説明なし
1. finetune性别大模型(昵称&头像)
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
- 将标注完成的数据下载到本地,并保存为csv格式
- 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 --image_dir image
1.5 数据格式化
- 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 拆分训练和测试集
- python src/preprocess/split_train_test.py --input_file data/user_info_format.csv --train_file data/user_info_format_train.csv --test_file data/user_info_format_test.csv
1.7 生成训练数据
- python src/preprocess/generate_qw2_5_lora_sft_json.py --input_file data/user_info_format_train.csv --output_file data/train_sft.json
1.8 finetune
1.9 llamafactory部署
1.10 api推理
- python src/preprocess/qw_api_url_inference.py --input data/user_info_format_test.csv --output_file test_result.csv
1.11 评估
- python src/preprocess/eval_result.py --input_file test_result.csv