RVC训练模型的训练次数因取决于多种因素，如数据集大小、网络结构复杂度、学习率等。一般情况下，训练次数越多，模型的性能越好，但同时也会增加计算资源及时间的开销。因此，训练次数需要根据具体情况进行权衡。
一种常用的训练策略是进行逐渐降低学习率的训练，提高模型的精度稳定性。
总体来说，一个合适的训练次数需要在实践中进行实验，找到一个平衡点：在给定时间和资源条件下，提供相对最佳的模型性能。
RVC训练模型需要GPU进行加速，因此显卡要求是比较高的。最好选择NVIDIA的高端显卡，如RTX 3080、RTX 3090等。这样可以保证在训练时有足够的处理能力，同时还可以提高训练的速度和效率。
对于一些较小的模型和数据量，也可以选择一些低端显卡，如GTX 1060或GTX 1660Ti等。但是如果使用这些低端显卡会导致训练速度变慢，甚至可能导致训练失败。因此，选择适合的显卡非常重要。
RVC训练模型需要训练多少次，其实并没有一个确定的答案，因为它取决于许多因素，如数据集的大小、模型的复杂程度、训练算法的效率等等。
一般来说，为了获得更好的性能，需要持续不断地进行训练，直到模型的损失函数收敛到一个合理的水平。同时，在实际应用中，也需要进行模型选择和调整来避免模型过度拟合或欠拟合，这也会影响到训练次数的数量。
综合而言，训练模型需要进行多次试验和调整，以找到最佳的训练次数。