carry/gzhu-biyesheji

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carry 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

feat(dataset): 初步完成数据集管理页面和功能

2025-04-09 20:49:20 +08:00

feat(frontend): 添加数据集选择功能到训练页面

2025-04-11 19:43:34 +08:00

refactor(schema): 修改数据集名称默认值

2025-04-09 19:42:00 +08:00

refactor(tools): 移除未使用的导入语句

2025-04-11 19:43:19 +08:00

.gitignore

chore: 更新 .gitignore 文件

2025-04-10 17:38:29 +08:00

global_var.py

refactor(global_var): 重构全局变量初始化方法

2025-04-11 18:08:16 +08:00

LICENSE

docs: 添加项目基础文档

2025-04-08 13:35:30 +08:00

main.py

refactor(global_var): 重构全局变量初始化方法

2025-04-11 18:08:16 +08:00

README.md

docs: 添加项目基础文档

2025-04-08 13:35:30 +08:00

requirements.txt

build: 添加 unsloth 依赖

2025-04-10 19:56:44 +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......