Qwen-SFT 的项目扩展与二次开发

1、项目的基础介绍

Qwen-SFT 是一个基于阿里通义千问（Qwen-7B-Chat/Qwen-7B）的开源项目，主要涉及微调、LORA（Low-Rank Adaptation）和推理等环节。项目旨在为用户提供一个易于使用和扩展的框架，以便在自然语言处理领域进行研究和应用。

2、项目的核心功能

项目的主要功能包括：

• 微调：通过训练数据对 Qwen-7B 模型进行微调，提高模型在特定任务上的表现。
• LORA：使用低秩矩阵分解技术对模型进行快速适应，降低计算成本。
• 推理：根据用户的输入，利用微调后的模型进行推理，生成对应的回答。

3、项目使用了哪些框架或库？

项目主要使用了以下框架和库：

• Transformers：用于加载和操作预训练语言模型。
• PyTorch：深度学习框架，用于模型的训练和推理。
• Rouge：用于评估文本生成的质量。
• NLTK：自然语言处理工具包，用于文本处理。

4、项目的代码目录及介绍

项目的代码目录如下：

• qwen_sft/ft_qwen/：包含微调相关代码，如配置文件、训练脚本等。
• qwen_sft/ft_qwen/config.py：项目配置文件，用于定义模型参数、数据集路径等。
• train.py：模型训练脚本。
• predict.py：模型推理脚本。
• evaluation.py：模型评估脚本。
• post_api.py：项目接口脚本，用于提供 API 调用。

5、对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 数据集扩展：根据实际需求，引入更多领域的数据集，以提高模型在不同场景下的表现。
• 模型优化：尝试使用其他预训练模型，如 GLM、BERT 等，替换 Qwen-7B，以获取更好的效果。
• 功能丰富：增加其他 NLP 任务，如情感分析、实体识别等，使项目成为一个多功能的 NLP 平台。
• 性能优化：针对不同场景和设备，对模型进行量化、剪枝等优化，以提高模型在部署时的效率。
• 界面设计：设计更友好的用户界面，提高用户体验。
• 社区共建：鼓励更多开发者参与项目，共同维护和扩展项目功能。