能看出 ModelScope训练效果么 ？

在ModelScope中，您可以查看模型的训练效果。通常，训练效果可以通过以下方式进行评估：

1. 曲线：观察训练过程中损失函数的变化情况。随着训练的进行，损失值应该逐渐减小，这表明模型在学习数据并提高性能。
2. 准确率曲线：如果任务涉及分类问题，可以绘制模型在不同类别上的准确率曲线。随着训练的进行，模型在各类别上的准确率应该逐渐提高。
3. 混淆矩阵：对于分类问题，可以使用混淆矩阵来评估模型的性能。混淆矩阵显了模型在不同类别上的真正例、假正例、真负例和假负例的数量，从而可以计算出各种性能指标，如精确度、召回率等。
4. 其他评估指标：根据具体任务的需求，还可以使用其他评估指标来衡量模型的性能，例如平均精度（mAP）、F1分数等。
5. 可视化工具：利用可能力。测试集上的表现可以更准确地反映模型在实际应用中的效果。

总的来说通过上述方法，您可以在ModelScope中查看和评估模型的训练效果。这些方法可以帮助您了解模型的进度、性能变化以及是否达到了预期的目标。