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可实现Lora微调的Qwen-VL模型.zip

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简介：
这段资料包含了一个名为Qwen-VL的模型，特别优化以支持LoRA（低秩适应）微调技术。此资源适用于视觉语言任务，促进高效模型定制与性能提升。 在AI大模型应用领域积累了丰富的经验与成果，希望能为您提供帮助。如果您有关于大模型账号、环境配置或技术落地实施的问题，欢迎详细探讨。能够为您解决问题将是我莫大的荣幸！

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  • 可实现Lora微调的Qwen-VL模型.zip
    优质
    这段资料包含了一个名为Qwen-VL的模型，特别优化以支持LoRA（低秩适应）微调技术。此资源适用于视觉语言任务，促进高效模型定制与性能提升。 在AI大模型应用领域积累了丰富的经验与成果，希望能为您提供帮助。如果您有关于大模型账号、环境配置或技术落地实施的问题，欢迎详细探讨。能够为您解决问题将是我莫大的荣幸！
     
  • 基于Lora的Qwen-VL多模态大模型微调-含源码与教程-优质实战项目.zip
    优质
    本资源包含使用LoRA技术对Qwen-VL多模态大模型进行微调的完整指南，附带源代码和详细教程，适合希望深入研究多模态AI的开发者。 多模态大模型微调：基于Lora对Qwen_VL多模态大模型进行微调，并附项目源码及流程教程，优质项目实战。
     
  • 利用Lora对ChatGLM进行模型微调训练.zip
    优质
    本项目通过使用LoRA技术，针对ChatGLM模型进行了轻量级的微调训练，旨在提升其对话生成能力和效率。 关于使用Lora对ChatGLM进行模型微调训练的资料可以放在一个名为“chatglm使用lora进行模型微调训练.zip”的文件中。
     
  • Python LoRA 大型模型轻量化微调记录.md
    优质
    本文档详细记录了使用Python进行LoRA技术在大型语言模型上的应用过程，旨在实现模型轻量化和高效微调。 本段落首先介绍了LoRA大模型轻量级微调的概念，并提供了使用Python中的transformers库实现文本分类、语义理解等自然语言处理任务的示例代码。接着讨论了LoRA在NLP领域的应用，包括但不限于文本分类与语义理解等领域。 文章内容全面覆盖了LoRA大模型轻量级微调的思想及其具体实施方法，并深入探讨其应用场景。适合有一定深度学习或自然语言处理基础的学习者阅读，同时也适用于具备Python编程技能的读者进行实践操作体验。 通过本段落可以掌握如何利用预训练的语言模型完成下游任务的微调工作；同时了解transformers库在文本分类和语义理解等NLP项目中的应用方法。此外，文章还介绍了LoRA技术在当前自然语言处理领域的典型应用场景。 阅读时建议先熟悉LoRA微调的基本概念，再结合示例代码逐步深入学习，并通过注释来掌握实现细节。对于感兴趣的特定场景，则可以进行更详细的研读和实践操作。实验过程中尝试修改和完善提供的代码也是一个不错的选择。 总体而言，本段落资料详实且实用性强，是深入了解LoRA轻量级微调技术及其在NLP领域应用的优秀学习资源。
     
  • 利用LORA对ChatGLM进行模型微调训练
    优质
    本研究探讨了使用LoRA技术对ChatGLM模型进行高效微调的方法，旨在减少计算资源消耗的同时保持或提升对话生成质量。 使用ChatGLM进行Lora模型微调训练时，并未采用官方方案，而是采取了一种特别节省显存的替代方法。这种方法使得24GB的显存足以支持垂直领域大模型的训练，并且效果非常出色。对于那些机器资源有限但仍需开展实验研究的同学来说，这是一种理想的选择。
     
