carry 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
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基于文档驱动的自适应编码大模型微调框架

简介

本人的毕业设计

项目概述

  • 通过深度解析私有库的文档以及其他资源,生成指令型语料,据此对大语言模型进行针对私有库的微调。

项目技术

  • 使用unsloth框架在GPU上实现大语言模型的qlora微调
  • 使用langchain框架编写工作流实现批量生成微调语料
  • 使用tinydb和sqlite实现数据的持久化
  • 使用gradio框架实现前端展示

施工中......

Description
No description provided
Readme MIT 6 MiB
Languages
TeX 63.9%
Python 36.1%