Qwen-SFT 开源项目最佳实践教程

Qwen-SFT 开源项目最佳实践教程

Qwen-SFT 阿里通义千问(Qwen-7B-Chat/Qwen-7B), 微调/LORA/推理 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-SFT

1. 项目介绍

Qwen-SFT 是一个基于 Qwen-7B 语言模型的开源项目，它提供了微调、LORA 和推理等功能。该项目旨在通过阿里巴巴通义千问（Qwen-7B-Chat/Qwen-7B）进行对话生成和交互式任务处理，并优化模型在特定场景下的表现。

2. 项目快速启动

环境配置

在开始之前，请确保您的环境中已经安装了以下依赖：

• Python >= 3.7
• Transformers >= 4.31.0
• PyTorch >= 1.10.1
• Rouge == 1.0.1
• NLTK == 3.6.6
• PEFT >= 0.2.0
• Numpy
• Tqdm

您可以使用以下命令来安装所需的依赖：

pip install transformers pytorch rouge nltk peft numpy tqdm

克隆项目

将项目克隆到本地：

git clone https://github.com/yongzhuo/Qwen-SFT.git
cd Qwen-SFT

运行示例

以下是微调、推理和验证的基本运行命令：

• 微调：

python train.py

• 推理：

python predict.py

• 验证：

python evaluation.py

3. 应用案例和最佳实践

微调过程

在进行微调时，建议使用大量的标注数据来训练模型，以提高模型在特定任务上的表现。以下是微调的基本步骤：

1. 准备训练数据和相应的标注。
2. 配置训练参数，例如学习率、批大小和训练轮数。
3. 使用 train.py 脚本开始训练。

推理使用

当模型训练完成后，您可以使用 predict.py 脚本来进行推理。确保输入数据的格式与训练时保持一致。

模型部署

模型训练和推理完成后，可以将模型部署到服务器或云平台，以供实际应用使用。

4. 典型生态项目

Qwen-SFT 可以与其他开源项目结合使用，以下是一些典型的生态项目：

• GPT-4-LLM: 用于指令微调的 GPT-4 项目。
• Stanford Alpaca: 斯坦福大学的研究项目，用于生成和评估自然语言文本。
• ChatGLM-6B: 一个基于 GLM-4 的对话系统。

通过整合这些项目，可以构建更加强大和多样化的自然语言处理应用。

Qwen-SFT 阿里通义千问(Qwen-7B-Chat/Qwen-7B), 微调/LORA/推理 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-SFT