您需要结合数据集大小和来源综合考虑是否通过swift自动获取。示例中微调和推理所需的数据集advertise-gen( https://modelscope.cn/datasets/lvjianjin/AdvertiseGen )大小约18.79MB,因此直接通过swift获取。
数据并行推理加速评测 使用如下命令实现数据并行推理,以加速推理过程。实际的运行任务数受到可用GPU资源和max_num_workers的限制。
可通过增加场景数据集,或者混入场景的混合语料,进一步训练模型。 降低BatchSize。如过训练的BatchSize过大,可调低BatchSize的值。因为值越大,测试数据的泛化效果越差。同时,收敛所需的Epoch也越大。 增加Epoch数。可通过增加Epoch数来增加训练的轮次,增加训练的Step后,Loss曲线会逐步下降达到稳定状态。 增加学习率。
形成新的经济增长点。
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