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RSS订阅原创 山东大学项目实训（二十三）：多行业评估大模型与个性化职业推荐大模型实现微调与部署
智能简历平台Plus——基于LLaMA-Factory 的ChatGLM模型微调：实现智能评估与反馈系统（1）-优快云博客智能简历平台Plus——基于LLaMA-Factory 的ChatGLM模型微调：实现智能评估与反馈系统（2）-优快云博客智能简历平台Plus——基于LLaMA-Factory 对 ChatGLM-6B 进行专业领域微调-优快云博客智能简历平台Plus——基于LLaMA-Factory 对 ChatGLM-6B 进行专业领域微调（12）-优快云博客
2024-06-24 21:10:37
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原创 山东大学项目实训（二十三）：Mbti求职推荐系统UI界面与沉浸式面试问答按钮功能实现
这一篇博客主要是对求职推荐系统UI的优化。提示设置（包括其中按钮设置）
2024-06-24 12:23:02
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原创 山东大学项目实训（二十一）：SQLite 数据库嵌入完成【转载】
智能简历平台Plus——数据库（3）-优快云博客智能简历平台Plus——数据库（4）-优快云博客
2024-06-24 12:19:18
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原创 山东大学项目实训（十八）:数据集获取工作【转载】
项目实训日志（九）-数据集爬取-优快云博客项目实训日志（十）-数据集清洗与整理-优快云博客项目实训日志（十一）-数据部分工作总结-优快云博客
2024-06-24 10:58:35
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原创 山东大学项目实训（十七）:将微调后的 ChatGLM-6B 模型服务 URL 集成到前端项目中：实现沉浸式面试系统
设置前端按钮配置按钮点击事件调用模型 API测试和验证维护与优化通过上述步骤，我们成功地将微调后的 ChatGLM-6B 模型服务 URL 集成到了前端项目中，用户可以通过点击“沉浸式面试系统”按钮来访问和使用模型服务。这种集成方式使得强大的语言模型可以无缝地融入到前端应用中，提供丰富的交互体验和强大的功能支持。
2024-06-24 07:46:23
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原创 山东大学项目实训（十六）:基于LLaMA-Factory的微调模型评估和测试
通过使用 LLaMA-Factory 对 ChatGLM 进行微调和评估，我们能够有效地监控模型的性能，并通过调整超参数、改进数据集和优化评估策略来不断提升模型质量。微调后的模型在生成准确性、逻辑性和生成效率上都表现出显著的提升，为应用于实际的模拟面试对话系统提供了坚实的基础。
2024-06-24 06:18:17
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原创 山东大学项目实训（十五）:微调ChatGLM-6B的超参数设置与优化
微调大型语言模型（ChatGLM）是一个复杂而精细的过程，其中选择和调整超参数（如学习率、批量大小、训练轮次等）至关重要。这些参数直接影响模型的性能、收敛速度以及最终的输出质量。幸好我们使用的是LLaMA-Factory，不仅调参这个操作被简化成直观的图形界面，还贴心的提供了不同参数的分类，方便我们进行研究尝试。在这篇博客中，我们将深入探讨微调过程中常用超参数的设置与优化策略，分享我的实践经验与实验数据。
2024-06-24 05:55:47
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原创 山东大学项目实训（十四）:微调ChatGLM-6B实现沉浸式对话固定输出格式（计算机行业沉浸式面试系统）
经过将近十次的训练，我发现了比较有效的数据集格式和组合。可以成功的改变模型的自我认知，输入一句描述计算机相关专业或工作的语句也可以固定“评分、评语、下一个问题”的格式输出了。
2024-06-24 05:01:24
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原创 山东大学项目实训（十三）:使用LLaMA-Factory进行微调的数据集设置与基本流程
LLaMA-Factory是一个非常好用的开源的无代码微调框架，在模型微调方式、参数配置、数据集设置、模型保存、模型合并、模型测试以及模型试用上，提供了非常完备的开发接口。下面是对微调全过程（数据集篇）的一个记录。
2024-06-24 04:29:19
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原创 山东大学项目实训（十二）：前端开发4、5（简历功能实现）【转载】
智能简历平台Plus——前端开发4（简历功能实现）（5）-优快云博客智能简历平台Plus——前端开发5（简历功能实现）（6）-优快云博客
2024-05-31 12:18:34
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原创 山东大学项目实训（十一）:使用LlaMa-Factory进行lora微调
试了很多不同格式的数据集，发现只是将问题放在instruction里面，input空着效果并不好，于是尝试了把用户输入放在input里面，instruction作为提示词。但是现在还存在一些问题，固定格式输出并不稳定，聊着聊着他就忘了这件事，后续还要再进行改进。可以输出固定格式结果。
2024-05-31 11:52:21
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原创 山东大学项目实训（七）：数据集清洗与格式化
这通常包括将文本数据转换为模型需要的特定结构，如“问题-答案”对，在我们的项目中，我将输入设定为面试者的回答，输出设置为。通过这一项目，我不仅增强了自己在数据处理和模型训练领域的技能，还为面试自动化研究领域贡献了一套高质量的数据集。我的目标是收集与简历审查和计算机行业的面试问题相关的数据。通过广泛的研究，我选定了几种公开可用的数据集，并通过网络爬虫技术补充了一些额外的面试问题和答案。此外，为了固定模型输出的文本格式，我在数据集中加入了输出格式的标记，如为每个回答设定固定开头和结尾，或使用特定的布局标签。
2024-05-30 21:41:55
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原创 山东大学项目实训（六）：前端开发3（简历功能实现）【转载】
智能简历平台Plus——前端开发3（简历功能实现）（4）_用vue实现简历编写页面-优快云博客
2024-05-30 21:08:12
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原创 山东大学项目实训（三）：ChatGLM3-6b阿里云部署与网页端启动代码实现
近年来，自然语言处理领域的进步推动了多种大型语言模型的开发和部署，例如ChatGLM。在本文中，我将分享如何在阿里云服务器上成功实现ChatGLM模型的本地部署，并通过命令行和网页窗口运行模型的经验。在阿里云服务器上部署ChatGLM模型是一个具有挑战性但非常有价值的项目。通过这次经验，我不仅提高了自己在云计算和模型部署方面的技能，也为更广泛的用户提供了访问先进NLP模型的途径。希望这篇博客能为那些寻求在云环境中部署自己的NLP模型的开发者提供帮助和启发。
2024-05-30 20:38:25
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原创 山东大学项目实训（二）：LLM大模型微调学习
首先，它节省了大量的时间和资源。在未来几周，我计划深入实践，开始在一个简单的现成的具体数据集上进行微调，通过实际操作熟悉整个大模型微调并应用的流程，并为项目后续的开展奠定坚实的基础。数据准备：学习如何准备和预处理适合微调的数据，对于我们做的题目来说，简历的数据集并不好找，所以在数据集的收集和整理上可能要多花一些功夫。在线课程和教程：我浏览了一些关于微调NLP模型的在线教程，这些教程详细介绍了如何准备数据、选择模型和进行微调。在这篇文章中，我将分享我在学习微调大模型相关知识的初期阶段的一些见解和体会。
2024-05-09 03:42:52
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原创 山东大学项目实训（一）：智能简历平台Plus——项目概述
项目设计初衷是搭建一个利用API接口生成简历的网站项目，旨在通过集成外部服务或数据，提供更加丰富和自动化的简历生成体验。这种方式不仅简化了用户操作，还能够引入更多动态和个性化的内容到简历中。
2024-05-09 03:36:57
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空空如也
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