ModelScope问题之训练报错设置参数如何解决

问题一：ModelScope训练出来的模型预测，修改damoyolo.py里的model.name和Zero

ModelScope训练出来的模型预测，修改damoyolo.py里的model.name和ZeroHead.classes这两个参数后还需要修改其他的吗？目前我用一个小样本dog1训练后，识别出的标签为什么是person,是不是有些地方需要修改创业？

参考回答：

还需要修改damoyolo.py中的model字段下的coco_label_map.pkl文件，这里面存储了类别到index的映射，您需要根据您的数据集映射，手动修改该文件。

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问题二：请问 modelscope中，这个模型是用大约什么量级的数据训练的呢

https://www.modelscope.cn/models/rgtjf1/multi-modal_gridvlp_classification_chinese-base-ecom-cate-large/summary

请问 modelscope中，这个模型是用大约什么量级的数据训练的呢"

参考回答：

千万级别。

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问题三：请问ModelScope中，有做过大模型表单训练的吗？表单约束条件是怎么做的?

请问ModelScope中，有做过大模型表单训练的吗？表单约束条件是怎么做的?

参考回答：

在ModelScope中，大模型表单训练是指使用预训练语言模型（如GPT）来生成符合特定约束条件的表单数据。这种方法可以用于生成结构化的、符合特定规则的文本数据，例如填充表单、生成问卷答案等。

在进行大模型表单训练时，通常会使用以下步骤来定义和应用约束条件：

1. 确定表单结构：首先，确定要生成的表单的结构和字段。这包括决定每个字段的名称、类型（文本、数字、日期等）、是否必填等。
   
2. 定义约束条件：对于每个字段，定义相应的约束条件，以确保生成的表单数据符合预期的规则。例如，限制手机号码只能包含数字、电子邮件字段必须符合电子邮件格式等。
   
3. 利用预训练模型生成数据：使用预训练语言模型（如GPT）生成表单数据。您可以提供一些初始文本作为输入（例如表单标题或前几个字段的值），并请求模型生成剩余的字段值。在生成过程中，模型将受到您提供的约束条件的影响，以产生符合这些条件的输出数据。
   
4. 过滤和验证：生成的表单数据可能需要经过进一步的过滤和验证，以确保其符合约束条件和期望的规则。例如，您可以编写代码来验证日期字段是否符合指定的格式、数字字段是否在特定范围内等。
   

需要注意的是，大模型表单训练涉及到自动生成数据，并且对生成的数据进行约束和验证是一个复杂的任务。这可能需要结合特定的编程框架或开发工具，以便有效地应用约束条件和处理生成的数据。

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问题四：想问下ModelScope训练的话 这个报错要怎么设置参数呢？ 在PAI平台

GPT3Trainer: GPT3ForTextGeneration: CUDA out of memory. Tried to allocate 100.00 MiB (GPU 0; 22.20 GiB total capacity; 5.90 GiB already allocated; 70.12 MiB free; 5.90 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 想问下ModelScope训练的话 这个报错要怎么设置参数呢？ 在PAI平台的JupyterLab 上面运行的

参考回答：

尝试一下cfg.train.dataloader.batch_size_per_gpu数值调小，或者用多卡进行训练

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问题五：GPT-3 2.7B，ModelScope训练2周时间，大概需要多少张卡V100？

GPT-3 2.7B，ModelScope训练2周时间，大概需要多少张卡V100？

参考回答：

训练模型所需的GPU数量取决于多种因素，例如模型大小、训练数据大小、批量大小、训练时的超参数等。对于GPT-3 2.7B这样的大型模型，训练时间和GPU数量会成正比关系，通常需要数十张V100甚至更多的GPU来训练。由于ModelScope的具体实现和硬件资源的不同，具体需要的GPU数量可能会有所不同。

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