魔改LLava模型微调训练教程与应用案例

资源摘要信息:"魔改LLava模型，进行lora微调训练.zip" 本压缩包提供了关于如何魔改LLava模型以及进行lora微调训练的详细资料和脚本。以下为文件中所涉及的关键知识点： ***大模型应用领域 AI大模型应用领域指的是人工智能领域中对于大规模机器学习模型的研究、开发与应用。这些模型由于具有海量参数，因而能处理复杂的任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。在该领域深耕，通常需要深厚的机器学习理论基础、大数据处理能力以及强大的计算资源。 2. 自然语言处理（NLP） 自然语言处理是人工智能的一个子领域，致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。本压缩包中的内容表明了如何针对自然语言处理中的模型进行调整和微调。Lora微调训练可能指的是在现有模型的基础上，通过轻量级的调整（Lora即为Low-Rank Adaptation的缩写），对模型进行细化以适应特定任务或数据集。 3. LLava模型 LLava模型可能是一个特定的AI大模型，尽管在公开资料中尚未广泛认知，但根据文件内容推测，这是一个已经被个人或团队魔改过的模型。魔改可能涉及模型架构、训练策略的调整或优化，使其更加符合特定的使用场景或增强其性能。 4. lora微调训练 lora微调训练是对已经训练好的大型语言模型进行进一步细化的过程。通过lora微调训练，可以在保留模型大部分预训练知识的同时，针对特定任务或领域调整模型参数，以提升其在该任务上的表现。 5. 文件列表说明 - .gitignore: 这是一个通用的Git配置文件，用于告诉Git哪些文件或目录不希望加入版本控制。 - make_dataset.ipynb: 这是一个Jupyter Notebook文件，可能包含了用于创建和准备数据集的代码和步骤。 - llava_infer_lora.ipynb: 另一个Jupyter Notebook文件，可能包含了利用lora微调后的模型进行推理或预测的代码。 - build_model_show.ipynb: 这个文件可能用于展示如何构建和展示一个模型。 - ***.jpg: 可能是一个模型训练或结果展示的图表或图片。 - ds_zero2_no_offload.json: 这可能是一个包含数据集配置信息的JSON格式文件，用于模型训练时的参数设置。 - llava_train_0712.log: 训练日志文件，记录了模型训练过程中的关键信息。 - README.md: 通常用于说明项目的使用方法、贡献者信息、许可信息等。 - run.py: 这可能是一个Python脚本，用于执行模型训练、微调或推理等任务。 - run_zero2.sh: 这是一个shell脚本，可能用于在服务器或本地环境中自动化执行模型训练的相关命令。 6. 技术交流与支持 压缩包的描述中反复强调了作者在AI大模型应用领域的经验积累，并表明了愿意就大模型账号、环境搭建、技术应用等问题提供咨询和帮助。这表明了作者对于该领域有深入理解和实战经验，并希望与他人分享知识、解决问题。