关于训练后的模型文件结构以及使用方式上的疑惑
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, machine-learning
調査の方向性
添付された2つのディレクトリ構成と、チュートリアルで使用されているQLoRAおよびmerged-modelの読み込みパスを確認してください。これらを元のqwen-1.8b-chatの使用方法および履歴の処理と比較し、学習済みモデルが同じ呼び出しコードを使用できるかどうか、またどのような読み込みの違いや必要なファイルに注意する必要があるかを文書化してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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？
- 主要言語
- Python
- スター
- 2k
- フォーク
- 1.5k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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