动手实践篇2：文档场景信息抽取（PP-ChatOCRv2_doc）模型训练

Lesson 2 模型训练

第一步：选择产线

• 界面位置： [选择产线] -> [文档图像信息抽取]
• 操作方式：选择完成后点击下一步
• 预置模型：系统内置了版面分析、文本检测、文本识别、表格识别等基础模型。

模型类别	模型名称
版面分析	PicoDet_layout_1x
文本检测	PP-OCRv4_server_det / PP-OCRv4_mobile_det
文本识别	PP-OCRv4_server_rec / PP-OCRv4_mobile_rec
表格识别	SLANet

第二步：数据准备

• 界面位置： [选择模型] -> [添加数据集] -> [未校验数据集] -> [数据校验]
• 操作方式：配置完成后点击下一步

1. 选择模型：先选择 [文本识别/PP-OCRv4_server_rec]，来微调手写文本识别服务器端模型。之后选择 [文本识别/PP-OCRv4_mobile_rec] ，来微调手写文本识别移动端模型。

2. 添加数据集：通过添加数据集的方式，将准备好的训练数据导入系统。完成一次训练后，相关数据将自动保存至您的个人数据集中，无需重复上传。其中， [已校验数据集] 已经达到 PaddleX 的数据校验成功的数据集，可以直接使用； [未校验数据集] 是您程序中导入的未校验数据，未必满足 PaddleX 要求的格式，需要处理并校验成功后方可使用。这里我们点击 [已校验数据集] ，选择内置的样例数据 [中文手写数据集]。

3. 数据校验：预先检查添加数据集的标注和内容，确保数据是否满足后续训练要求。此外，能够看到每个数据的标注样式，并获取整个数据集样本的长度分布情况统计，帮助您更好地了解数据的分布和特性。

💡 实践经验：

经过数据校验，可以观察到当前手写文字数据集中，大部分训练数据包含 5-10 个文字，同时，含有 20 个字以上的长文本样本也占据了较大的比例。这一数据特点提示我们在模型训练时，需要特别关注长文本的处理问题，确保模型能够准确识别并处理这些较长的手写文字序列。

例如，文本识别中，默认可处理的最长文本数为 25，如发现训练数据中超过 25 的数据过多时，需要在参数准备中，选择 [修改配置文件]，将 max_text_length 放大至 50。

✅ 第三步：参数准备
📍 界面位置：【设置参数】

🖱️ 操作方式：填写完成后点击下一步

参数准备阶段有以下三个部分支持自定义配置：

基础配置：

重点关注训练轮次、批大小、学习率这三个核心参数的调整。

• 训练轮数：决定了模型对数据的重复学习次数；训练轮次越大，耗时越久，最终精度通常越高。
• 批大小：每一次训练迭代中使用的样本数量；单卡 Batch Size，值越大，显存占用越高。
• 学习率：影响着模型参数更新的步长；学习率建议参考 Batch Size 进行同比例的调整。

高级配置：

预训练模型路径已默认设置为官方权重，使用这些权重可以加速模型的收敛过程，并有助于提升模型的精度。

当然，如果您有自己训练的模型权重，也可以随时替换官方权重进行使用。

若训练过程中发生意外中断也无需担心，可以加载断点训练权重，从而无缝继续之前的训练进程。

进阶使用：

除了通过表单来修改常用参数外，对于追求更高灵活性的高阶用户，我们还提供了点击“修改配置文件”的选项，允许您进行更细致的参数设置，包括但不限于学习率衰减、正则化系数调整以及数据增广等个性化配置。

本节实战任务是跑通 baseline，下节将详细介绍模型评估和调参策略。可以参考如下截图修改配置文件：

• 训练轮次为 20
• 批大小为 64
• 卡数选择 4 卡
• 学习率为 0.001
• 并在高级设置里将评估间隔修改为 2000

✅ 第四步：提交训练
📍 界面位置：【选择训练环境】 -> 【提交训练】

🖱️ 操作方式：点选后提交训练

选择环境：

在选择训练环境时，请确保训练卡数乘以单卡 batch_size 等于总 batch_size。同时，学习率应与总 batch_size 保持同步调整。当前的学习率设置是基于 4 卡训练的，若您打算在单卡环境下进行训练，则学习率需相应除以 4。

日志查看：

完成环境选择后，点击提交训练可以看到实时日志打印。等待模型训练完毕后可以在右上角进行评估和部署。

1.不同于教程中直接选择内置数据集，希望大家可以体验自行上传准备数据的流程。因此请尝试下载训练数据，上传至产线完成数据校验，并在校验成功页面截图。

2.按照参数准备截图中的配置（训练轮次为 20，批大小为 64, 卡数选择 4 卡，学习率为 0.001）修改配置文件参数完成 PP-OCRv4_server_det 模型训练，并截图。

PP -ChatOCRv2_doc模型训练和部署过程从选择文档图像提取管道开始。进入【选择产线】->【文档图像信息抽取】，预装了布局分析、文本检测、识别、表格识别等模型，如PicoDet_layout_1x、PP-OCRv4_server_det、PP-OCRv4_mobile_det、PP-OCRv4_server_rec、PP-OCRv4_mobile_rec和SLANet可用。接下来，在数据准备阶段，您可以使用预装的数据集或通过[选择模型] -> [添加数据集] -> [未校]上传并验证自己的数据来微调手写文本识别模型验货数据集] -> [数据校验]。如果你的数据集包含长文本，则必须将max_text_length参数调整为 50。之后，转到[设置参数]下的参数配置，在其中设置基本参数，例如 epochs（20）、batch size（64）、GPU 卡（4 )、学习率（0.001）。高级用户可以自定义学习率衰减、数据增强等更详细的配置。参数准备好后，您可以通过[选择训练环境] -> [提交训练]提交训练]，确保根据使用的 GPU 数量正确调整批处理大小和学习率。在训练期间，您可以监控实时日志，并在完成后评估和部署模型。作为一项额外任务，而不是使用预先安装的数据集，鼓励您上传和验证自己的数据，然后完成PP-OCRv4_server_det模型训练并捕获结果的屏幕截图。此过程提供了训练、配置和部署 PP-ChatOCRv2_doc 模型的实践经验，同时探索数据集准备和参数调整策略。