模型训练操作

训练配置

在工作流中配置模型节点后，需要设置训练参数：

基本参数

参数	说明	推荐值
Epochs	训练轮数	100-300
Batch Size	批次大小	4-16（取决于 GPU 显存）
Learning Rate	学习率	1e-4
Optimizer	优化器	AdamW
Loss Function	损失函数	Dice Loss / Cross Entropy

数据分割

参数	说明	推荐值
Train Ratio	训练集比例	0.7
Val Ratio	验证集比例	0.15
Test Ratio	测试集比例	0.15

启动训练

1. 配置好训练参数
2. 选择执行 Worker（GPU / CPU）
3. 点击"开始训练"
4. 系统将任务提交到 Celery 队列

训练监控

训练过程中可以实时查看：

• 损失曲线 — 训练集和验证集的 loss 变化
• 指标曲线 — Dice 系数、IoU 等指标变化
• 资源使用 — GPU 显存、CPU 使用率
• 训练日志 — 详细的训练输出

断点续训

如果训练中断，可以从最近的 checkpoint 继续训练：

1. 在训练任务列表中找到中断的任务
2. 点击"继续训练"
3. 系统从最近的 checkpoint 恢复

超参数搜索（可选）

支持自动超参数搜索：

• 网格搜索
• 随机搜索
• 贝叶斯优化