可以在字幕收到时,自行触发动作 智能动作开启时,会自带动作,注意此时不要发动作,以免打断 Java 复制 1 /** 2 * 播放动画 3 * @param animName 4 * @param requestId 5 */ 6 public void playAnim ( String animName , String requestId ) ; TtsConfig类, 用于下文的render
以本文的训练为例,我们得到了收敛良好的Training Loss曲线: 根据实验,我们尝试将Epoch调整为10,Learning Rate保持在2e-6。发现Loss曲线不断降低,接近于0。于是可以初步判断,该配置下实验效果会更好。 (三) 效果评估 1、确定评估方法与标准 模型精调后,我们需要评估效果。对角色扮演类模型,其评估需要确定评分标准、计分方法和打分方式。
播(如:地图、折线图、柱状图、饼图),并且轮播的时候能够同步触发图表的联动效果,如下: 具体的设置方式详见 轮播同步图表联动的示例 多个大屏页面的轮播 如果您已经制作了多个大屏页面,Sugar BI 中可以让您将这几个大屏页面放到一个页面中来轮流展示,并且多个大屏页面在切换的时候可以配置酷炫的切换动画
根据实际损失曲线进行决定。 早停指标稳定次数 早停策略选择ture时,显示此指标 。早停指标稳定次数(Early Stopping Patience),早停指标连续不变化的次数。如果设置的稳定次数较小,早停策略会更敏感,可能在模型尚未充分训练时就停止训练;如果设置的稳定次数较大,早停策略会更宽松,允许模型有更多的训练周期来改善性能。
Loss 曲线:训练集(Training)、验证集(validation)每个Step的损失。 Embedding距离(基础模型为EB模型时):衡量两个向量相似度的度量方法。计算两段文本向量化后夹角的余弦值,值越小表示相似度越高。取值范围从0到2,0表示完全相同,1表示没有相似性,2表示完全相反。
曲线和Loss曲线 实验2的Perplexity曲线和Loss曲线 对于实验1,使用全量训练方法,Epoch等于1,发现Loss曲线有收敛趋势,可以进一步增加Epoch,观察曲线是否完全收敛。
第二种是镜头会执行多次动画,每次动画会包含一个关键帧,在对应的每一个关键帧中都可以设置物体的显示和隐藏,开启播放相机多次动画会禁止动画的循环播放,该类型动画多用于设置一次性的场景初始动画。 在每一个动画帧中都可以设置动画的移动时长、移动后的停留时间、相机的 target 和朝向。
实验1 Loss曲线 对于实验1,我们使用LoRA训练方法,Epoch等于3,发现Loss曲线接近收敛,可以进一步增加Epoch,观察曲线是否完全收敛。
根据实际损失曲线进行决定。 早停指标稳定次数 早停策略选择ture时,显示此指标 。早停指标稳定次数(Early Stopping Patience),早停指标连续不变化的次数。如果设置的稳定次数较小,早停策略会更敏感,可能在模型尚未充分训练时就停止训练;如果设置的稳定次数较大,早停策略会更宽松,允许模型有更多的训练周期来改善性能。
Plain Text 复制 1 export NCCL_P2P_DISABLE=1 2 export NCCL_IB_DISABLE=1 启动微调后可在界面观察到训练进度和损失曲线。当UI界面显示 训练完毕 时,代表模型微调成功。 登录实例使用命令行训练 登录实例 在 我的工具>工具详情 中找到需要登录的实例,点击 登录 按钮,通过SSH登录实例。