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。