我找到了一篇博客文章，其中详细介绍了如何使用ModelScope进行微调训练的示例在这个示例中，作者使用了一个花朵分类数据集进行微调训练，这个数据集包含14种类型的花朵图像

https://blog.csdn.net/tantanweiwei/article/details/130139458

是的，阿里云计算机视觉提供了ModelScope只有训练集的微调示例。以下是一个简单的示例：

1. 准备数据集：将需要进行微调的数据集上传到阿里云OSS中，并在阿里云ECS上创建一个目录用于存放模型文件和配置文件。

2. 下载预训练模型：从阿里云计算机视觉官网下载需要进行微调的预训练模型，并将其解压到刚刚创建的目录中。

3. 编写配置文件：在目录中创建一个名为config.json的文件，并填写以下内容：

{
  "model_dir": "path/to/pretrained/model",
  "train_data": "path/to/train/data",
  "val_data": "path/to/val/data",
  "batch_size": 32,
  "epochs": 10,
  "learning_rate": 0.01,
  "optimizer": "adam",
  "loss": "sparse_categorical_crossentropy",
  "metrics": ["accuracy"]
}

其中，model_dir为预训练模型所在的路径，train_data和val_data分别为训练集和验证集的路径，batch_size为批处理大小，epochs为训练轮数，learning_rate为学习率，optimizer为优化器，loss为损失函数，metrics为评估指标。

1. 运行微调：使用以下命令运行微调：

python train.py --config config.json --platform oss://your-bucket-name/ --model_scope model_scope_only_training --output_dir output_dir

其中，--config参数指定配置文件的路径，--platform参数指定数据源类型(oss表示阿里云OSS),--model_scope参数指定模型范围(model_scope_only_training表示只对训练集进行微调),--output_dir参数指定输出目录。

1. 测试微调结果：使用以下命令测试微调结果：

python predict.py --config config.json --platform oss://your-bucket-name/ --model_dir path/to/pretrained/model --input input.jpg --output output.jpg

其中，--config参数指定配置文件的路径，--platform参数指定数据源类型(oss表示阿里云OSS),--model_dir参数指定预训练模型所在的路径，--input参数指定输入图片的路径，--output参数指定输出图片的路径。

一般的步骤如下：

1. 选择合适的预训练模型：根据您的任务需求和数据集类型，选择适合的预训练模型。例如，如果您处理的是自然语言处理任务，可以选择AI-Chat、BERT、RoBERTa等模型作为基础模型。

2. 准备训练集：收集和准备与您的任务相关的训练数据。确保训练集包含输入样本和相应的目标标签（如果是监督学习任务）。数据应该经过预处理、清洗和标准化，以适应预训练模型的输入要求。

3. 构建模型头部：预训练模型通常由两部分组成，即特征提取器（通常称为模型的"骨干"）和任务特定的模型头部。在微调时，您需要保留预训练模型的骨干部分，而只需替换模型头部，以适应您的具体任务。

4. 冻结部分层：在微调过程中，通常会选择冻结预训练模型的一部分层，即不对其进行参数更新。这样做的目的是保留预训练模型的知识，防止在训练过程中过度调整权重。通常冻结的层是预训练模型的底层，而较高层的参数将进行微调。

5. 定义损失函数和优化器：根据您的任务类型，选择适当的损失函数来度量模型的预测和真实标签之间的差异。同时，选择适当的优化器来更新模型的参数。

6. 进行微调训练：使用准备好的训练集和定义的损失函数、优化器，对模型进行微调训练。通常会迭代多个epoch，直到模型收敛或达到预定的停止条件。

ModelScope是阿里云推出的端到端的深度学习模型训练和部署平台。它提供了丰富的深度学习模型，训练和推理的API，并支持多种硬件加速器。

如果你需要使用ModelScope进行微调，可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个新的数据集。将你要微调的数据集上传到ModelScope中，并确保标注了正确的标签。
2. 选择预训练的模型。在ModelScope中，有很多预训练好的深度学习模型可供选择。你可以根据自己的需求选择一个合适的模型。
3. 启动微调任务。在选择好模型后，在ModelScope中新建一个微调任务。在任务配置中，你可以选择要微调的模型、微调的超参数、数据集等信息。
4. 等待微调任务完成。一旦微调任务启动，就可以在ModelScope中查看训练日志和结果。微调任务完成后，你就可以使用微调后的模型进行推理了。

