根据搜索结果 ，在使用SFTTrainer进行训练时，并没有一个特定的loss值可以被认为是“合适”的，因为训练损失（training loss）和验证损失（validation loss）会随着训练的进行而变化。例如，一个模型可能在训练集上的损失为0.5，而在验证集上的损失为0.7，这可能是一个合理的范围，但具体还需根据问题和数据集的特性来评估。在机器学习和深度学习中，“loss”（损失函数）的

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今天早些时候我在一个在线论坛上看到有用户在找如何恢复被删除的Performance Schema 数据库的方法。老实说，恢复删掉的performance schema数据库非常容易，下面就是操作命令：一旦你的操作成功了，就需要重启MySQL 服务。重启完成，你就有新的Performance Schema 数据库了。不用担心，你的数据是不会存在这个新的数据库的（译者注：这里指Performance

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现在你已经了解了开始使用 GPG 所需要的一切，包括为自己和他人加密文件。正如我前面提到的，这只是为了了解 GPG 的加密和解密过程是如何工作的。你刚刚获得的基本 GPG 知识在应用于真实世界的场景中时可以更上一层楼。还需要一些帮助来弄清楚一些东西，或者有一些不工作的东西？欢迎在下面的评论中留下任何内容。via:lujun9972wxywxy本文由LCTT原创编译，Linux中国荣誉推出转至：ht

1. 背景上一篇介绍了基于训练加速框架Unsloth，微调训练Llama3的显卡资源占用及训练时间对比。近期Unsloth新增了Qwen1.5的模型适配，因此本qiang~马不停蹄地又进行了一次实验对比。对Unsloth的简介，感兴趣的客观可以查阅上一篇《LLM微调加速神器：Unsloth + LLama3》。2. 实战本着眼过千遍不如手过一遍的宗旨，本qiang~针对Unsloth做了一个对比实

本教程详细介绍了如何使用Unsloth和LooPIN环境对Llama 3进行微调。通过这一过程，我们不仅学会了数据准备和模型训练的核心步骤，还掌握了如何利用GPU资源进行高效的模型训练。我们会在后续教程中继续探讨LLM的工程实践。转至：https://blog.51cto.com/u_16765961/10814836。

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之前对spring不太了解，拷贝书上的一个表单上传的例子，例子可以实现图片上传，但要一个额外的FileUpload类处理，此类
 返回一个map对象，通过map可以抓取到表单中的数据，发现功能不错。可是把项目部署到虚拟机centos老是报FileUpload的
 错误，于是决定去除图片功能直接提交form，对表单 中信息用String id =..