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FAQ

索引

• 训练
  • 1. 如何在自己的数据集上训练？
  • 2. 有哪些预训练模型可以使用？
  • 3. 本地训练，6G显存跑的起来么？
  • 4. 如何在训练过程中保存除best之外的checkpoint？
• 推理&部署
  • 1. 有提供识别常用实体（人名、地名、组织）的基线模型吗？
  • 2. 推理结果可以支持词典干预吗？
  • 3. 如何转成onnx格式，便于实际生产环境中部署使用？

训练

1. 如何在自己的数据集上训练？

参考《自定义数据集》，用户可以按照AdaSeq支持的格式整理数据，并通过本地文件的方式进行加载。如果无法转成相应的格式，也可以自定义数据加载脚本。

2. 有哪些预训练模型可以使用？

AdaSeq的Embedder结构支持所有Encoder-Only的预训练模型，包括：

• Huggingface上的backbone模型，如bert-base-cased, xlm-roberta-large, sijunhe/nezha-cn-base等
• ModelScope上的backbone模型，如damo/nlp_structbert_backbone_base_std等
• AdaSeq产出的任务模型，如damo/nlp_raner_named-entity-recognition_chinese-base-news等

3. 本地训练，6G显存跑的起来么？

根据模型方法、backbone、训练参数的不同组合占用的显存都不一样，如果GPU显存不足，建议可以尝试调低batch_size，并设置更小的max_length限制训练时的输入长度。

4. 如何在训练过程中保存除best之外的checkpoint？

可以在训练配置中指定使用CheckpointHook

train:
  hooks:
    - type: CheckpointHook
      interval: 1

其中interval为保存模型的频率，默认每1个epoch保存一次，更多细节详见《回调函数机制详解》。

推理&部署

1. 有提供识别常用实体（人名、地名、组织）的基线模型吗？

有的，RaNER命名实体识别-中文-新闻领域-base 模型在ModelScope上可直接在线体验或者离线API调用。我们也提供了训练好的多语言、多行业、多规格的各种NER模型供使用：查看所有NER模型。

2. 推理结果可以支持词典干预吗？

AdaLA是我们开发的一款开箱即用的词法分析工具包，支持多粒度、多语言、多规格模型，支持高性能推理和自定义干预。目前正在内测中，敬请期待。

3. 如何转成onnx格式，便于实际生产环境中部署使用？

目前暂不支持转onnx。我们正在排期开发中。