模型训练是AI应用的核心环节，以下是使用AI Toolkit进行训练的步骤与建议：

  1. 准备数据

    • 确保数据格式符合要求（如JSON、CSV）
    • 使用 /ai_toolkit/usage/data_preprocessing 进行数据清洗与标注
    数据预处理

  2. 选择模型架构

    • 支持主流框架：TensorFlow、PyTorch、ONNX
    • 可通过 /ai_toolkit/models 查看模型库
    模型架构示意图

  3. 训练流程

    • 分阶段执行：模型初始化 → 训练 → 验证 → 部署
    • 推荐使用分布式训练加速收敛
    训练流程图

  4. 监控与调优

    • 实时跟踪损失函数与准确率
    • 使用学习率调度器优化训练效果
    • 通过 /ai_toolkit/analysis 进行训练日志分析

  5. 保存与导出

    • 支持模型权重保存（.pt/.h5格式）
    • 可导出为ONNX格式用于跨平台部署
    模型导出

如需了解更详细的训练参数配置，请访问 /ai_toolkit/usage/training_parameters