# 1. finetune性别大模型(昵称&头像)<br>
## 1.1 下载随机数据
- python src/preprocess/download_user_info.py --num 4000 --output_file data/user_info.csv

## 1.2 标注数据
- 根据昵称(nick_name)和头像(avatar_url), 标注data/user_info.csv的gender[男性|女性|未知]

## 1.3 合并标注后的数据
- 将[标注完成的数据](https://w42nne6hzg.feishu.cn/wiki/BEMpwfvMriHrNakjwQncr3l6nUc?open_in_browser=true&sheet=rLAglD)下载到本地，并保存为csv格式<br>
- python src/preprocess/merge_label_data.py --files data/微信昵称\&头像\ -\ 1-昌辉-完成.csv,data/微信昵称\&头像\ -\ 2-张博-完成.csv,data/微信昵称\&头像\ -\ 3-jh-完成.csv,data/微信昵称\&头像\ -\ 4-ln-完成.csv,data/微信昵称\&头像\ -\ 5-wz-完成.csv,data/微信昵称\&头像\ -\ 6-dm-完成.csv --output data/user_info_label.csv

## 1.4 下载头像
- python src/preprocess/download_image.py --input_file data/user_info_label.csv --output_dir image

## 1.5 格式化数据
- python src/preprocess/format_user_info.py --input_file data/user_info_label.csv --image_dir image --output_file data/user_info_format.csv

## 1.6 生成样本数据
- python src/preprocess/generate_qw2_5_lora_sft_data.py --input_file data/user_info_format.csv --train_file data/train_sft.csv --test_file data/test_sft.csv --test_rate 0.5