文档摘要

3.3 模型训练与微调流程 本节摘要：数据就绪，启动训练。本节讲清 train.py 的训练流程（数据加载 → 前向反向 → 周期评估 → 保存检查点）、训练日志怎么看、以及"微调"在 NanoGPT 里的两种含义（继续训练与领域适配）。 本节目标 阅读完本节，你应当能够： 说出 train.py 的核心流程 看懂训练日志 理解检查点的作用 掌握微调的两种方式 判断训练是否正常 一、问题与直觉 "训练跑起来了，然后呢？ 会员。《3.3 模型训练与微调流程》收录于灏天文库文集《NanoGPT轻量级GPT模型训练教程》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/398-nanogpt%E8%BD%BB%E9%87%8F%E7%BA%A7gpt%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%95%99%E7%A8%8B

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