# BERT模型训练配置
database:
  url: "mysql+pymysql://root:root@localhost/news_classifier"  # 数据库连接URL
  data_limit: 1000  # 加载数据量限制

model:
  name: "bert-base-chinese"  # 模型名称
  num_labels: 9  # 分类数量
  output_dir: "./models/deep_learning/bert_finetuned"  # 模型输出目录

training:
  use_gpu: true  # 是否使用GPU（自动检测）
  epochs: 3  # 训练轮数
  batch_size: 8  # 训练批大小
  learning_rate: 2e-5  # 学习率
  warmup_steps: 500  # 预热步数
  weight_decay: 0.01  # 权重衰减
  fp16: null  # 混合精度（null表示自动检测）

# 日志和输出配置
logging:
  level: "INFO"  # 日志级别
  file: "./training.log"  # 日志文件

# 设备配置
device:
  max_memory: "8GB"  # 最大内存限制
  gradient_checkpointing: true  # 梯度检查点

# 性能优化
optimization:
  gradient_accumulation_steps: 1  # 梯度累积步数
  mixed_precision: true  # 混合精度（如果支持）