ModelScope用qwen14bchat做微调（分类），有知道是这是为啥吗？

在使用ModelScope对qwen-14b-chat模型进行微调（分类任务）时，您提到训练过程中显示的eval-acc为0.97，但使用相同的验证集手动推理时准确率仅为0.89。这种差异可能由以下几个原因导致：

1. 推理环境与训练环境不一致

• 问题描述：训练和推理过程中使用的环境配置可能存在差异，例如模型版本、超参数设置或依赖库版本不同。
• 解决方法：
  • 确保推理时加载的模型是微调后的最终版本，而不是预训练模型或其他中间版本。
  • 检查推理代码中是否正确加载了微调后的模型权重文件。
  • 确保推理环境中使用的依赖库版本（如transformers、modelscope等）与训练环境一致。

2. 推理代码实现与训练评估逻辑不一致

• 问题描述：训练过程中的评估逻辑（如eval-acc计算方式）可能与手动推理时的实现存在差异。例如：
  • 训练时可能使用了特定的后处理逻辑（如标签映射、阈值调整等），而手动推理时未完全复现这些逻辑。
  • 训练时可能启用了某些优化策略（如temperature、top-k采样等），而手动推理时未启用。
• 解决方法：
  • 检查训练代码中eval-acc的具体计算方式，确保手动推理时的实现与其一致。
  • 如果训练时使用了特定的推理参数（如temperature=0.9），请在手动推理时也设置相同的参数。

3. 数据预处理不一致

• 问题描述：训练和推理时的数据预处理流程可能存在差异。例如：
  • 训练时可能对输入数据进行了分词、截断、填充等操作，而手动推理时未完全复现这些步骤。
  • 验证集中的某些样本可能在训练时被特殊处理（如过滤掉异常样本），而手动推理时未进行相同处理。
• 解决方法：
  • 确保手动推理时的数据预处理流程与训练时完全一致。
  • 检查验证集中是否存在异常样本，并确认这些样本在训练和推理时的处理方式是否一致。

4. 随机性因素的影响

• 问题描述：深度学习模型的推理结果可能受到随机性因素的影响，例如：
  • 推理时未固定随机种子，导致结果波动。
  • 模型中可能包含随机采样机制（如dropout层在推理时未正确关闭）。
• 解决方法：
  • 在推理代码中固定随机种子（如random.seed、numpy.random.seed、torch.manual_seed等）。
  • 确保推理时关闭了所有随机性相关的机制（如dropout层）。

5. 模型微调过程中的过拟合

• 问题描述：如果模型在微调过程中发生了过拟合，可能导致训练时的eval-acc较高，但在实际推理时表现较差。
• 解决方法：
  • 检查微调过程中是否使用了适当的正则化方法（如weight_decay、dropout等）。
  • 调整微调的超参数（如learning_rate、batch_size、n_epochs等），避免模型过度拟合训练数据。

6. 验证集分布不一致

• 问题描述：训练时的验证集可能经过了某种筛选或处理，而手动推理时使用的验证集未经过相同处理，导致分布不一致。
• 解决方法：
  • 确保手动推理时使用的验证集与训练时完全一致。
  • 检查验证集的分布是否与训练集一致，避免数据分布偏差。

总结建议

为了进一步排查问题，您可以按照以下步骤逐一检查： 1. 确认推理环境与训练环境一致，包括模型版本、依赖库版本等。 2. 对比训练代码中的评估逻辑与手动推理代码，确保两者实现一致。 3. 检查数据预处理流程，确保训练和推理时的处理方式完全一致。 4. 固定随机种子，关闭所有随机性机制。 5. 检查微调过程是否存在过拟合现象，并调整超参数以优化模型性能。 6. 确保验证集的分布与训练集一致，避免数据分布偏差。

通过以上步骤，您应该能够找到导致eval-acc与手动推理准确率差异的原因，并采取相应措施解决问题。