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1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集；2. 選擇預(yù)訓(xùn)練模型；3. 微調(diào)模型參數(shù)；4. 評(píng)估模型性能；5. 應(yīng)用模型到實(shí)際任務(wù)。
進(jìn)行ModelScope微調(diào)的步驟一般包括以下幾個(gè)步驟：
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1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
收集和整理用于微調(diào)的數(shù)據(jù)集。
對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注等。
將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。
2、模型選擇
根據(jù)任務(wù)需求選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型。
了解預(yù)訓(xùn)練模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)等信息。
3、微調(diào)策略
確定微調(diào)的目標(biāo)，例如遷移學(xué)習(xí)、增量學(xué)習(xí)等。
選擇合適的微調(diào)策略，如凍結(jié)部分層、只訓(xùn)練最后一層等。
4、訓(xùn)練設(shè)置
設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批次大小、迭代次數(shù)等。
選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)。
5、訓(xùn)練過(guò)程
加載預(yù)訓(xùn)練模型和數(shù)據(jù)集。
進(jìn)行模型訓(xùn)練，監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程中的損失和準(zhǔn)確率等指標(biāo)。
根據(jù)驗(yàn)證集上的表現(xiàn)調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)，防止過(guò)擬合或欠擬合。
6、模型評(píng)估
使用測(cè)試集對(duì)微調(diào)后的模型進(jìn)行評(píng)估。
計(jì)算模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)。
分析模型在不同類別上的表現(xiàn)，找出可能存在的問(wèn)題。
7、模型部署
將微調(diào)后的模型保存為可用的格式，如ONNX、TensorFlow SavedModel等。
將模型部署到目標(biāo)平臺(tái)，如服務(wù)器、移動(dòng)設(shè)備等。
8、模型監(jiān)控與優(yōu)化
在實(shí)際應(yīng)用中持續(xù)監(jiān)控模型的性能。
根據(jù)實(shí)際需求對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和更新。
網(wǎng)站名稱：框架進(jìn)行ModelScope微調(diào)的步驟一般是哪幾個(gè)步驟呢？
文章源于：http://m.5511xx.com/article/dphohcd.html
