在ModelScope中，config模型配置文件可以从0开始训练出一个新模型嘛？

在ModelScope中，config模型配置文件通常包含了一个深度学习模型的结构和训练参数等信息。这些配置文件可以用来初始化一个新模型，并进行训练。

以下是一般步骤来从零开始训练一个新的模型：

1. 选择框架：

   • 根据你的需求和熟悉程度，选择合适的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。

2. 获取配置文件：

   • 从ModelScope或其他来源下载或创建一个模型配置文件。这个文件应该包含了模型的架构定义以及训练参数。

3. 设置环境：

   • 安装所需的库和依赖项，并设置好开发环境。

4. 加载配置：

   • 使用所选框架的API将配置文件加载到代码中。

5. 准备数据集：

   • 准备你想要用于训练的数据集，将其格式化为模型期望的输入形式。

6. 初始化模型：

   • 使用配置文件中的信息来创建一个未训练的新模型实例。

7. 定义损失函数和优化器：

   • 根据你的任务和数据类型，选择适当的损失函数和优化算法。

8. 编写训练循环：

   • 编写一个训练循环，该循环会遍历数据集，使用模型对数据进行预测，并根据损失函数更新模型权重。

9. 执行训练：

   • 运行训练循环，直到达到预定的训练轮数或者收敛标准。

10. 评估和测试：

    • 训练完成后，使用测试数据集来评估模型的表现。

目前都是经过预训练过程的，需要不少显卡。transformer结构需要大量数据投喂，所以如果显卡不足建议给予预训练模型进行sft，或者continue train。此回答整理自钉钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①