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更新了实验验证章节的内容，包括硬件配置、LoRA微调参数、计算资源占用和训练指标变化的详细描述。新增了三张图表（monitor.png、training_metrics.png、after_train.png）以直观展示训练过程中的系统资源占用、训练指标变化和微调后的效果。这些修改增强了实验部分的完整性和可读性。
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890 B
Python
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Python
import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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# 读取CSV文件
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data = pd.read_csv('training_data.csv')
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# 创建图表
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plt.figure(figsize=(12, 9))
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# 绘制梯度范数变化曲线
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plt.subplot(3, 1, 1) # 修改为 3行1列的第1个
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plt.plot(data['Step'], data['grad_norm'], label='Gradient Norm')
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plt.xlabel('Step')
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plt.ylabel('Gradient Norm')
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plt.legend()
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# 绘制损失值变化曲线
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plt.subplot(3, 1, 2) # 修改为 3行1列的第2个
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plt.plot(data['Step'], data['loss'], label='Loss', color='orange')
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plt.xlabel('Step')
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plt.ylabel('Loss')
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plt.legend()
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# 绘制学习率变化曲线
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plt.subplot(3, 1, 3) # 修改为 3行1列的第3个
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plt.plot(data['Step'], data['learning_rate'], label='Learning Rate', color='green')
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plt.xlabel('Step')
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plt.ylabel('Learning Rate')
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plt.legend()
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# 调整布局并保存图片
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plt.tight_layout()
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plt.savefig('training_metrics.png')
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plt.show() |