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deepseek r1微调模型应用落地案例(医疗法律,PatientSeek),适合借鉴学习。 Bin_Nong 6.0万 27 5分钟搞定WPS中接入DeepSeek,爽到起飞!Deepseek保姆级教程,配置API全过程,实现对话,文本翻译!大模型|LLM|DeepSeek 大模型研学社 4084 80 新手不要用Ollama做Deepseek本地部署 贞仔的AI日记 18.9万 269 Qwen2.5引入...
二,定义模型 下面我们将使用QLoRA(实际上用的是量化的AdaLoRA)算法来微调模型。 frompeftimportget_peft_config,get_peft_model,TaskTypemodel.supports_gradient_checkpointing=True#model.gradient_checkpointing_enable()model.enable_input_require_grads()model.config.use_cache=False# silence the warnings. Please...
运行环境:jupyterLab 微调样例数据集: qwen_chat.json(小份数据) chat.json(中份数据) 描述:基于lora参数微调Qwen1.8chat模型。 样例数据集 - qwen_chat.json(小份数据) - chat.json(中份数据) [https://github.com/52phm/qwen_1_8chat_finetune?tab=readme-ov-file](GitHub - 52phm/qwen_1_8chat_f...
运行报错 Qwen1.5自我认知微调 官方教程 ValueError: malformed node or string 感觉是json数据格式的问题...
Qwen模型下载链接: https://modelscope.cn/organization/qwen 可以使用ModelScope CLI(首推),Python SDK或者git clone的方式下载。 Qwen2.5系列模型体验: Qwen2.5合集: https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen2.5 小程序体验: 看图解数学题(Qwen2-VL+Qwen2.5-Math ...
qwen_1_8chat_finetune 基于lora微调Qwen1.8chat的实战教程 日期:2024-3-16 作者:xiaozhi 运行环境:jupyterLab 微调样例数据集: qwen_chat.json(小份数据) chat.json(中份数据) 描述:基于lora参数微调Qwen1.8chat模型。 1.环境配置 前提: 已经配置好GPU环境。
【大模型微调教程】大佬手把手带你用LLaMA-Factory工具微调Qwen大模型!有手就行,零代码微调任意大语言模型共计2条视频,包括:LLaMA-Factory简介、实际操作等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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。