仕様・利用条件は変わることがあります。重要な判断は原典と実際の結果で再確認してください。
この手段について
- 目的
- TRLのtrainerで小さな検証用の学習を試す
- 構成
- TRL + Python
最短の利用経路
- 対応モデル・データの権利と資源を確認する
- 公式の小さな学習例へ検証データを渡す
- loss・生成物と評価用の結果を区別して確認する
必要条件
- 対応するPython・runtimeとモデルの利用条件
- 送信範囲・接続先・認証・費用と資源を確認する
- 公式の利用開始案内でTRLの対応環境・導入方法・利用条件を確認し、検証用の環境へ用意します。
向く場面
TRLのtrainerで小さな検証用の学習を試すという一つの目的を、この利用経路で短く試したい場面。
向かない場面
実データの権利や必要資源を確認しない学習。
確認方法
train条件と保存物を照合し、学習lossだけで汎化性能を判断しません。