parser.add_argument("--eval_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--save_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--test_size", type=int, default=200) parser.add_argument("--resume_from_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--lora_remote_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--ignore_data_skip", type=str, default="False") 里面的ignore_data_skip resume_from_checkpoint eval_steps test_size 这些参数的作用是什么

这些参数的作用如下：

- `ignore_data_skip`: 控制是否忽略数据跳过，默认为"False"，即不忽略。当设置为"True"时，模型将不会跳过任何数据，而是使用所有可用的数据进行训练。
- `resume_from_checkpoint`: 指定要从哪个检查点文件恢复训练。默认为None，表示不使用检查点文件而是从头开始训练。
- `eval_steps`: 指定在训练过程中每经过多少步骤后进行一次评估。默认为200，表示每200个步骤进行一次评估。
- `save_steps`: 指定在训练过程中每经过多少步骤后保存一次模型的检查点。默认为200，表示每200个步骤保存一次检查点。
- `test_size`: 指定用于测试的数据集大小。默认为200，表示从数据集中随机选择200个样本用于测试模型性能评估。

希望能对你有所帮助！如果有其他问题，请随时提问。