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如何使用Maestro的CLI界面快速启动模型微调？

2025-09-10

1.6 K

命令行界面(CLI)使用指南

Maestro的命令行工具设计遵循”开箱即用”原则，只需5个关键步骤即可启动训练：

环境配置：建议使用python -m venv创建独立虚拟环境避免依赖冲突
包安装：通过pip install "maestro[paligemma_2]"安装目标模型专属组件
基本命令结构：
maestro [model_name] train --dataset "path" --epochs N --batch-size M
核心参数说明：
– optimization_strategy：支持QLoRA等高效微调技术
– metrics：可指定编辑距离等评估指标
执行示例：
maestro paligemma_2 train --dataset "coco/images" --epochs 10 --batch-size 4

值得注意的是，CLI模式默认会加载内置的超参数预设，适合快速验证场景。若要查看完整参数列表，可附加--help参数。