QLoRA Fine tuning for Film Character Styled Responses from LLM

Qlora-fine-untuning-for-film-character-reponseses-from-llm

Код для тонкой настройки LLAMA2 LLM с пользовательским текстовым набором данных для создания ответов на стиль символов фильма

Обзор

Этот код использовал эффективные методы тонкой настройки Qlora для создания индивидуального LLAMA2 LLM, способного вернуть ответы в стиле Гандальфа из Властелина колец

Структура проекта

1. get_gandalf_data.py - WebScrapes Gandalf Text Dialoge Данные из онлайн -ресурсов

2. GANDALF_DATASET.PY - создает набор данных запроса/ответа от GANDALF.CSV, который был сгенерирован из данных диалога WebScroped

3. Hyper_params.py - определяет гиперпараметры для тренировочного цикла

4. train_gandalf.py - модель с тонкой базой Llama2 с пользовательским набором данных Gandalf с использованием методов Qlora Peft

5. Оценка.py - загружает тонко настроенную модель Llama2 и дает ответ в стиле Гандальфа на приглашение ввода текста

Автор

Луи Чапо-соусков