Diretrizes para a prevenção de erros críticos
Os seguintes pontos requerem atenção especial ao usar o MiniMind-V:
- Fase de preparação de dados::
- Certifique-se de que as imagens e os arquivos jsonl correspondam rigorosamente (revise usando o script de limpeza fornecido pelo projeto)
- Verifique se o tamanho da imagem atende ao requisito de 224 x 224 (verifique usando PIL.Image)
- Verifique se os caminhos de dados estão corretos, especialmente os problemas de caminhos relativos
- processo de treinamento::
- Monitore a utilização da GPU para garantir que ela não esteja ociosa (recomenda-se nvidia-smi -l 1)
- Observe se a curva de perda está caindo normalmente (verifique a taxa de aprendizado se estiver anormal)
- Salve regularmente os pontos de verificação para evitar interrupções não planejadas
- estágio de inferência::
- Siga rigorosamente os requisitos do formato de entrada @@@@...@@@n
- Verifique se o modelo CLIP foi carregado com sucesso (verifique a saída do console)
- Teste do efeito de diferentes valores de temperatura na qualidade da geração
O projeto incorporou várias verificações de programação defensivas: 1) Ignorar automaticamente imagens corrompidas; 2) Aviso de falta de memória; 3) Validação do tipo de dados. Os novos usuários são aconselhados a testar os pesos de pré-treinamento fornecidos oficialmente antes de tentar o processo de treinamento completo.
Essa resposta foi extraída do artigoMiniMind-V: treinamento de 1 hora de um modelo de linguagem visual com 26 milhões de parâmetrosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar erros comuns no treinamento de modelos de linguagem visual?
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