Qwen-SFT 项目亮点解析

1. 项目的基础介绍

Qwen-SFT 是一个基于 Qwen-7B 模型的开源项目，主要包含对 Qwen-7B 进行微调、推理等功能，旨在提升模型在实际应用中的性能和效果。项目遵循 Apache-2.0 开源协议，允许用户在遵循协议的前提下自由使用和修改。

2. 项目代码目录及介绍

项目的主要代码目录如下：

• qwen_sft/ft_qwen/：存放微调相关的代码和配置文件。
• qwen_sft/ft_qwen/config.py：微调的配置文件，包含模型参数、训练参数等。
• train.py：微调模型的训练脚本。
• predict.py：模型推理脚本。
• evaluation.py：模型验证脚本。
• post_api.py：提供 API 接口的脚本。

3. 项目亮点功能拆解

• 微调功能：通过微调 Qwen-7B 模型，使其更好地适应特定任务和数据集。
• 推理功能：支持对输入问题进行推理，生成合适的回答。
• 验证功能：通过验证脚本来评估模型的性能和效果。

4. 项目主要技术亮点拆解

• 自定义 attention_mask：项目在 Qwen-7B 模型的基础上实现了自定义的 attention_mask，能够有效屏蔽 padding，提升模型性能。
• 优化训练策略：项目采用了先进的训练策略，如 LORA、LoRA 等技术，提高模型的训练效率和效果。
• 多数据集支持：项目支持多种数据集，包括中文和英文数据集，为用户提供丰富的数据来源。

5. 与同类项目对比的亮点

• 模型性能：Qwen-SFT 在多个数据集上的表现优于同类项目，具有更高的准确率和更好的生成效果。
• 易用性：项目提供了完善的文档和示例，使得用户能够快速上手并使用。
• 开源协议：项目遵循 Apache-2.0 开源协议，允许用户自由使用和修改，为开源社区的发展贡献力量。