{ "train_batch_size": 16, "train_micro_batch_size_per_gpu": 1, "gradient_accumulation_steps": 8, "steps_per_print": 1, "gradient_clipping": 1.0, "zero_optimization": { "stage": 2, "offload_optimizer": { "device": "cpu" }, "contiguous_gradients": true, "allgather_bucket_size": 50000, "reduce_bucket_size": 50000, "allgather_partitions": true }, "fp16": { "enabled": true, "opt_level": "O2", "min_loss_scale": 1 }, "bf16": { "enable": true }, "optimizer": { "type": "Adam", "params": { "lr": 0.001, "betas": [ 0.9, 0.95 ], "eps": 1e-8, "weight_decay": 0.001 } }, "scheduler": { "type": "WarmupDecayLR", "params": { "warmup_min_lr": 0, "warmup_max_lr": 0.001, "warmup_num_steps": 10, "total_num_steps": 10000 } }, "activation_checkpointing": { "partition_activations": true, "cpu_checkpointing": true, "contiguous_memory_optimization": false, "number_checkpoints": null, "synchronize_checkpoint_boundary": false, "profile": false } }

时间: 2025-05-10 21:40:20 浏览: 47
### 深度学习训练配置文件中的参数解释及其优化 在深度学习模型的训练过程中，`prototxt` 文件或其他类似的配置文件（如 YAML 或 JSON）通常被用来定义求解器（solver）、网络结构和其他超参数。这些参数直接影响到模型的学习过程和最终性能。 #### 参数分类及作用 以下是常见的深度学习训练配置文件中可能涉及的主要参数类别： 1. **基础设置** - `base_lr`: 基础学习率决定了梯度下降步长的大小。较高的学习率可能导致不稳定收敛，而较低的学习率则会延长训练时间[^1]。 - `lr_policy`: 学习率调度策略，例如 `"fixed"` 表示固定学习率，`"step"` 则表示按一定间隔降低学习率。不同的策略适用于不同类型的训练任务。 2. **迭代控制** - `max_iter`: 训练的最大迭代次数。此参数限制了整个训练周期的时间长度。 - `snapshot`: 设置保存中间模型快照的频率。这对于长期运行的任务尤为重要，可以防止意外中断导致的数据丢失。 3. **正则化与权重衰减** - `weight_decay`: 权重衰减系数用于减少过拟合的风险。通过向损失函数添加 L2 正则项来实现这一目标。 - `momentum`: 动量因子帮助加速 SGD 收敛并克服局部最小值的影响。动量越大，在平坦区域越容易跳出极小值陷阱。 4. **数据增强与预处理** 数据增强技术可以通过增加样本多样性提高泛化能力。具体方法包括但不限于随机裁剪、翻转、颜色抖动等操作[^4]。 5. **批量大小与硬件资源匹配** - `batch_size`: 批次大小影响内存占用情况以及每一步更新的有效性。较大的批次有助于更稳定地估计梯度方向；然而，它也增加了显存需求。 6. **其他高级选项** - `type`: 选择使用的优化算法类型，比如SGD, Adam等。Adam因其自适应特性常用于复杂场景下的快速收敛。 - `test_interval`, `test_initialization`: 控制验证集评估频次及时机安排。 #### 如何调整参数以优化模型表现？ 为了获得最佳效果，需综合考虑上述各项因素，并依据实际应用场景灵活调节各参数值。下面是一些通用建议： - 对于初学者来说，默认推荐采用较小范围内的网格搜索法寻找合适的初始组合； - 随着经验积累逐渐转向贝叶斯优化或者强化学习驱动的方法自动调参； - 特定领域知识同样重要——某些特定任务可能存在已知有效的默认设定可以直接借鉴使用。 ```python import torch.optim as optim # Example optimizer setup using PyTorch API optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Adjusts the learning rate based on current epoch.""" new_lr = base_lr * gamma**(epoch // step_size) for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] = new_lr ``` 以上代码片段展示了如何利用PyTorch框架创建一个简单的随机梯度下降(SGD)优化器实例，并提供了一个动态修改学习率的功能函数作为例子说明之一。 ---
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如果只有1卡的话，那么per_gpu_train_batch_size应设为4, max_length设置小一些。 4)如果显存太小，可以设置gradient_accumulation_steps参数，比如gradient_accumulation_steps=2，batch size=4，那么就会运行2次...
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是这样的，我的数据集都是 input和output，而且数据集文件里面有两个dataset_infos.json distill_r1_110k.jsonl，现在要怎么修改我的LLaMA Factory 配置文件？### model model_name_or_path: /mnt/workspace/.cache/modelscope/models/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct quantization_bit: 4 ### method stage: sft do_train: true finetuning_type: lora lora_target: all ### dataset dataset: /mnt/workspace/.cache/modelscope/datasets/liucong/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k/distill_r1_110k template: qwen cutoff_len: 2048 max_samples: 1000 overwrite_cache: true preprocessing_num_workers: 16 ### output output_dir: /mnt/workspace/.cache/modelscope/ logging_steps: 10 save_steps: 500 plot_loss: true overwrite_output_dir: true ### train per_device_train_batch_size: 1 gradient_accumulation_steps: 8 learning_rate: 1.0e-4 num_train_epochs: 3.0 lr_scheduler_type: cosine warmup_ratio: 0.1 bf16: true ddp_timeout: 180000000 ### eval val_size: 0.1 per_device_eval_batch_size: 1 eval_strategy: steps eval_steps: 500

