4. 训练与评估
【免费下载链接】vision 
项目地址: https://gitcode.com/FlashAI/vision
- 启动训练过程，监控损失和准确率变化。
- 在验证集上评估模型性能，调整超参数以优化结果。
5. 模型保存与部署
- 保存微调后的模型权重和适配器配置。
- 将模型部署到生产环境，支持推理服务。
微调中的常见问题与解决方案
1. 过拟合
- 现象：训练集表现良好，但验证集性能下降。
- 解决方案：增加数据增强（如随机裁剪、颜色抖动）、使用早停（Early Stopping）或正则化技术（如Dropout）。
2. 训练不稳定
- 现象：损失值波动大或梯度爆炸。
- 解决方案：降低学习率、使用梯度裁剪（Gradient Clipping）或调整优化器（如换用AdamW）。
3. 资源不足
- 现象：显存溢出或训练速度过慢。
- 解决方案：采用混合精度训练（FP16）、减少批量大小或使用梯度累积（Gradient Accumulation）。
总结：微调是释放vision潜力的关键
微调技术通过高效调整预训练模型，使其能够适应特定任务的需求。对于ViT这样的视觉模型，选择合适的微调策略（如LoRA）可以显著提升性能，同时降低计算成本。未来，随着模型规模的进一步扩大，微调技术将继续向着更高效、更灵活的方向发展。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
