modelscope为啥训练起来就结束了呢？

您的问题提到“modelscope为啥训练起来就结束了呢？”，这可能涉及对ModelScope平台使用或模型训练流程的误解。以下是对该问题的详细解答：

1. ModelScope的核心定位

ModelScope（魔搭社区）是一个模型即服务（MaaS）共享平台，旨在为开发者提供预训练模型的快速体验、微调和部署能力。它的设计初衷是减少开发者的重复研发成本，提供开箱即用的模型服务，而不是从零开始训练模型。

• 预训练模型为主：ModelScope上的模型大多已经经过大规模数据的预训练，用户可以直接下载并用于推理或微调。
• 微调而非重新训练：通常情况下，用户不需要从头训练模型，而是基于预训练模型进行微调（Fine-tuning），以适应特定任务或领域需求。

因此，如果您尝试在ModelScope上直接“训练”模型，可能会发现流程很快结束，因为您实际上是在加载一个已经训练好的模型，而不是从头开始训练。

2. 训练与微调的区别

在深度学习中，“训练”和“微调”是两个不同的概念： - 训练（Training）：指从随机初始化的参数开始，使用大规模数据集对模型进行完整的训练过程。这通常需要大量的计算资源和时间。 - 微调（Fine-tuning）：指在已有预训练模型的基础上，使用特定任务的小规模数据集对模型进行进一步优化。微调的时间和资源消耗远小于从头训练。

ModelScope提供的模型通常是经过预训练的，用户只需根据自己的需求进行微调即可。例如，在Llama3-8B大模型的微调案例中，用户只需准备数据集并执行微调步骤，而无需从头训练整个模型。

3. 可能的原因分析

如果您的操作流程中出现了“训练起来就结束了”的现象，可能是以下原因之一：

（1）误将模型加载当作训练

• 如果您直接加载了ModelScope上的预训练模型（如damo/nlp_corom_sentence-embedding_chinese-tiny），那么模型的参数已经是训练好的，您只需将其用于推理或微调。
• 示例代码中，snapshot_download函数仅用于下载预训练模型文件，并不会触发训练过程。

（2）微调数据不足或配置错误

• 在微调过程中，如果数据集过小或配置不当，可能会导致微调过程非常短暂。例如，Llama3-8B的微调案例中，用户需要确保数据集格式正确且符合模型输入要求。

（3）未正确启动训练脚本

• 如果您使用的是交互式建模环境（如DSW），请确保正确执行了训练脚本。例如，在Notebook中运行微调代码时，需检查是否正确加载了数据集和模型配置。

4. 如何正确使用ModelScope进行微调

以下是基于ModelScope平台进行模型微调的标准流程：

（1）下载预训练模型

使用modelscope库下载所需模型。例如：

from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='.', revision='master')

（2）准备数据集

根据任务需求准备数据集。例如，Llama3-8B的微调案例中，提供了英文诗歌数据集用于提升模型生成诗歌的能力：

!wget https://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/tutorial/llm_instruct/en_poetry_train.json

（3）执行微调

在DSW实例中运行微调脚本，调整超参数以适应特定任务。微调完成后，您可以保存微调后的模型并部署到生产环境。

5. 重要提醒

• 避免从头训练：除非有特殊需求，否则不建议从头训练模型，因为这需要极高的计算资源和时间成本。
• 检查数据集和配置：确保数据集格式正确，且微调脚本中的参数配置合理。
• 参考官方文档：ModelScope提供了详细的微调和部署指南，请参考相关文档以确保操作正确。

总结

ModelScope平台的设计理念是以预训练模型为核心，用户通常无需从头训练模型，而是通过微调来适配特定任务。如果您遇到“训练起来就结束了”的情况，建议检查是否误将模型加载当作训练，或者微调配置是否正确。按照上述流程操作，可以有效解决您的问题。