batch_size = 8 prefetch_buffer_size = batch_size * 2 # 设置缓冲区大小 dataset = ( tf.data.TFRecordDataset("/mnt/workspace/.cache/modelscope/datasets/liucong/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k/*.l...

delmodel_name_or_path: /root/Llama-3-8B-chat ### methodstage: sftdo_train: truefinetuning_type: fulldeepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json ### datasetdataset: alpaca_zh_demotemplate: llama3cutoff_len: 1024max_samples: 1000overwrite_cache: truepreprocessing_num_workers: 16 ### outputoutput_dir: saves/llama3-8b/full/sftlogging_steps: 1save_steps: 100plot_loss: trueoverwrite_output_dir: true ### trainper_device_train_batch_size: 1gradient_accumulation_steps: 2learning_rate: 1.0e-4num_train_epochs: 100lr_scheduler_type: cosinewarmup_ratio: 0.1bf16: trueddp_timeout: 180000000 ### evalval_size: 0.1per_device_eval_batch_size: 1eval_strategy: stepseval_steps: 1001 deepspeed详细配置如下

per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/llama-3-8b") trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_...

llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path Meta-Llama-3-8B-Instruct \ --preprocessing_num_workers 16 \ --finetuning_type lora \ --template llama3 \ --flash_attn fa2 \ --dataset_dir data \ --dataset identity \ --cutoff_len 2048 \ --learning_rate 5e-05 \ --num_train_epochs 10.0 \ --max_samples 1000 \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --lr_scheduler_type cosine \ --max_grad_norm 1.0 \ --logging_steps 5 \ --save_steps 100 \ --warmup_steps 0 \ --packing False \ --report_to none \ --output_dir saves/Llama-3-8B-Instruct/lora/train_2025-03-04-15-15-48 \ --bf16 True \ --plot_loss True \ --trust_remote_code True \ --ddp_timeout 180000000 \ --include_num_input_tokens_seen True \ --optim adamw_torch \ --lora_rank 8 \ --lora_alpha 16 \ --lora_dropout 0 \ --lora_target all \ --val_size 0.1 \ --eval_strategy steps \ --eval_steps 100 \ --per_device_eval_batch_size 2 { "epoch": 0, "eval_loss": 3.529513359069824, "eval_runtime": 0.7304, "eval_samples_per_second": 10.953, "eval_steps_per_second": 1.369, "num_input_tokens_seen": 28576, "total_flos": 1290360110186496.0, "train_loss": 32156.612396240234, "train_runtime": 77.4477, "train_samples_per_second": 8.651, "train_steps_per_second": 0.129 }

\text{--per\_device\_train\_batch\_size 2} & \text{单卡batch size=2（通过gradient\_accumulation\_steps 8实现等效batch size=16）} \\ \text{--cutoff\_len 2048} & \text{上下文窗口长度2048 tokens} \\ \...

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per_device_train_batch_size=8, # 16G内存建议设为1 gradient_accumulation_steps=16, # 有效batch_size=1*8=8这两个参数怎么合理设置

用户提到当有16G内存时建议把per_device_train_batch_size设为1，然后gradient_accumulation_steps设为16，这样有效batch size就是1*16=16。我需要解释这两个参数的关系以及如何调整它们。 首先，得明白为什么需要...

