carry/gzhu-biyesheji
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carry 8c35a38c47 feat(frontend): 更新模板选择功能 
- 在模板选择变更时，获取所选模板的详细信息
- 创建 PromptTemplate 对象并获取输入变量列表
- 此更新为后续的模板编辑功能做准备
 2025-04-15 21:31:50 +08:00
carry 7ee751c88f fix(frontend): 移除文档生成页面的冗余事件绑定代码 
- 删除了原有的简单事件绑定逻辑，这些逻辑仅将输入值赋给状态变量
- 为后续添加更复杂的文档选择更改事件处理函数做准备
 2025-04-15 20:44:26 +08:00
carry b715b36a5f feat(frontend): 更新数据集生成页面并添加独立运行功能 
- 重构导入路径，使用绝对路径替换相对路径
- 新增文档和模板选择的事件处理函数
- 添加独立运行数据集生成页面的功能
- 优化代码结构，提高可读性和可维护性
 2025-04-15 17:13:52 +08:00
carry 8023233bb2 feat(prompt): 增加模板变量有效性检查 
- 在 promptTempleta 模型中添加字段验证器
- 验证模板内容是否包含必要的 document_slice 变量
- 如果缺少该变量，抛出 ValueError 异常
 2025-04-15 16:54:17 +08:00
carry 2a86b3b5b0 fix(db): 初始化 prompt store 时插入第一条记录的 ID 从 0 改为 1 
- 将初始化时插入的第一条记录的 ID 从 0 改为 1
- 修正了文档节选的变量名，从 {content} 改为 {document_slice}
 2025-04-15 16:45:12 +08:00
carry ca1505304e fix(tools): 更新 tools/__init__.py 中的导入语句 
- 将 from .doc import * 改为 from .document import *
- 这个修改统一了文档处理模块的命名，提高了代码的一致性和可读性
 2025-04-15 16:31:55 +08:00
carry df9260e918 fix(db): 修复初始提示词的变量花括号的空格问题 2025-04-15 16:13:57 +08:00
carry df9aba0c6e refactor(tools): 重命名模块并更新导入 
- 将 scan_doc_dir.py 重命名为 document.py
- 将 socket.py 重命名为 port.py
- 更新 __init__.py 中的导入语句
- 在 port.py 中添加测试代码，用于查找可用端口
 2025-04-15 15:47:44 +08:00
carry 6b87dcb58f refactor(frontend): 重构数据集生成页面的变量命名逻辑 
- 将 prompt_choices 变量重命名为 prompt_list，以更准确地反映其内容
- 更新相关代码中对这两个变量的引用，以保持一致性
 2025-04-15 15:40:24 +08:00
carry d0aebd17fa refactor(global_var): 重构全局变量管理 
- 移除了 _docs 全局变量
- 更新了 get_docs() 函数，使其在每次调用时重新扫描文档目录
- 优化了全局变量初始化逻辑
 2025-04-15 15:25:44 +08:00
carry d9abf08184 fix(frontend): 修复表格选择事件的行数据获取问题 
- 在 prompt_manage_page 和 setting_page 中更新了 select_record 函数
- 使用 DataFrame.iloc 方法获取选中行的数据，并转换为列表
- 添加了将第一列数据转换为整数的逻辑
- 更新了表格选择事件的参数，增加了输入和输出参数
- 将 gradio 版本升级到 5.25.0
 2025-04-15 15:10:15 +08:00
carry 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
carry 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
carry 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
carry 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
carry 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
carry 148f4afb25 fix(main): 修复unsloth没有最先导入的问题，删除了重复的导入语句 2025-04-14 16:31:47 +08:00
carry 11a3039775 fix(train_page): 修正模型训练保存路径 2025-04-14 16:31:00 +08:00
carry a4289815ba build: 添加 tensorboard 依赖 
- 在 requirements.txt 中添加 tensorboard>=2.19.0
- 此改动增加了 tensorboard 作为项目的新依赖项
 2025-04-14 16:30:39 +08:00
carry 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
carry 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
carry 4f09823123 refactor(tools): 优化 train_model 函数定义 
- 添加类型注解，提高代码可读性和维护性
- 使用多行格式定义函数参数，提升代码格式美观
 2025-04-14 14:28:36 +08:00
carry 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
carry 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
carry 4558929c52 fix: 调整了import的顺序，让unsloth最先import以提高性能 2025-04-13 21:35:47 +08:00
carry 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
carry 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