更新时间：2025-09-12 GMT+08:00
超参设置
迭代步数/Iterations
表示模型参数/权重更新的次数。在调优过程中，Qwen2-72B-1K模型的每一个Iterations会消耗512条训练数据，其他模型的每一个Iterations会消耗32条训练数据。
当数据集是数百量级，则建议迭代4~8个epoch（epoch表示整个数据集被完整地用于一次训练的次数）；当数据集是数千量级，则建议迭代2~4个epoch；当数据集是更大数量，则建议迭代1~2个epoch。
总Iterations = 整个数据集完整训练需要的Iterations * epoch。例如，当一个数据集有3200条数据，完整训练一个数据集的Iterations为100，迭代2个epoch，总Iterations就是200。
取值范围：1~100000
学习率/learning_rate
设置每个迭代步数（iteration）模型参数/权重更新的速率。学习率设置的过高会导致模型难以收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢。
取值范围：[0, 0.1]
默认值：0.00002
建议微调场景的学习率设置在10-5这个量级。