{'train_runtime': 3023.0455, 'train_samples_per_second': 0.004, 'train_steps_per_second': 0.004, 'train_loss': 1.6831998825073242, 'epoch': 6.0}

首先，用户给出的指标是：{'train_runtime': 3023.0455, 'train_samples_per_second': 0.004, 'train_steps_per_second': 0.004, 'train_loss': 1.6831998825073242, 'epoch': 6.0}。 首先，我要逐一理解每个指标的...

// llamafactory_config.json { "model_name": "concrete_validator", "train_data": "concrete_cases.csv", "custom_config": "@concrete_config.json", // 载入规范配置 "lora": { "r": 8, "target_modules": ["query", "value"] }, "training_args": { "num_train_epochs": 10, "per_device_train_batch_size": 4 } }这个与输出的怎么不一样，啥原因

$$ \text{gradient_accumulation_steps} = \max(\text{config值}, \text{batch_size}\times 2) $$ $$ \text{learning_rate} = \text{config值} \times 0.3 $$ [^4] #### 2. **梯度检查点与显存优化** json { ...

Windows系统，cpuI7-11700，内存32G，per_device_train_batch_size=8和gradient_accumulation_steps=16这两个参数怎么合理设置

例如，如果per_device_train_batch_size=8，gradient_accumulation_steps=16，那么有效的总batch size是8*16=128。这在显存不足时有用，但用户使用的是CPU，可能更关注内存是否足够。 如果用户的内存足够大，可以...

# configs/train_config.yaml # -*- coding: utf-8 -*- ... # 数据集配置 data: train_dir: "data/DIV2K_train_HR" valid_dir: "data/DIV2K_valid_HR" patch_size: 128 # 噪声参数 noise: gaussian_sigma: 25 poisson_lam: 30 # 训练参数 train: batch_size: 32 epochs: 200 lr: 1.0e-3 device: "auto" # 自动检测GPU # 输出配置 output: checkpoint_dir: "outputs/checkpoints" log_dir: "outputs/logs"8g显存够吗

可能的建议包括降低batch_size到16或8，这样显存占用减半。或者使用梯度累积，虽然batch_size不变，但实际计算小批次并累积梯度，这样能减少显存但增加训练时间。此外，简化模型结构，减少层数或通道数，或者启用...

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--data_dir DATA_DIR] [--bert_model BERT_MODEL] [--task_name TASK_NAME] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--model_save_pth MODEL_SAVE_PTH] [--max_seq_length MAX_SEQ_LENGTH] [--do_train] [--do_eval] [--do_lower_case] [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE] [--eval_batch_size EVAL_BATCH_SIZE] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--num_train_epochs NUM_TRAIN_EPOCHS] [--warmup_proportion WARMUP_PROPORTION] [--no_cuda] [--local_rank LOCAL_RANK] [--seed SEED] [--gradient_accumulation_steps GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS] [--optimize_on_cpu] [--fp16] [--loss_scale LOSS_SCALE] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f /root/.local/share/jupyter/runtime/kernel-45c16147-a6bc-4645-82e1-d7f5c40c2008.json An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. SystemExit: 2 /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:3532: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D. warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)这个问题怎么解决

这是一个命令行参数错误，可能是因为你添加了一个非法参数“-f”，导致程序无法识别。你可以尝试删除“-f”参数并重新运行程序。如果仍然出现错误，则检查其他参数是否正确设置。如果你不确定如何正确设置参数，请...