在微调时，你应该使用预训练模型的参数进行初始化，并且只微调最后一层或几层。

对于只有训练集的微调示例，可以参考以下步骤：

1. 从 ModelScope 的数据集中选取部分数据用于微调。可以按照与数据集相同的格式组织数据。例如，如果是调整 NER 模型，数据集应该包含文本和对应的标注信息。

2. 使用预处理工具，例如 NLTK、spaCy 或 Stanza，对微调数据进行分词、实体匹配等处理。

3. 使用深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）加载预训练模型，并定义微调网络的架构。

4. 使用微调数据集对模型进行训练。可以使用与预训练模型相同的损失函数，例如交叉熵或均方差损失函数。

5. 在训练过程中可以进行模型性能评估。可以在小的开发数据集上评估模型的准确率、召回率和 F1 值等指标。

6. 调整超参数以获得更好的性能。可以针对微调任务对超参数进行调整，例如训练次数、学习率等。

7. 当模型训练完成后，对模型进行评估和测试，可以使用预留的测试集或者对其他数据集进行测试。

需要注意的是，仅使用训练集进行微调有可能会导致过拟合的问题，因为没有考虑到模型泛化能力的问题。因此，在微调过程中需要注意模型性能的评估，确保模型不会在训练集上过拟合，同时具备较好的泛化能力。

import torch
import modelscope

# 加载模型
model = modelscope.get_model("bert-base-uncased", "pytorch")
# 加载训练数据
train_data = torch.load("train_data.pth")

# 创建微调器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=2e-5)

# 微调模型
for epoch in range(10):
    for input_ids, attention_mask, labels in train_data:
        optimizer.zero_grad()
        loss, logits = model(input_ids, attention_mask, labels=labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        print("Epoch:", epoch, "Loss:", loss.item())

在这个示例中，我们首先使用modelscope.get_model()函数加载了一个BERT模型，然后使用torch.optim.Adam()函数创建了一个Adam优化器。接下来进行微调，通过遍历训练数据集，计算每个batch的损失并反向传播更新参数。在训练过程中，打印出损失值以便我们监视训练进度。

楼主大大，看看这个案例合适不。在 ModelScope 中，每个模型都有对应的训练集、验证集和测试集。在 fine-tuning 时，我们需要按照一定比例将数据集划分为训练集和验证集，用训练集进行模型训练，用验证集来评估模型的性能。由于 ModelScope 中的数据集通常已经被经过处理，因此可以直接使用其中的训练集进行 fine-tuning，并根据对应的 task 和数据集进行相应的调整。

下面是一个简单的代码示例，以基于 BERT 和 PyTorch 的分类任务为例：

import torch
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler
from tqdm import tqdm
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
train_dataset = ... # 加载 ModelScope 数据集中的训练集
valid_dataset = ... # 加载 ModelScope 数据集中的验证集
batch_size = ...
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size)
valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)

# 构建模型和 tokenizer
model_name_or_path = 'bert-base-chinese'
num_classes = ... # 根据业务需求设置不同的类别数
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path, num_labels=num_classes)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)

# 设置优化器
learning_rate = ...
adam_epsilon = 1e-8
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, eps=adam_epsilon)

# 开始训练
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
epochs = ...
for epoch in range(1, epochs+1):
    print(f'Training epoch {epoch}/{epochs}')
    model.train()
    train_loss = 0.0
    for batch in tqdm(train_dataloader):
        inputs = tokenizer(batch['text'], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
        labels = batch['label']
        inputs.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(**inputs, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

可以参考以下步骤进行操作：

下载数据集：您可以从ModelScope中下载对应任务的训练集，并将其划分为训练集和验证集。如果您只有训练集数据，可以通过随机选取一部分样本作为验证集，或使用交叉验证等方法进行模型验证。

配置Fine-tune参数：使用您下载的预训练模型(例如Damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn)，根据您所拥有的数据集调整Fine-tune时的参数。例如，您可以调整epoch数、学习率、批量大小等超参数，以达到更好的微调效果。 执行Fine-tune：使用调整后的参数开始Fine-tune训练。这里需要注意的是，由于数据集较小，Fine-tune的过程可能会出现过拟合现象，因此可以适当减小模型的复杂度或引入一些正则化技巧以提高泛化能力。 以下是一个基于Transformers库实现微调的示例代码，你需要将其中的数据集、模型路径和Fine-tune参数替换为自己的实际值：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, AutoConfig, AdamW, get_linear_schedule_with_warmup
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import Text2SQLDataset
import torch
import numpy as np

