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- 1.finetune性别大模型(昵称&头像)
- a.下载随机数据
- python src/preprocess/download_user_info.py --num 4000 --output_file data/user_info.csv
- b.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]
- c.合并标注后的数据
- 将标注后的数据下载到本地(csv)
- 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
- d.下载头像
- python src/preprocess/download_image.py --input_file data/user_info_label.csv --output_dir image
- e.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
- f.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
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