更新时间：2025-11-13 GMT+08:00
查看图像问答大模型训练状态与指标
模型启动训练后，模型的训练任务状态请在“模型训练”页面进行查看。单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。
查看模型训练状态
在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。
查看训练指标
对于训练状态为“已完成”的任务，单击任务名称，可在“训练结果”页面查看训练指标，模型的训练指标介绍请参见表2。
图1 查看训练指标
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模型 |
训练指标 |
指标说明 |
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多模态大模型 |
训练损失值(Training Loss) |
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 多模态大模型中采用的是交叉熵损失函数。 计算公式为： q(xi) 是文本的第 i 个单词为 xi 的模型的概率估计。公式通过 “对数概率平均取负” 的方式，将多模态模型对每个token的预测概率转化为可优化的损失值。主要运用交叉熵思想，衡量模型预测分布与真实标签的差异，通过最小化损失让模型学会更准确地生成或理解语言序列。 |
获取训练日志
单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。
对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。
训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如worker-0表示第一个工作节点）进行筛选查看。
图2 获取训练日志
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