模型和训练配置

{
  "model_path": "path/to/model.pth",
  "model_type": "bert",
  "num_epochs": 10,
  "batch_size": 32,
  "learning_rate": 0.001,
  "weight_decay": 0.1,
  "num_workers": 4,
  "device": "cuda",
  "max_length": 512,
  "num_labels": 10
}

数据集配置

{
  "train_data_path": "path/to/train_data.csv",
  "test_data_path": "path/to/test_data.csv",
  "vocab_path": "path/to/vocab.txt",
  "label_mapping_path": "path/to/label_mapping.txt"
}

预处理配置

{
  "preprocessing_steps": [
    {
      "type": "lowercase",
      "params": {}
    },
    {
      "type": "remove_punctuation",
      "params": {}
    },
    {
      "type": "tokenization",
      "params": {
        "max_length": 512,
        "padding": 0,
        "truncate": true
      }
    }
  ]
}

模型优化配置

{
  "model_kwargs": {
    "hidden_size": 512,
    "num_hidden_layers": 6,
    "num_attention_heads": 8,
    "dropout_rate": 0.1
  }
}

训练策略

{
  "training_strategy": {
    "early_stopping": true,
    "save_weights": true,
    "save_best_only": true,
    "val_split": 0.1,
    "logging_step": 100,
    "eval_step": None
  }
}

其他配置

{
  "random_seed": 42,
  "data_augmentation": {
    "use": true,
    "type": "random_masking",
    "probability": 0.1
  }
}

注意事项：

• 确保数据路径和文件名正确。
• 根据你的任务需求调整模型参数（如 hidden_size、num_hidden_layers 等）。
• 如果使用多线程或多GPU,确保环境配置正确。
• 如果使用预训练模型,确保路径正确并加载正确的模型权重。

你可以根据具体的任务需求调整这些配置，或者参考官方文档和示例代码来更好地使用 NekoRay。