carry/gzhu-biyesheji
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carry 5c7ced30df fix(db): 修复 prompt_store 初始化逻辑 
- 在插入默认模板之前检查数据库是否为空，如果数据库已有数据，则跳过插入默认模板
2025-04-09 10:26:14 +08:00
db
fix(db): 修复 prompt_store 初始化逻辑
2025-04-09 10:26:14 +08:00
frontend
refactor(db): 优化了代码，调整了import顺序，删除了无用变量
2025-04-09 10:19:57 +08:00
schema
feat(db): 添加 prompt 存储功能
2025-04-09 09:58:42 +08:00
tools
refactor(parse_markdown): 重构 Markdown 解析逻辑并使用 Pydantic 模型
2025-04-04 20:50:39 +08:00
.gitignore
chore: 更新 .gitignore 文件
2025-04-08 12:28:42 +08:00
global_var.py
refactor(db): 优化了代码，调整了import顺序，删除了无用变量
2025-04-09 10:19:57 +08:00
LICENSE
docs: 添加项目基础文档
2025-04-08 13:35:30 +08:00
main.py
feat(db): 添加 prompt 存储功能
2025-04-09 09:58:42 +08:00
README.md
docs: 添加项目基础文档
2025-04-08 13:35:30 +08:00
requirements.txt
feat(db): 添加 prompt 存储功能
2025-04-09 09:58:42 +08:00

README.md

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%