本次教程的任务目标是利用问题和目标边界框信息来对Qwen2.5-VL-3B-Instruct模型进行微调,数据集样式如下: 论文《MLLMs Know Where to Look: Training-free Perception of Small Visual Details with Multimodal LLMs》中使用该数据集用于研究MLLM的注意力模式。 下载代码: modelscope download --dataset ...
2、【部署篇】Qwen2.5-7b的环境搭建 09:57 3、【实操篇】微调Qwen2.5-7b模型 11:25 二次创业周鸿祎:AI最大的问题是刚刚开始【百大AI应用系列视频播客#1】 图灵的猫 44.7万 477 如何把你的 DeePseek-R1 微调为某个领域的专家?(实战篇) code秘密花园 21.2万 185 【喂饭教程】30分钟手把手教你使用D...
Qwen2.5微调+大模型籽料打包好了, 视频播放量 473、弹幕量 85、点赞数 18、投硬币枚数 7、收藏人数 21、转发人数 1, 视频作者 大模型入门学习教程, 作者简介 人工智能2.0 研究AI大模型每天分享AI知识科技是第一生产力,相关视频:30分钟学会Qwen2.5-7B从零微调垂直领域大
优化了 Qwen3 模型的 Agent 和 代码能力,同时也加强了对 MCP 的支持(后文附使用Qwen3系列模型与MCP结合的实战教程) 01.推理&部署 Transformers 在transformers 中使用 Qwen3-30B-A3B : from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Qwen/Qwen3-30B-A3B" ...
在微调 Qwen1.5 模型时,官方教程中明确指出需要使用 JSON 格式的数据集。如果数据格式不符合要求,可能会导致解析失败,从而引发类似 malformed node or string 的错误。 具体可能的原因包括: - JSON 文件格式错误:例如缺少引号、括号未闭合、字段名或值格式不正确。 - 字段缺失或命名错误:微调算法(如 SFT 或 DPO)...
还有魔塔给新用户提供100小时的免费GPU资源进行使用,正好可以来薅一波羊毛,学习一下大模型的微调。 话不多说,直接开始。 2.1、账号和环境准备 首先你需要注册和登录魔塔的账号:https:///home 在模型库找到qwen2.5大模型,当然了,还可以试试其他大模型,魔塔集合了很多大模型,都能直接下载使用。
通常,大模型微调通常使用自定义数据集进行微调。在这里,我们将展示可直接运行的demo。 Qwen2.5 我们对Qwen2.5-72B-Instruct进行自我认知微调。 自我认知数据集:https://www./datasets/swift/self-cognition 通用混合数据集: https://www./datasets/AI-ModelScope/Magpie-Qwen2-Pro-200K-English ...
新手小白必看:大模型训练微调详解(一) 详细演示了大模型无需代码训练微调的全过程,穿插必须要懂的知识点讲解,新手小白可以直接照抄作业~#大模型训练 #大模型微调 #llamafactory #Unsloth #算力租赁资源成抢手香饽饽 #q - 潜龙悟用于20241213发布在抖音,已经收获了735
全参数微调 LoRA Q-LoRA本次使用 LoRA 参数进行微调,调用Qwen/finetune.py文件进行配置与微调。--model_name_or_path Qwen-1_8B-Chat:指定预训练模型的名称或路径,这里是使用名为"Qwen-1_8B-Chat"的预训练模型。 --data_path chat.json:指定训练数据和验证数据的路径,这里是使用名为"chat.json"的文件。