是不是调整ModelScope参数更大训练时长会更长？

是的，设置成5比较常见。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

调整ModelScope参数使模型更大通常会导致训练时间增长。

以下是一些影响训练时长的因素：

1. 模型大小：模型的层数、隐藏层的小等都会直接影响模型的参数量。模型越大，需要处理的信息越多，相应的训练时间也会增加。
2. 数据集大小：训练数据集的大小也会影响训练时间。数据量越大，模型需要学习的信息越多，训练过程会相应延长。
3. 硬件资源：训练大型需要更多的计算资源，如果硬件设备（如GPU或TPU）的处理能力有限，可能会导致训练时间显著增加。
4. 训练配置：包括学习率、批量大小、迭代次数等，这些参数的配置也会影响训练时长。例如，较小的批量大小可能会导致训练时间增加，因为它可能导致更频繁的梯度更新和模型保存。
5. 预处理和后处理：在特定任务或模型下，如果需要进行特殊的数据处理，这也可能会增加额外的时间。
6. 优化算法：使用的优化算法不同，其收敛速度和稳定性也不同，这也会影响总体的训练时间。
7. 断点续训：如果在训练过程中出现中断，使用断点续训功能可以从上次训练结束的地方继续训练，这有助于节省时。

综上所述，模型的大小和其他相关因素都有可能影响训练时间的长短。在实际应用中，合理设置模型参数和计算资源，以及估算训练过程中的计算量，对于预测训练所需的时间是非常重要的。