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer from datasets import load_from_disk import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score def load_processed_data(): dataset = load_from_disk("../data/processed_imdb") return dataset['train'], dataset['test'] # 定义预处理函数 def preprocess_function(examples): return tokenizer( examples['text'], truncation=True, padding='max_length', max_length=128 ) # 定义评估指标 def compute_metrics(p): preds = np.argmax(p.predictions, axis=1) return {'accuracy': accuracy_score(p.label_ids, preds)} if __name__ == '__main__': train_data, test_data = load_processed_data() # 加载BERT的分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("C:/Users/Administrator/bert_cache") # 应用预处理 train_data = train_data.map(preprocess_function, batched=True) test_data = test_data.map(preprocess_function, batched=True) # 重命名标签列（适配HuggingFace格式） train_data = train_data.rename_column('label', 'labels') test_data = test_data.rename_column('label', 'labels') # 设置pytorch格式 train_data.set_format('torch', columns=['input_ids', 'attention_mask', 'labels']) test_data.set_format('torch', columns=['input_ids', 'attention_mask', 'labels']) # 加载预训练模型 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained( "C:/Users/Administrator/bert_cache", num_labels=2 ) training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', # 输出目录 num_train_epochs=3, # 训练轮次 per_device_train_batch_size=16, # 训练批次大小 gradient_accumulation_steps=2, # 等效批次32 per_device_eval_batch_size=128, # 评估批次大小 warmup_steps=500, # 学习率预热步数 weight_decay=0.01, # 权重衰减 logging_dir='./logs', # 日志目录 logging_steps=100, # 减少日志频率 eval_strategy='epoch', # 每轮评估一次 save_strategy='epoch', gradient_checkpointing=True, # 以时间换空间 optim="adafactor", # 比AdamW节省30%显存 ) # 创建Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_data, eval_dataset=test_data, # 实际应用时应使用验证集 compute_metrics=compute_metrics ) # 开始训练！ trainer.train() # 保存模型 model.save_pretrained('./my_bert_model') tokenizer.save_pretrained('./my_bert_model') # 加载模型 # from_pretrained_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('./my_bert_model') 我现在在做什么，这个bert我要训练他的什么部分，bert的哪些部分被冻结了

2. 减少per_device_train_batch_size 3. 使用更小的BERT变体（如bert-tiny） --- ### **总结** 你正在**完整微调BERT模型**（包括所有Transformer层和分类头），**没有冻结任何部分**。这种配置适合目标任务与...

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer from datasets import load_from_disk import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score def load_processed_data(): dataset = load_from_disk("../data/processed_imdb") return dataset['train'], dataset['test'] # 定义预处理函数 def preprocess_function(examples): return tokenizer( examples['text'], truncation=True, padding='max_length', max_length=64 ) # 定义评估指标 def compute_metrics(p): preds = np.argmax(p.predictions, axis=1) return {'accuracy': accuracy_score(p.label_ids, preds)} if __name__ == '__main__': train_data, test_data = load_processed_data() # 加载BERT的分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("C:/Users/Administrator/bert_cache") # 应用预处理 train_data = train_data.map(preprocess_function, batched=True) test_data = test_data.map(preprocess_function, batched=True) # 重命名标签列（适配HuggingFace格式） train_data = train_data.rename_column('label', 'labels') test_data = test_data.rename_column('label', 'labels') # 设置pytorch格式 train_data.set_format('torch', columns=['input_ids', 'attention_mask', 'labels']) test_data.set_format('torch', columns=['input_ids', 'attention_mask', 'labels']) # 加载预训练模型 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained( "C:/Users/Administrator/bert_cache", num_labels=2 ) # 冻结所有BERT基础层参数（Embedding+Transformer） for param in model.bert.parameters(): param.requires_grad = False # ⭐ 关闭梯度计算 # 仅保留分类头可训练（最后一层） model.classifier.requires_grad = True training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', # 输出目录 num_train_epochs=1, # 训练轮次 per_device_train_batch_size=4, # 训练批次大小 gradient_accumulation_steps=1, # 等效批次32 per_device_eval_batch_size=16, # 评估批次大小 warmup_steps=500, # 学习率预热步数 weight_decay=0.01, # 权重衰减 logging_dir='./logs', # 日志目录 logging_steps=100, # 减少日志频率 eval_strategy='epoch', # 每轮评估一次 save_strategy='epoch', gradient_checkpointing=False, # 以时间换空间 optim="adamw_torch", # 比AdamW节省30%显存 ) # 创建Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_data, eval_dataset=test_data, # 实际应用时应使用验证集 compute_metrics=compute_metrics ) # 开始训练！ trainer.train() # 保存模型 model.save_pretrained('./my_bert_model') tokenizer.save_pretrained('./my_bert_model') # 加载模型 # from_pretrained_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('./my_bert_model') 现在代码是这样的，CPU版本，只能使用CPU不能使用GPU，请告诉我在只改变代码的情况下怎么能让训练速度提高

同时可能需要调整gradient_accumulation_steps，但用户希望等效批次为32，所以如果batch_size是16，梯度累积步数为2，则16*2=32。或者直接增大batch_size到32，如果内存足够的话。 例如： per_device_train_batch_...

