关于训练后的模型文件结构以及使用方式上的疑惑
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Documentation
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- python
- Domaine
- ai, machine-learning
Piste de recherche
Examinez les deux structures de répertoires jointes ainsi que le chemin de chargement de QLoRA et du modèle fusionné utilisé dans le tutoriel. Comparez-les avec l’utilisation d’origine de qwen-1.8b-chat et sa gestion de l’historique, puis documentez si le modèle entraîné peut utiliser le même code d’appel et quelles différences de chargement ou quels fichiers requis doivent être pris en compte.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
以上为我qlora之后得到的lora文件以及合并后的文件结构，以下为原始qwen-1.8b-chat文件结构，两者并不完全一致。
由于qwen在modelscope上对chat模型做了特殊的问答代码处理，比如chat模型可以以history保存对话记录，如果我们的模型结构不一致，并且少了部分文件，是否可以用同样的代码调用训练好的模型呢？
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 2k
- Forks
- 1.5k
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Guide de contribution
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