# 配置参数
model_name = "Damo/nlp_convai_text2sql_pretrain_cn"
dataset_path = "/path/to/dataset"
output_dir = "/path/to/output/directory"
batch_size = 8
learning_rate = 1e-5
epochs = 5

# 加载数据集
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
train_dataset = Text2SQLDataset(dataset_path, tokenizer)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 加载预训练模型
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name, config=config)

# 配置Fine-tune优化器和学习率调度器
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
total_steps = len(train_loader) * epochs
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps)

# Fine-tune模型
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    for step, batch in enumerate(train_loader):
        input_ids = batch['input_ids']
        attention_mask = batch['attention_mask']
        labels = batch['labels']

        # 将数据送入设备
        input_ids = input_ids.to(device)
        attention_mask = attention_mask.to(device)
        labels = labels.to(device)

        # 前向传播和计算loss
        outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = outputs[0]

        # 反向传播和更新权重
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        optimizer.step()
        scheduler.step()

        # 输出loss值
        if step % 100 == 0:
            print("Epoch {} Batch {} Loss {:.4f}".format(epoch+1, step, loss.item()))

    # 保存模型
    model.save_pretrained(output_dir)
    tokenizer.save_pretrained(output_dir)

print("Training finished!")

在微调过程中您可能需要根据具体情况微调示例代码中的参数和网络结构，以获得更好的效果。

是的，ModelScope 提供了只使用训练集进行微调（fine-tuning）的示例。以下是一个简单的微调示例代码：

# 导入必要的库和模块
import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
from modelscope.api import publish_model

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 加载训练数据集
train_dataset = ...

# 仅使用训练集进行微调
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
for epoch in range(3):
    for batch in train_dataset:
        inputs = tokenizer(batch['text'], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
        labels = batch['label']
        outputs = model(**inputs, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

# 将微调后的模型发布到 ModelScope 平台上
publish_model(model, tokenizer, "my-finetuned-model", "1.0.0", task="text-classification")

在这个示例中，我们首先加载了一个预训练的 BERT 模型和相应的分词器，并创建了一个训练集（train_dataset）。然后，我们使用标准的 PyTorch 微调代码模板对模型进行了微调，仅使用训练集进行优化更新，训练了 3 个 epochs。最后，我们使用 publish_model 函数将微调后的模型和分词器发布到 ModelScope 平台上，用于后续评估和部署。

需要注意的是，这只是一个简单的微调示例，实际应用中可能涉及更复杂的数据预处理、模型优化和评估等过程。同时，还需要根据具体任务和数据集进行相应的调整和优化，并遵守相关的法规和规范。如果您在微调过程中遇到了任何问题，可以参考相关文档或者联系 ModelScope 的官方客服或技术支持团队，获得更专业和个性化的帮助和支持。

是的，ModelScope 提供了一些训练集的微调示例，以便用户能够快速入门并微调模型。这些示例包括以下内容:

1、数据集下载:ModelScope 提供了一些数据集下载链接，包括 ChineseText2SQL、QAData 和 RedditData 等。用户可以通过这些链接下载数据集，并将其用于微调模型。

2、模型下载:ModelScope 提供了一些预训练模型的下载链接，包括 BERT、GPT 和 Transformer 等。用户可以通过这些链接下载模型，并将其用于微调模型。

3、微调示例:ModelScope 还提供了一些微调示例，包括文本分类、问答和文本生成等任务。这些示例提供了一些基本代码框架，以便用户能够快速入门并微调模型。

此外，ModelScope 还提供了一些文档和教程，帮助用户了解如何使用 ModelScope 进行训练和微调。用户可以参考这些文档和教程，了解如何创建数据集、训练模型和微调模型。

是的，ModelScope 提供了一些训练集的微调示例，你可以参考这些示例来微调你的训练集。

ModelScope 提供的微调示例包括以下几种:

1、数据增强 (Data Augmentation):数据增强是通过在原始数据上进行一些操作来增加数据的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。ModelScope 提供了一些数据增强的示例，例如图像的旋转、缩放、平移、翻转等操作。

2、数据裁剪 (Data Sampling):数据裁剪是指从原始数据集中选择一些数据进行训练，而将其他数据保留下来作为验证集或测试集。ModelScope 提供了一些数据裁剪的示例，例如按行或按列裁剪数据集。

3、任务特定调整 (Task-Specific adjustments):任务特定调整是指针对特定任务进行调整，以提高模型的性能和泛化能力。ModelScope 提供了一些任务特定调整的示例，例如对图像数据进行预处理，对文本数据进行分词等。

