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AI 大模型微调训练营-作业
《AI大模型》--AI 大模型微调训练营-作业.zip
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2024-03-22
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《AI大模型》--AI 大模型微调训练营-作业.zip （35个子文件） 
作业 作业6 
作业说明.txt 179B 1.基于 data 目录下的数据训练 ChatGLM3 模型，使用 inference Notebook 对比微调前后的效果。 1.基于 data 目录下的数据训练 ChatGLM3 模型 data 
zhouyi_dataset_20240118_152413.csv 214KB raw_data.txt 19KB zhouyi_dataset_20240118_163659.csv 147KB zhouyi_dataset_handmade.csv 8KB qlora_chatglm3_timestamp.ipynb 151KB qlora_chatglm3_timestamp.py 13KB 2.使用 inference Notebook 对比微调前后的效果。 chatglm_inference.ipynb 92KB chatglm_inference.py 6KB 2.将gen_dataset Notebook改写为py文件 gen_dataset.py 24KB gen_dataset.ipynb 69KB 作业2 第三遍完整微调 fine_tune_quickstart_完整微调_ipynb@20240107.ipynb 285KB 第一遍尝试微调 fine_tune_quickstart.py 11KB fine_tune_quickstart.ipynb 117KB 作业3 2.使用 AWQ 量化 Facebook OPT-6.7B 模型。 AWQ_transformers_opt125m.ipynb 296KB awq_transformers_opt125m.py 7KB 1.使用 GPTQ 量化 OPT-6.7B 模型。 AutoGPTQ_transformers_2_7B.ipynb 1.06MB autogptq_transformers_2_7b.py 7KB 作业8 ds_config_zero3.json 1KB 毕业总结.md 13KB 作业4-第四周作业2 作业说明.txt 550B first peft_lora_whisper_large_v2.ipynb 862KB peft_lora_whisper_large_v2.py 25KB second peft_lora_whisper_large_v2.ipynb 866KB peft_lora_whisper_large_v2.py 26KB 作业1 未替换代码模型 pipelines_1227.py 19KB pipelines_1227.ipynb 516KB data image panda.jpeg 2KB pipeline-cat-chonk.jpeg 55KB
cat_dog.jpg 21KB audio mlk.flac 374KB 替换代码模型 pipelines_1227_替换模型跑了一遍.py 21KB pipelines_1227_替换模型跑了一遍.ipynb 821KB 作业说明.txt 182B README.md 43B资源评论
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