一文读懂[特殊字符] LlamaFactory 中 Loss 曲线图
📄 LlamaFactory 中 Loss 曲线图（Original vs Smoothed）的查看与解读指南
✅ 1. 什么是 Loss 曲线图？
在 LlamaFactory 中，Loss 曲线图 是训练过程中最重要的监控工具之一，用于观察模型的「学习效果」。它展示了 损失值（Loss） 随训练步数（Step）变化的趋势。
- Loss 值：衡量模型预测结果与真实答案之间的差距。值越小，模型表现越好。
- Original 曲线：原始的、未经处理的 Loss 值，反映模型每一步的真实表现。
- Smoothed 曲线：经过平滑处理的 Loss 值，去除短期波动，更清晰地展示整体趋势。
- 名词拟合：（模型记住训练数据但无法泛化）
🧭 2. 如何查看 Loss 曲线图？
方法一：通过 Web UI 查看（推荐）
启动 LlamaFactory 的 Web 界面：
- 在命令行运行
llamafactory-cli webui。 - 浏览器会自动打开界面（默认地址：
http://localhost:7860）。
- 在命令行运行
进入训练任务页面：
- 在左侧导航栏选择 “训练任务”。
- 找到你正在训练或已完成的模型任务，点击进入详情页。
查看 Loss 图表：
- 在任务详情页中，找到 “训练日志” 或 “可视化” 标签页。
- 图表通常显示为 双曲线图，左侧是 Original（蓝色），右侧是 Smoothed（浅蓝色）。
方法二：通过训练日志文件查看
找到训练日志文件：
- 训练生成的日志文件通常位于
output/your_task_name/logs/目录下。 - 文件名类似
train_*.log。
- 训练生成的日志文件通常位于
用文本编辑器打开日志：
- 搜索关键词
loss=，可以看到每一步的 Loss 值。 - 例如：
Step 100: loss=2.345 Step 200: loss=1.876
- 搜索关键词
手动绘制曲线图：
- 使用 Excel 或 Python（如 Matplotlib）将日志中的 Loss 值绘制成曲线图。
🔍 3. 如何解读 Original 和 Smoothed 曲线？
| 曲线类型 | 特点 | 作用 |
|---|---|---|
| Original | 波动大，反映每一步的真实 Loss 值 | 适合观察短期波动（如学习率调整、数据异常） |
| Smoothed | 波动小，平滑后的趋势线 | 适合观察长期趋势（如模型是否收敛） |
📈 常见 Loss 曲线模式
正常下降：
- Original 曲线快速下降后趋于平稳。
- Smoothed 曲线平滑下降，最终稳定。
- 结论：模型训练成功，可以停止训练或继续优化。
波动剧烈：
- Original 曲线上下起伏大。
- Smoothed 曲线缓慢下降。
- 结论：学习率可能过高，需降低学习率。
Loss 上升：
- Original 和 Smoothed 曲线同时上升。
- 结论：模型可能过拟合或数据异常，需检查训练数据或调整超参数。
Loss 不变：
- 两条曲线几乎水平。
- 结论：模型未学习到有效信息，需检查模型配置或数据质量。
🛠️ 4. 实用技巧
对比 Original 与 Smoothed：
- 如果 Original 波动大但 Smoothed 平稳，说明短期噪声不影响整体趋势。
- 如果两者同时上升，模型可能存在问题。
结合其他指标：
- 查看 准确率（Accuracy） 或 BLEU 分数（如果有），综合判断模型性能。
保存图表：
- 在 Web UI 中，右键点击图表可保存为图片，方便报告或记录。
🎯 5. 示例场景
假设你正在训练一个档案分类模型，训练 100 步后 Loss 曲线如下：
- Original 曲线：从 2.5 降到 1.2，但第 60 步时突然跳到 1.8。
- Smoothed 曲线：从 2.5 逐步降到 1.3，整体趋势向下。
- 分析：第 60 步的波动可能是数据异常或学习率突变，但整体模型仍在改进，可继续训练。
📌 总结：一句话记住
Original 曲线看细节，Smoothed 曲线看趋势。两者结合，能全面判断模型训练状态！
🧩 附：常见问题解答
Q1：为什么 Loss 曲线一开始下降快，后来变慢？
A：模型初期快速学习基础规律，后期需要调整复杂细节，进步变慢是正常现象。
Q2：Loss 曲线一直波动，怎么办？
A：尝试降低学习率（如从 5e-5 调整到 3e-5），或检查训练数据是否干净。
Q3：训练结束后 Loss 很低，但模型效果差？
A：可能是过拟合，需增加验证集比例或添加正则化。