_label_weight", default=0.1, type=float
      )
      parser.add_argument(
          "--soft_label_weight", default=1.0, type=float
      )
      parser.add_argument(
          "--train_nodistill",
          default=True,
          type=bool,
          help="Whether to train the student model without distillation.",
      )
      parser.add_argument(
          "--softmax_regression_weight", default=0.1, type=float
      )
      parser.add_argument(
          "--output_feature_loss_weight", default=0.01, type=float
      )
      parser.add_argument(
          "--rkd_distance_loss_weight", default=0.0, type=float
      )
      parser.add_argument(
          "--rkd_angle_loss_weight", default=0.0, type=float
      )
      parser.add_argument(
          "--soft_label_loss_type", default="", type=str
      )
      parser.add_argument(
          "--softmax_regression_loss_type", default="mse", type=str
      )
      parser.add_argument(
          "--output_feature_loss_type", default="mse", type=str
      )
      parser.add_argument(
          "--save_path",
          default="./AutogluonModels/cache_finetuned",
          type=str,
      )
      parser.add_argument("--resume", action="store_true")
      return parser
  
imports: import argparse
  from autogluon.multimodal import MultiModalPredictor
  from datasets import load_dataset
  from time import time
  import os
label_desc: Use image node_id 1 for calling a global function with example usage: get_parser() and returns: parser