你好，我用机器学习PAI业务数据训练了easy_transfer的bert双塔文本匹配，约10w样？

很高兴听到您通过机器学习 PAI 业务数据进行了训练，并使用 EasyTransfer 的 BERT 双塔模型进行文本匹配。要查看训练过程中的损失变化以及在验证集上效果最好的 checkpoint，请按照以下步骤操作：

1. 加载模型结果：从 Oss 中下载或加载模型结果。

2. 导入必要的库和模块：在 Python 环境中导入所需的库和模块，例如 TensorFlow 或 PyTorch（根据您使用的框架）。

3. 加载检查点和日志文件：使用相应的函数加载保存的检查点和训练日志文件。

4. 分析训练日志：通过分析训练日志文件，可以获得训练过程中的损失变化情况。一般而言，训练日志文件会记录每个 epoch 的训练和验证阶段的损失值。

5. 绘制损失曲线：使用 Python 的数据可视化工具（如 Matplotlib）将训练和验证阶段的损失值绘制成损失曲线图。这样可以直观地观察损失的变化趋势。

6. 找到最佳验证效果的检查点：通过比较验证阶段的损失值或其他评估指标，在所有保存的检查点中找到在验证集上效果最好的模型。

具体实现步骤可能因您的环境和框架而有所不同，但以上步骤提供了一个一般性的指导。请参考相应的框架文档和示例代码来了解更多细节，并根据您的具体情况进行适当地调整。

希望这个回答对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。