典型的なリスク分析
オープンソースのVLM微調整は、しばしば勾配の爆発／消失、オーバーフィット、壊滅的な忘却といった問題に遭遇するが、マエストロは以下のメカニズムによってセーフティネットを構築している：
予防措置
- グラデーションクロッピング閾値は推奨値1.0に設定されている。
- 動的学習率コサイン・アニーリング・ウォーム・リスタート(CAWR)の採用
- 正規化パッケージlabel_smoothing=0.1 + dropout=0.2 の組み合わせはデフォルトで有効です。
改善プログラム
- ロスの異常が検出されると自動的に：
- トレーニングの中断
- 直近の正常なチェックポイントにロールバック
- 学習率低下 50%はその後も継続 - 提供
--debug-modeパラメータは、勾配のヒストグラムなどの診断情報を出力する。
ベストプラクティス
初心者にお勧め：
1.既製の製剤の使用を優先する(maestro recipies list)
2.小規模データ（追加）から始める--fast-dev-runパラメーター)
3.クックブックを使う
この答えは記事から得たものである。Maestro：主流のオープンソース視覚言語のモデルの微調整プロセスを簡素化するツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " オープンソースのマクロモデリングの微調整プロセスでよくある落とし穴を避けるには？
