【深度学习·实践篇】CodeT5模型学习与基于CodeT5进行新的模型训练( 二 ) _训练

这里，可以了解一下模型的参数和超参数的概念。
通常情况下，配置文件会以YAML或JSON等结构化数据格式进行存储，因为这些格式具有良好的可读性和易于管理的特点。但是，也有一些特殊情况下，可能会使用其他格式来存储配置文件。
原本是基于实现的，但是它也有一个版本的实现。这里我只使用了基于实现的模型的配置文件。
的配置文件，有的使用的是sh脚本的形式进行存储（/sh/.sh），有的是使用文件存储（/.py）。
为什么需要配置文件？
这是因为的配置文件非常复杂，包含了很多不同的参数和选项，需要进行大量的数据预处理和模型训练。使用脚本可以将这些操作集成在一起，并在需要时自动运行，从而提高了效率和便利性。此外，脚本还可以通过命令行参数接收外部输入，使得配置文件更加灵活和可配置。
我初步没有对原来的脚本进行修改。在命令行中指定。
4. 为实现分布式训练，修改脚本
更新：
由于我导给我分配的服务器内存不够训练模型（偷偷吐槽），所以需要合并两个3090来训练，为此需要修改配置文件以实现模型的分布式训练。
如何实现分布式训练？（1）理解分布式训练的概念：
分布式训练（）是一种将单个深度学习模型训练任务分割成多个部分，并通过多个计算设备（如多个GPU或多个计算机）同时执行这些部分的技术。它可以显著加快深度学习模型的训练速度，提高训练效率和性能。
在传统的单机训练中，深度学习模型的所有计算任务都在单个计算设备上执行，这限制了模型的训练速度和规模。而在分布式训练中，模型训练任务被分割成多个部分，这些部分可以在多个计算设备上并行执行，从而提高了训练速度和规模。
（2）实现分布式训练的步骤：
一般而言，实现分布式训练需要以下几个步骤：

文章插图
1. 设计模型架构：在设计模型架构时需要考虑分布式训练的需求，例如如何分割数据、如何定义模型参数以及如何同步模型参数等。
2. 数据准备：在进行分布式训练时，需要将数据集进行分割，并将不同部分的数据分配给不同的计算节点，以便在节点之间共享数据。通常，数据可以通过分布式存储或者分布式文件系统进行管理和存储。
3. 启动训练：启动分布式训练需要进行多个步骤，包括设置训练参数、定义节点角色、设置网络拓扑结构以及启动训练进程等。
4. 优化算法：为了获得更好的训练效果和更快的训练速度，需要对优化算法进行改进，例如采用异步梯度下降、累积梯度、压缩梯度等技术。
5. 监控和调试：在分布式训练过程中，需要对训练进程进行监控和调试，以便及时发现和解决问题，例如通过可视化工具观察训练曲线、打印日志信息等。
总体而言，分布式训练是一项复杂的任务，需要对计算、通信、优化算法等多个方面进行优化和调整，以获得更好的训练效果。
对于这种已经实现了分布式训练的框架，设计模型架构和启动训练可以通过修改配置文件来完成，具体来说：
因此，在使用进行分布式训练时，只需要修改配置文件即可完成模型架构和训练参数的调整。
至于第3步数据准备，可以通过随机分配的方式来划分数据，也可以通过修改配置文件来完成数据准备。具体地，可以在配置文件中设置训练集、验证集和测试集的路径，代码会读取这些路径下的数据进行训练、验证和测试。可以将数据集分成不同的文件，然后在配置文件中指定每个文件的路径，以实现数据划分。