4、模型微调 (Model Fine-tuning):模型微调是指将预训练模型转换为特定任务模型，并进行一些调整以提高模型的性能。ModelScope 提供了一些模型微调的示例，例如对文本分类模型进行微调，对图像分类模型进行微调等。

你可以根据你的具体任务和数据集情况，选择适合你的微调示例来微调你的训练集。

ModelScope是一个用于可视化和分析深度学习模型的工具，它支持各种各样的深度学习框架和模型。在ModelScope中进行微调的示例可以帮助您更好地了解如何使用该工具来分析和优化您的模型。

以下是一些只有训练集的微调示例：

1. 对于分类任务，您可以使用PyTorch中的torchvision库中的数据集来进行微调。例如，您可以使用CIFAR-10数据集进行微调。以下是一个PyTorch微调代码的示例：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# Load the CIFAR-10 dataset
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# Define your model
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# Define your loss function and optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# Train your model
for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

1. 对于语言模型，您可以使用PyTorch中的torchtext库中的数据集来进行微调。例如，您可以使用IMDb电影评论数据集进行微调。以下是一个PyTorch微调代码的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.data import Field, LabelField, BucketIterator

# Define your fields
text_field = Field(lower=True, include_lengths=True, batch_first=True)
label_field = LabelField(dtype=torch.float)

# Load the IMDb dataset
train_data, test_data = IMDB.splits(text_field, label_field)

# Build the vocabulary
text_field.build_vocab(train_data, max_size=10000)

# Define your model
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, 100)
        self.fc1 = nn.Linear(100, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = x.sum(dim=1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net(len(text_field.vocab))

# Define your loss function and optimizer
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# Train your model
train_iter, test_iter = BucketIterator.splits(
    (train_data, test_data), batch_size=32)

for epoch in range(10):
    for batch in train_iter:
        text, label = batch.text, batch.label
        optimizer.zero_grad()
        output = net(text)
        loss = criterion(output, label.float())
        loss.backward()
        optimizer.step()

print('Finished Training')

这些示例可以帮助您了解如何使用ModelScope来分析和优化您的模型。在实际应用中，您需要根据您的具体需求进行微调，例如选择合适的数据集、模型和超参数等。

有的，微调只用训练集的示例通常被称为单步微调，与基础模型训练相比，将会比较容易和快速完成。

以下是一个使用PyTorch框架和HuggingFace库进行单步微调的示例代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch

加载预训练模型和 tokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=2)

加载数据集

train_texts = ["this is the first sentence", "this is the second sentence"] train_labels = [1, 0]

将文本转换为模型输入格式

train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True)

将标签转换为Tensor对象

train_labels = torch.tensor(train_labels)

对模型参数进行微调

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=3e-5) model.train()

for epoch in range(3): optimizer.zero_grad()
outputs = model(input_ids=train_encodings['input_ids'], attention_mask=train_encodings['attention_mask'], labels=train_labels) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step()

保存微调后的模型

model.save_pretrained('./finetuned_model') tokenizer.save_pretrained('./finetuned_model') 在该示例中，我们选择bert-base-cased预训练模型进行微调，仅使用了训练集数据进行微调。首先，我们加载了预训练模型和tokenizer，然后加载了训练集数据。接下来，我们将训练集的文本转换为输入格式，并将标签转换为Tensor对象。接着，我们定义了优化器来进行微调，并使用训练集进行微调。最后，我们将微调后的模型和tokenizer保存在文件夹中。

需要注意的是，在这个示例中，我们只微调了三个epochs。对于更大的数据集，可能需要更多的epochs来进行微调。另外，这里的模型是二分类模型，如果是多分类模型，需要设置好num_labels参数的值。

同学你好，在ModelScope上只提供了训练集的微调示例，而没有完整的模型。不过，你可以通过ModelScope的API或其他工具获取到完整的模型，并将其下载到本地，再根据需要进行微调。

是的，ModelScope 提供了一个基于 PyTorch 平台的微调示例，该示例使用 Transformer 模型对特定任务进行微调。以下是示例的大致流程：

加载预训练的 Transformer 模型（例如 BERT）和相关的 PyTorch 库。 加载任务数据集，并将其转换为 PyTorch Dataset 和 DataLoader 对象，以便进行训练。 定义微调模型，一般是在预训练的模型的基础上添加额外的输出层（具体结构和参数可根据任务需求而定）。 定义优化器和损失函数，如使用 Adam 优化器和交叉熵损失函数。 执行训练循环，在每一轮中，通过调用模型和损失函数的计算方法来训练模型，并更新优化器的参数。 在训练完毕后，保存微调模型。

