說明一：中斷繼續(xù)訓(xùn)練后的Loss值恢復(fù)初始狀態(tài)。 本次主要更新，取消了原本的中斷訓(xùn)練Loss值并接的問題，我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)loss值并接了，中斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練并不能很好的繼續(xù)收斂loss值，導(dǎo)致很多用戶認為模型訓(xùn)練無法收斂，可能模型無法學(xué)習(xí)新知識。 在Pro 1.8.3版本公告中，有說明中斷后的Loss值并接算法，屬于測試版，經(jīng)過這么久，我們發(fā)現(xiàn)該算法并不是很好的服務(wù)用戶，在1.9.3版本后，我們將徹底取消…

2023年9月26日，新增模型成本計算器工具，本文底部有下載鏈接。 模型訓(xùn)練成本計算其實并不難，我們閃豚速寫訓(xùn)練的時候，現(xiàn)在能直接計算大概一輪訓(xùn)練時長，僅需要計算，設(shè)備損耗，電費，數(shù)據(jù)費用就能得到一個模型的成本了。 下面教大家如何去計算成本： 模型成本公式：顯卡發(fā)行價格 x 0.0005x訓(xùn)練時長 語料費用：范圍語料：每篇0.02元x20%半精語料：每篇0.04元x20%全精語料：每篇0.1元x2…

大家可以觀看這個視頻： https://www.bilibili.com/video/BV1gM4y1Y7BG/?vd_source=a4ff7b9db0da5101dfda4d7ca888a089 可以復(fù)制到網(wǎng)頁或者bilibili客戶端進行播放，也可以點擊下方公眾號的視頻進行觀看！ 本視頻主要演示，當(dāng)下AI產(chǎn)品生成出的內(nèi)容質(zhì)量和AI檢測問題。閃豚速寫私有化模型生成的內(nèi)容，基本上都是過檢測，不用…

在訓(xùn)練閃豚速寫Pro模型時，學(xué)習(xí)率的選擇是一個關(guān)鍵的超參數(shù)，它會顯著影響模型的收斂速度和最終效果。 我們默認使用的是5e-5，這個學(xué)習(xí)率是一個常見的默認值，但不確保適合所有行業(yè)數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)量的大小，更好的學(xué)習(xí)率則要根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小、訓(xùn)練目標、優(yōu)化器的選擇等因素來調(diào)整。 學(xué)習(xí)率與數(shù)據(jù)集大小的關(guān)系 一般來說，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的增大，可以使用稍微較高的學(xué)習(xí)率，因為更多的數(shù)據(jù)有助于模型更穩(wěn)健地學(xué)習(xí)，從而能夠承…

本工具與商城內(nèi)的“自定義關(guān)鍵詞提取批量生成數(shù)據(jù)表”是一樣的工具，請不要重復(fù)購買使用，在這個帖子鏈接內(nèi)購買了，就不要在商城里面購買，如果在商城里面購買了，就不要在這里購買。 目前版本：自定義關(guān)鍵詞提取批量生成數(shù)據(jù)表1.4 修復(fù)了百度知道最新反爬機制 更新時間：2023-11-9 該工具已更新為單獨的EXE程序。 主要作用：根據(jù)自己整理的關(guān)鍵詞或者長尾詞，讓程序通過爬蟲提取標題和起始句。而不是提取原始…

問題一：預(yù)載模型不完整。 OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file for ' C:\...\Stdownload\train_model\pytorch_model.bin' at ' C:\...\Stdownload\train_model\pytorch_model.bin…

本模型非常值得推薦，生成內(nèi)容質(zhì)量很好，訓(xùn)練820萬步，最終Loss值在1.9左右。原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量非常好。 很適合做百科種類網(wǎng)站需求的垂直私有模型。 本模型附帶贈送一份16萬條生成數(shù)據(jù)表一份 模型出售信息 信息說明備注模型訓(xùn)練的硬件設(shè)備：3090 GPU模型訓(xùn)練的時長：760小時模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量：1639965篇模型訓(xùn)練的最終loss值：1.9模型屬于什么行業(yè)內(nèi)容：百科知識模型出售價格：原價：84…

本模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于“瑞文網(wǎng)”，原數(shù)據(jù)是一篇多稿，訓(xùn)練數(shù)據(jù)為一篇一稿拆分訓(xùn)練。 本模型數(shù)據(jù)類型偏向：演講稿、工作總結(jié)、合同范本、評語、作文。 本模型非常值得推薦，生成內(nèi)容質(zhì)量比較不錯，訓(xùn)練620萬步，最終Loss值在1.75左右。訓(xùn)練質(zhì)量非常好。 很適合做范文類行業(yè)網(wǎng)站需求的垂直私有模型。 本模型附帶贈送一份207449條生成數(shù)據(jù)表一份 模型出售信息 信息說明備注模型訓(xùn)練的硬件設(shè)備：3090 GP…

本模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于“有駕”，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是問答類，所以并不會很長。 本模型非常值得推薦，生成內(nèi)容質(zhì)量比較不錯，訓(xùn)練375萬步，最終Loss值在1.5左右。訓(xùn)練質(zhì)量非常好。 很適合做汽車領(lǐng)域行業(yè)網(wǎng)站需求的垂直私有模型。 本模型附帶贈送一份7.5萬條生成數(shù)據(jù)表一份 模型出售信息 信息說明備注模型訓(xùn)練的硬件設(shè)備：3090 GPU模型訓(xùn)練的時長：350小時模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量：751952篇模型訓(xùn)練的最終…