  • 关于Firefly（流萤）: 支持中文对话的大型语言模型（全量微调+QLoRA），兼容微调Llama2、Llama、Qwen等模型
    优质
    Firefly是一款支持中文对话的先进大型语言模型，通过全量微调和QLoRA技术优化，兼容多种预训练模型如Llama2、Llama和Qwen，提供卓越的语言处理能力。 支持微调XVERSE-13B、Firefly项目中的firefly-chatglm2-6b（用于多轮对话微调）、通义千问Qwen-7B（在多个中英文榜单上表现优异）以及ChatGLM2（比官方训练方法更充分高效）。当前，经过2500步的微调后： 1. Firefly-ChatGLM2-6B生成样例，在Open LLM排行榜上以62分排名第三。 2. 开源firefly-baichuan-13b，使用一百万多轮对话数据提升baichuan-13b的多轮对话能力。 3. firefly-llama-13b在Hugging Face的Open LLM排行榜上复刻Vicuna-13B，比Vicuna-13b-1.1高0.2分，但略低于llams-2-13b-chat 0.5分。 支持训练LLaMA-2、ChatGLM2、Baichuan、通义千问Qwen-7B等模型。
     
  • 在阿里云上轻松部署LLama-factory WebUI以微调Qwen大模型
    优质
    本教程详细介绍如何在阿里云服务器上快速搭建LLama-factory WebUI环境，方便用户进行Qwen等大型语言模型的微调工作。 在当前快速发展的AI领域，微调预训练模型成为了一种常见的实践方法，它有助于使模型更好地适应特定任务或数据集的需求。西南交大的陈同学分享了如何在阿里云上简单且高效地部署Qwen大模型的步骤和技巧。 1. **Qwen大模型介绍**：Qwen是一个具备视觉与语言能力（VL）的大规模多模态模型，它能够出色地理解和处理图像及文本信息。这使得该模型适用于多种任务，包括但不限于图像标注、问答等场景。 2. **环境配置和数据集构建**：在对Qwen进行微调之前，需要完成必要的环境设置工作，如安装相关依赖项和库文件。陈同学推荐了魔搭社区作为下载Qwen2-VL-2B-Instruct模型的资源，并且建议使用GitHub上的LLaMA-Factory库来支持后续的微调操作。 3. **LLaMA-Factory框架介绍**：这是一个专为大规模语言模型（如Qwen）设计的微调准备工具集，涵盖了从部署到训练再到调整等多个方面的功能。陈同学提到可以通过克隆该仓库并执行环境安装命令的方式来进行设置。 4. **Web UI部署和使用**：通过运行llama-factory-cli webui指令，用户可以启动一个图形化界面来完成模型的微调任务。这种交互方式简化了操作流程，使非技术背景的使用者也能轻松上手。 5. **微调数据集构建**：为了成功地对Qwen进行调整优化，需要准备适当的训练数据集。陈同学建议可以通过修改示例文件mllm_demo.json来创建新的数据集模板或直接建立全新的.json格式文档并配置相应参数。对于初学者而言，从现有样本开始是最为便捷的途径。 6. **软件与硬件环境搭建**：在阿里云环境中部署Qwen模型之前，需要安装CUDA、cuDNN和Pytorch等关键组件。这些工具包对GPU加速计算至关重要，并且要求特定版本间的兼容性。陈同学还讨论了可能遇到的一些常见问题及其解决方案。 7. **微调过程详解**：完成上述准备工作后，就可以开始具体的微调流程了。这通常涉及选择合适的预训练模型检查点以及设置相应的训练参数等步骤。详细的调整指南可以在相关教程视频中找到。 8. **微调后的部署与应用**：经过一系列的优化处理之后，用户可以选择加载并使用已训练好的Qwen模型进行实际操作任务如图像标注或生成描述性文本等工作。 陈同学提供的这套指导方案涵盖了从环境搭建到最终模型部署的所有环节，并且特别注意到了可能遇到的问题及其解决方案，为其他研究者和开发者提供了非常有价值的参考指南。
     
  • 百川大模型微调与LoRA模型训练，打造个性化的大预言模型
    优质
    本项目聚焦于通过微调大模型及LoRA技术，开发个性化的语言预测模型，旨在提升模型在特定领域的适应性和效率。 百川大模型微调采用Lora技术进行训练，并支持Baichuan-7B模型的量化处理（包括int和INT4量化）。Baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源且可商用的大规模预训练语言模型，基于Transformer架构，在大约1.2万亿tokens的数据上进行了训练。该模型拥有约70亿参数，并支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文基准测试（如C-Eval/MMLU）中取得了同尺寸最佳的效果。