p83651209
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CPM-9G-8B
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Python 98.2%
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p83651209 0ff927cf92 Delete LLaMA-Factory.zip 2024-11-02 16:51:52 +08:00
FM_9G fix single dataset error with exhaust with 2b models 2024-08-01 10:37:57 +08:00
quick_start_clean Update README.md 2024-09-14 16:15:16 +08:00
README.md Update README.md 2024-11-02 16:34:20 +08:00
inference.py ADD file via upload 2024-11-02 16:15:33 +08:00
test_case.json ADD file via upload 2024-11-02 16:18:55 +08:00
train.sh ADD file via upload 2024-11-02 16:32:04 +08:00

README.md

方案： 全参数微调，使用不同数据集训练多个模型和推理时增强进行融合。

训练代码： LLaMA-Factory.zip 解压后使用，可参照https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory配置环境，或将代码映射到docker中使用。 训练：train.sh。将train.sh放到LLaMA-Factory下使用。 推理： python inference.py(需在inference.py中修改好模型路径。) test_case.json是从题目中提取出来的测试用例。

model_wight:通过百度网盘分享的文件： 链接：https://pan.baidu.com/s/1IXai-fDvv-hCOTS_3srs8Q 提取码：6666

docker: 链接：https://pan.baidu.com/s/1IXai-fDvv-hCOTS_3srs8Q 提取码：6666

train_data: 链接：https://pan.baidu.com/s/1IXai-fDvv-hCOTS_3srs8Q 提取码：6666