carry/gzhu-biyesheji

Go to file

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

feat(dataset): 初步完成数据集管理页面和功能

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

refactor(frontend): 重构训练页面布局并优化用户界面

2025-04-15 00:12:09 +08:00

refactor(schema): 修改数据集名称默认值

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

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......