***** train metrics ***** epoch = 10.0 total_flos = 5285999GF train_loss = 0.2362 train_runtime = 0:42:56.07 train_samples = 8551 train_samples_per_second = 33.194 train_steps_per_second = 4.15 ***** eval metrics ***** epoch = 10.0 eval_loss = 1.0899 eval_matthews_correlation = 0.678 eval_runtime = 0:00:05.24 eval_samples = 521 eval_samples_per_second = 99.409 eval_steps_per_second = 12.593这是我的实验结果，给出优化意见

| **梯度累积** | 设置 gradient_accumulation_steps=4，降低通信频率 | 模拟更大 batch size | | **分布式训练** | 使用 DDP（多 GPU）或 DeepSpeed（超大模型） | 并行化加速 | #### **(3) 优化评估稳定性** - ...

[INFO|<string>:438] 2025-03-04 19:33:39,759 >> Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =) swanlab: Step 210 on key train/epoch already exists, ignored. swanlab: Step 210 on key train/num_input_tokens_seen already exists, ignored. {'train_runtime': 222.6408, 'train_samples_per_second': 7.546, 'train_steps_per_second': 0.943, 'train_loss': 3.434720888591948, 'epoch': 30.0, 'num_input_tokens_seen': 665264} 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 210/210 [03:39<00:00, 1.04s/it] [INFO|trainer.py:3942] 2025-03-04 19:33:39,764 >> Saving model checkpoint to saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-19-22-19 [INFO|configuration_utils.py:697] 2025-03-04 19:33:39,782 >> loading configuration file /root/autodl-tmp/ai/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/config.json [INFO|configuration_utils.py:771] 2025-03-04 19:33:39,783 >> Model config Qwen2Config { "architectures": [ "Qwen2ForCausalLM" ], "attention_dropout": 0.0, "bos_token_id": 151643, "eos_token_id": 151643, "hidden_act": "silu", "hidden_size": 1536, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 8960, "max_position_embeddings": 131072, "max_window_layers": 21, "model_type": "qwen2", "num_attention_heads": 12, "num_hidden_layers": 28, "num_key_value_heads": 2, "rms_norm_eps": 1e-06, "rope_scaling": null, "rope_theta": 10000, "sliding_window": 4096, "tie_word_embeddings": false, "torch_dtype": "bfloat16", "transformers_version": "4.49.0", "use_cache": true, "use_mrope": false, "use_sliding_window": false, "vocab_size": 151936 } ***** train metrics ***** epoch = 30.0 num_input_tokens_seen = 665264 total_flos = 5773005GF train_loss = 3.4347 train_runtime = 0:03:42.64 train_samples_per_second = 7.546 train_steps_per_second = 0.943 Figure saved at: saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-19-22-19/training_loss.png [WARNING|2025-03-04 19:33:40] llamafactory.extras.ploting:162 >> No metric eval_loss to plot. [WARNING|2025-03-04 19:33:40] llamafactory.extras.ploting:162 >> No metric eval_accuracy to plot. [INFO|modelcard.py:449] 2025-03-04 19:33:40,019 >> Dropping the following result as it does not have all the necessary fields: {'task': {'name': 'Causal Language Modeling', 'type': 'text-generation'}} swanlab: Experiment dragon-6 has completed swanlab: 🌟 Run swanlab watch /root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/swanlog to view SwanLab Experiment Dashboard locally swanlab: 🏠 View project at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test swanlab: 🚀 View run at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test/runs/l0n927vfjxvq6iclvs3a8 优化空间

per_device_train_batch_size=8, gradient_accumulation_steps=4, weight_decay=0.01, max_grad_norm=1.0, logging_steps=10, evaluation_strategy="steps", eval_steps=50, save_steps=100, optim="adamw_...