ModelScope 还提供了一些辅助函数和训练技巧，例如模型评估、学习率调整和监控模型性能等。 你可以通过访问 ModelScope 的文档和代码库来获取更多关于微调示例的细节和实现方式。

对于只有训练集的微调，可以通过在训练时使用数据增强技术来实现。数据增强是指通过对训练集中的样本进行一系列的变换，生成一些新的样本来增加训练数据的多样性和数量，从而提高模型的泛化能力。例如对图像数据进行随机旋转、缩放、裁剪等操作，或者对文本数据进行随机替换、插入、删除等操作。

在TensorFlow中，可以使用tf.keras.preprocessing.image模块中的ImageDataGenerator类来实现图像数据的增强。例如：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.1,
    height_shift_range=0.1,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest')

model.fit(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32), epochs=100)

这里的datagen定义了一些随机变换操作，然后通过datagen.flow生成一个数据生成器，每次从训练集中生成32个样本进行训练。类似的，对于文本数据，可以使用tf.keras.preprocessing.text模块中的Tokenizer类来实现数据增强。

ModelScope提供的训练数据集中通常包含训练集和验证集，因此如果要进行微调，需要使用微调的方法和工具对训练集和验证集进行微调，然后计算微调后的性能指标。例如，可以使用fine-tuning方法对训练集和验证集进行微调，并使用交叉验证来评估微调后的性能。

使用Trainer类对模型进行微调。在零样本学习的情况下，我们使用与常规微调相同的训练参数，例如学习率、批次大小、微调步骤数等。

reasonml Copy from transformers import TrainingArguments, Trainer

training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", evaluation_strategy="steps", eval_steps=100, save_steps=100, num_train_epochs=5, per_device_train_batch_size=32, per_device_eval_batch_size=32, learning_rate=1e-4, warmup_steps=100, weight_decay=0.01, logging_dir="./logs", logging_steps=100 )

trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, data_collator=lambda data: {"input_ids": [x[0] for x in data], "attention_mask": [x[1] for x in data], "labels": [x[2] for x in data]} )

trainer.train() 在上述代码中，我们使用Trainer类对模型进行了微调。我们还使用data_collator参数将数据转换为模型所需的格式。

根据提供的信息，您询问有关ModelScope的仅包含训练集微调示例的情况。很遗憾，根据提供的信息，没有直接指向ModelScope的仅包含训练集微调示例的链接或文档。ModelScope是一个用于模型推理、训练和评估的库，它可以与各种领域的模型一起使用，并提供了统一的API体验[3]。

然而，微调模型通常是一个常见的任务，可以通过其他库和框架来执行，例如OpenAI、Hugging Face、Microsoft Azure等。这些库和框架提供了关于如何微调预训练模型的示例和文档。

以下是一些相关的资源和链接，这些资源可能会为您提供关于微调模型的示例和指导：

1. OpenAI：OpenAI提供了有关如何微调其模型的文档和示例。您可以访问OpenAI的帮助中心，了解有关微调的更多信息[1]。

2. Hugging Face：Hugging Face提供了广泛的自然语言处理模型，您可以使用其提供的示例和文档来微调预训练模型。您可以参考Hugging Face的文档，了解如何微调预训练模型[2]。

3. Microsoft Azure：Microsoft Azure的OpenAI服务提供了定制模型的功能，可以进行微调和自定义模型以适应特定的数据集。您可以查阅Microsoft Azure的文档，了解如何使用Azure OpenAI服务进行模型的定制和微调[4]。

请注意，由于无法查看特定的示例或链接内容，我无法提供针对ModelScope的具体示例。建议您参考相关库和框架的文档和示例，以获得有关微调的更多信息，并根据您的具体需求进行调整。

如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请随时提问。

当你只有训练集的时候，微调模型的方法可以是将训练集划分为训练集和验证集，用训练集来微调模型，用验证集来评估模型的性能。以下是一个示例代码，使用 PyTorch 框架来微调 ResNet18 模型：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn

# 定义数据预处理
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载训练集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 定义模型
net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = net.fc.in_features
net.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 微调模型
for epoch in range(10):  # 微调10个epoch
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # 每100个batch输出一次loss
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

在这个示例中，我们首先定义了数据预处理，然后加载了训练集，并将其划分为大小为128的batch。接着定义了 ResNet18 模型，并将其最后一层的输出改为10，以适应我们的数据集。然后定义了损失函数和优化器。最后，在一个循环中进行微调，每个epoch微调一次，每100个batch输出一次loss。