carry/gzhu-biyesheji
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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
db
feat(dataset): 初步完成数据集管理页面和功能
2025-04-09 20:49:20 +08:00
frontend
feat(frontend): 优化 TensorBoard 端口占用问题
2025-04-14 17:06:44 +08:00
schema
refactor(schema): 修改数据集名称默认值
2025-04-09 19:42:00 +08:00
tools
feat(frontend): 优化 TensorBoard 端口占用问题
2025-04-14 17:06:44 +08:00
.gitignore
chore: 更新 .gitignore 文件
2025-04-12 18:42:36 +08:00
global_var.py
fix(global_var):修复_workdir非全局变量的bug
2025-04-13 01:52:05 +08:00
LICENSE
docs: 添加项目基础文档
2025-04-08 13:35:30 +08:00
main.py
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
README.md
docs: 添加项目基础文档
2025-04-08 13:35:30 +08:00
requirements.txt
build: 添加 tensorboard 依赖
2025-04-14 16:30:39 +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%