Editing 音乐模型训练 (section)

=== 模型训练过程与监控 ===
在训练过程中，需要实时监控模型的性能指标，以便及时调整：

* '''损失值 (Loss)'''：每个训练step或每若干step记录训练损失。如果发现损失长时间不下降甚至上升，需检查学习率是否过高或出现了梯度爆炸（可尝试降低学习率或 Gradient Clipping 梯度裁剪）。
* '''验证集指标'''：定期在验证集上计算困惑度(Perplexity)或验证损失，以评估模型泛化能力。困惑度是语言模型常用指标，其值是平均每词的困惑程度，值越低表示模型预测下一个词越自信。
* '''可视化'''：使用 TensorBoard 或其他工具可视化训练曲线。通过图表观察训练损失和验证损失随时间的变化。当两者开始明显背离（训练损失继续降低但验证损失持平或上升）时，表示可能过拟合。
** ''TensorBoard''：如果使用PyTorch，您可以使用 <code>tensorboardX</code> 或 TensorFlow 的 summary writer来记录指标。在Terminal运行 <code>tensorboard --logdir runs</code> 可启动网页界面查看曲线。
** ''Weights & Biases (W&B)''：这是一个流行的实验跟踪工具，只需几行代码即可将训练过程中的指标自动记录到在线面板。使用 W&B，您可以方便地比较不同实验的超参数和结果。在 Hugging Face Trainer 中，只需在 <code>TrainingArguments</code> 中设定 <code>report_to="wandb"</code> 并登录W&B帐号即可启用。

例如，使用 Hugging Face 的 <code>Trainer</code> API 时，可以这样设置训练参数和监控：

以上代码设置了关键超参数，并启用了 TensorBoard 和 Weights & Biases 以监控训练。'''最佳实践'''：在实际训练中不断根据监控结果调节超参数，例如观察验证集困惑度来微调学习率或提前停止。训练完成后，保存最终的模型权重供后续部署使用（Hugging Face的Trainer会自动保存最后一个checkpoint，可以使用 <code>trainer.save_model()</code> 明确保存）。