from trl import SFTTrainer from transformers import TrainingArguments from unsloth import is_bfloat16_supported trainer = SFTTrainer( model=model, tokenizer=tokenizer, train_dataset=dataset, dataset_text_field="text", max_seq_length=max_seq_length, dataset_num_proc=2, args=TrainingArguments( per_device_train_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=4, # Use num_train_epochs = 1, warmup_ratio for full training runs! warmup_steps=5, max_steps=60, learning_rate=2e-4, fp16=not is_bfloat16_supported(), bf16=is_bfloat16_supported(), logging_steps=10, optim="adamw_8bit", weight_decay=0.01, lr_scheduler_type="linear", seed=3407, output_dir="outputs", ), ) trainer_stats = trainer.train() question = "A 61-year-old woman with a long history of involuntary urine loss during activities like coughing or sneezing but no leakage at night undergoes a gynecological exam and Q-tip test. Based on these findings, what would cystometry most likely reveal about her residual volume and detrusor contractions?" 解释这段代码

per_device_train_batch_size=2每个设备的训练批次大小是2，如果有多块GPU，每块都会处理2个样本。gradient_accumulation_steps=4梯度累积步数，相当于实际批次大小是2*4=8，这样可以在内存不足时模拟更大的批次...

llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path /root/autodl-tmp/ai/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --preprocessing_num_workers 16 \ --finetuning_type lora \ --template deepseek3 \ --flash_attn auto \ --use_unsloth True \ --dataset_dir data \ --dataset golden_db_train_zh \ --cutoff_len 4096 \ --learning_rate 2e-05 \ --num_train_epochs 30.0 \ --max_samples 100000 \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --lr_scheduler_type cosine \ --max_grad_norm 0.5 \ --logging_steps 5 \ --save_steps 100 \ --warmup_steps 500 \ --packing False \ --train_on_prompt True \ --resize_vocab True \ --report_to tensorboard \ --output_dir saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-19-22-19 \ --bf16 True \ --plot_loss True \ --trust_remote_code True \ --ddp_timeout 180000000 \ --include_num_input_tokens_seen True \ --optim adamw_torch \ --adapter_name_or_path saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-19-22-19 \ --lora_rank 8 \ --lora_alpha 16 \ --lora_dropout 0 \ --lora_target all 微调后，后续回复的结果一直都是重复的

批次相关的参数，per_device_train_batch_size是2，gradient_accumulation_steps是8，实际的总批次大小是16。这个设置是否合理？如果总批次太小，可能影响训练稳定性，但用户的问题更可能和模型结构或数据有关。 ...

llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path /root/autodl-tmp/ai/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --preprocessing_num_workers 16 \ --finetuning_type lora \ --template deepseek3 \ --flash_attn auto \ --use_unsloth True \ --dataset_dir data \ --dataset golden_db_train_zh \ --cutoff_len 4096 \ --learning_rate 3e-05 \ --num_train_epochs 30.0 \ --max_samples 100000 \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --max_grad_norm 1.0 \ --logging_steps 5 \ --save_steps 100 \ --warmup_steps 100 \ --packing False \ --train_on_prompt True \ --report_to tensorboard \ --use_swanlab True \ --output_dir saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-19-22-19 \ --bf16 True \ --plot_loss True \ --trust_remote_code True \ --ddp_timeout 180000000 \ --include_num_input_tokens_seen True \ --optim adamw_torch \ --lora_rank 8 \ --lora_alpha 16 \ --lora_dropout 0 \ --lora_target all \ --swanlab_project llamafactory-test \ --swanlab_api_key yrzphGeKSP8zZBdB8rjf6 \ --swanlab_mode cloud 结合上述表现优化点

1. 梯度累积步数可提升至$gradient\_accumulation\_steps=8$，配合$per\_device\_train\_batch\_size=4$实现等效batch size 32 2. 启用梯度检查点：添加$--gradient\_checkpointing\ True$ 可减少约30%显存占用 3. ...

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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程

