carry/gzhu-biyesheji
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9806334517 fix(train_page): 捕获训练过程中的异常并终止 TensorBoard 进程 
- 在训练过程中添加异常捕获，将异常信息转换为 gr.Error 抛出
- 确保在发生异常时也能终止 TensorBoard 子进程
 2025-04-20 21:40:46 +08:00
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994d600221 refactor(frontend): 调整 TensorBoard iframe 高度 
- 将 TensorBoard iframe 的高度从 500px 修改为 1000px
- 此修改旨在提供更宽敞的显示区域，改善用户体验
 2025-04-20 21:25:37 +08:00
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868fcd45ba refactor(project): 重构项目文件组织结构 
- 修改模型管理和训练页面的导入路径
- 更新 main.py 中的导入模块
- 调整 tools 包的内容，移除 model 模块
- 新建 train 包，包含 model 模块
- 优化 __init__.py 文件，简化导入语句
 2025-04-19 21:49:19 +08:00
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a27a1ab079 refactor(frontend): 重构训练页面布局并优化用户界面 
- 调整数据集下拉框布局位置
- 新增超参数输入组件
- 修改训练日志输出框标签为"训练状态"
- 添加 TensorBoard 可视化 iframe 显示框
 2025-04-15 00:12:09 +08:00
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aa758e3c2a feat(train_page): 添加 TensorBoard 可视化 
- 在训练页面添加 TensorBoard iframe 显示框
- 实现动态生成 TensorBoard iframe 功能
- 更新训练按钮点击事件，同时更新 TensorBoard iframe
 2025-04-14 23:28:43 +08:00
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664944f0c5 feat(frontend): 优化 TensorBoard 端口占用问题 
- 新增端口检测逻辑，动态分配可用端口
- 修改 TensorBoard 启动过程，使用动态分配的端口
- 添加 socket 模块，用于端口检测
 2025-04-14 17:06:44 +08:00
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9298438f98 feat(train_page): 启动 TensorBoard 进程并确保训练结束后终止 
- 在训练页面中添加 TensorBoard 进程启动代码
- 创建日志目录并启动 TensorBoard 子进程
- 在训练结束后终止 TensorBoard 进程
 2025-04-14 17:00:33 +08:00
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4f7926aec6 feat(train_page): 实现训练目录自动递增功能 
- 在 training 文件夹下创建递增的目录结构
- 确保 training 文件夹存在
- 扫描现有目录，生成下一个可用的目录编号
- 更新训练模型函数，使用新的训练目录
 2025-04-14 16:46:29 +08:00
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11a3039775 fix(train_page): 修正模型训练保存路径 2025-04-14 16:31:00 +08:00
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088067d335 train: 更新模型训练功能和日志记录方式 
- 修改训练目录结构，将检查点和日志分开保存
- 添加 TensorBoard 日志记录支持
- 移除自定义 LossCallback 类，简化训练流程
- 更新训练参数和回调机制，提高代码可读性
- 在 requirements.txt 中添加 tensorboardX 依赖
 2025-04-14 16:19:37 +08:00
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9fb31c46c8 feat(train): 添加训练过程中的日志记录和 loss 可视化功能 
- 新增 LossCallback 类，用于在训练过程中记录 loss 数据
- 在训练模型函数中添加回调，实现日志记录和 loss 可视化
- 优化训练过程中的输出信息，增加当前步数和 loss 值的打印
 2025-04-14 15:18:14 +08:00
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1a2ca3e244 refactor(train): 重构训练功能并移至新模块 
- 将训练逻辑从 train_page.py 移至 tools/model.py
- 新增 train_model 函数，包含完整的训练流程
- 更新 train_page.py 中的回调函数，使用新的训练函数
- 移除了 train_page.py 中未使用的导入
 2025-04-14 14:17:04 +08:00
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bb1d8fbd38 feat(train_page): 添加训练 Loss 曲线显示功能 
- 在训练页面添加了 Loss 曲线图表
- 实现了 GradioLossCallback 类用于记录训练过程中的 Loss 数据
- 修改了训练函数，通过回调函数收集 Loss 信息并更新图表
- 优化了训练函数的返回值结构，支持同时返回文本日志和 Loss 数据
 2025-04-13 21:49:43 +08:00
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0722748997 feat(train_page): 添加 LoRA 秩动态输入功能 
- 在训练页面新增 LoRA 秩输入框，使用户可以动态设置 LoRA 秩
- 更新训练模型函数，添加 LoRA 秩参数并将其用于模型配置
- 保留原有功能，仅增加 LoRA 秩相关配置
 2025-04-13 21:12:02 +08:00
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e08f0059bb feat(train_page): 优化训练过程以专注于响应生成 
- 引入 train_on_responses_only 函数，用于优化训练过程
- 设置 instruction_part 和 response_part 参数，以适应特定的对话格式
- 此修改旨在提高模型在生成响应方面的性能和效率
 2025-04-13 21:05:14 +08:00
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79d3eb153c refactor(train_page): 优化训练页面布局和功能 
- 移除了 max_steps_input 组件，减少不必要的输入项
- 将 per_device_train_batch_size_input 和 epoch_input 的标签简化为 "batch size" 和 "epoch"
- 新增 save_steps_input 组件，用于设置保存步数
- 修改 train_model 函数，移除了 max_steps 参数
- 更新了 trainer.train() 方法的调用，设置 resume_from_checkpoint=False
 2025-04-13 01:56:10 +08:00
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2d39b91764 feat(train_page): 添加模型训练超参数配置功能 
- 新增学习率、批次大小、最大训练步数等超参数输入组件
- 实现超参数在训练过程中的动态应用
- 调整训练参数以适应不同硬件环境
- 优化训练过程，支持按步数保存模型
 2025-04-13 01:04:27 +08:00
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539e14d39c feat(frontend): 完成了前端微调的代码逻辑 2025-04-12 18:42:22 +08:00
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611904cef9 feat(frontend): 添加数据集选择功能到训练页面 
- 在 train_page.py 中添加数据集选择下拉框
- 从全局变量中获取数据集列表并设置初始值
- 添加交互性和自定义值支持
 2025-04-11 19:43:34 +08:00
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519a5f3773 feat(frontend): 添加前端页面模块并实现基本布局 
- 新增 chat_page.py、setting_page.py 和 train_page.py 文件，分别实现聊天、设置和微调页面的基本布局
- 添加 main.py 文件，集成所有页面并创建主应用
- 在 requirements.txt 中添加 gradio 依赖
 2025-04-06 14:49:01 +08:00