Época (epoch)
Uma passada completa do conjunto de treinamento pelo modelo. As execuções de fine-tuning costumam ser de 1 a 4 épocas; cada época extra multiplica o custo de GPU da execução e, passado um ponto, causa overfitting.
O que é
Se o seu dataset tem 10.000 exemplos e você treina por 3 épocas, o modelo vê 30.000 exemplos no total (numa ordem aleatória diferente a cada vez). O tempo real e o custo de GPU escalam quase linearmente com o número de épocas.
Por que importa
O número de épocas é o botão com o efeito mais direto sobre o custo da execução. Mais não é melhor: 1-3 épocas é o padrão para fine-tuning LoRA, e a perda de validação costuma começar a subir depois disso.