### 知识点概览 #### 标题解析 - **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC（Model-View-Controller）设计模式，允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。 - **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架，它提供了对象关系映射（ORM）的功能，简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。 - **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架，提供了全面的编程和配置模型，用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的特性，用于简化企业应用开发。 #### 描述解析 描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”，指的是将这三个流行的Java框架整合起来，形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式，使用iBatis来简化数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能，将整个系统整合在一起。 #### 标签解析 - **Struts2**: 作为标签，意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。 - **iBatis**: 作为标签，说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。 #### 文件名称列表解析 - **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”，一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大，且没有具体文件列表，无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称，则可能是一个缩写或别名，需要具体的上下文来确定。 ### 知识点详细说明 #### Struts2框架 Struts2的核心是一个Filter过滤器，称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有： - **Action**: 在Struts2中，Action类是MVC模式中的C（控制器），负责接收用户的输入，执行业务逻辑，并将结果返回给用户界面。 - **Interceptor（拦截器）**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能，比如表单验证、日志记录等。 - **ValueStack（值栈）**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。 - **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应，可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。 #### iBatis框架 iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中，从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中，使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有： - **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系，以及具体的SQL语句。 - **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。 - **SqlSession**: 在执行数据库操作时，SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法，例如执行SQL语句、处理事务等。 #### Spring框架 Spring的核心理念是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程），它通过依赖注入（DI）来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有： - **IoC容器**: 也称为依赖注入（DI），管理对象的创建和它们之间的依赖关系。 - **AOP**: 允许将横切关注点（如日志、安全等）与业务逻辑分离。 - **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口，可以在多个事务管理器之间切换，支持声明式事务和编程式事务。 - **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架，与Struts2类似，但更灵活，且与Spring的其他组件集成得更紧密。 #### 集成Struts2, iBatis和Spring 集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势，在同一个项目中形成互补，提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤： 1. **配置整合**：在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，以及Spring的`DispatcherServlet`。 2. **依赖注入配置**：在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件，以及需要的其他bean，并通过依赖注入将它们整合。 3. **Action和SQL映射**：在Struts2中创建Action类，并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句，将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。 4. **事务管理**：利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。 5. **安全和服务层**：通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。 ### 结语 通过上述的整合，开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互，使用iBatis简化数据库操作，同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能，创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见，是Java开发人员必须掌握的知识点。
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【数据融合技术】：甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

# 摘要 数据融合技术作为一种集成多源数据信息的方法，在土壤类型空间分析中发挥着关键作用。本文介绍了数据融合技术的基本概念及其理论基础，阐述了数据预处理、同步整合及冲突解决等关键技术，并详细描述了甘肃土壤类型数据准备的流程，包括数据采集、质量评估、空间化处理及融合实践准备。通过具体案例分析，展示了数据融合在土壤类型空间分布分析、土壤质量评估及土壤保护规划中的应用。同时，文
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Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%

<think>好的，用户让我介绍一下Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%的具体情况。我需要先回忆之前提供的回答中提到的相关案例，然后深入展开。 首先，用户可能已经知道稀疏图卷积的基本概念，但需要更详细的应用案例。他们可能对Waymo如何具体应用该技术感兴趣，比如技术细节、实现方式、提升的具体指标等。需要确保回答结构清晰，分点说明，同时保持技术准确性。 要考虑到用户可能的背景，可能是研究或工程领域的，需要技术细节，但避免过于复杂的数学公式，除非必要。之前回答中提到了应用案例，现在需要扩展这个部分。需要解释为什么稀疏图卷积在这里有效，比如处理LiDAR点云的稀疏性
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Dwr实现无刷新分页功能的代码与数据库实例

### DWR简介 DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。 ### 无刷新分页 无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。 ### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点 1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。 2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。 4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。 5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。 ### 数据库操作的关键知识点 1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。 2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。 3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。 ### DWR无刷新分页实现的代码要点 1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。 2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。 3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。 ### 结论 通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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缓存延迟双删的实际解决方案通常怎么实现

<think>嗯，用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先，我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2]，延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题，尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢？ 用户可能已经知道延迟双删的基本思想，但需要更详细的步骤和注意事项。比如，为什么要延迟？延迟多久合适？这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法，但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来，我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先，第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富，涉及到多个层面的IT技术和管理机制，具体如下： 1. Asp.net技术框架：Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台，支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架，意味着它将利用这一技术平台的特性，比如丰富的类库、集成开发环境（IDE）支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件：TreeView是一种常用的Web控件，用于在网页上显示具有层次结构的数据，如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中，TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能，便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计：Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块，包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作，从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理：角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分，用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中，角色可以进行添加、编辑（修改角色名称）、删除以及上下移动（改变排列顺序）。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑：描述中详细说明了角色管理的操作步骤，如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除，提供了明确的用户交互流程，体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性：系统提供了默认的管理帐号和密码（均为51aspx），这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中，出于安全考虑，这些默认信息需要立即更改，并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构：文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分，比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理，Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件，Web.Config用于存储和配置应用程序的设置，DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件，表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理，我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块，具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率，还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时，该系统还遵循了一定的软件工程实践，如模块化设计和配置文件的使用，以保障系统的可维护性和可扩展性。
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【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软