
使用场景
研究人员使用RAGFoundry在特定数据集上微调语言模型,以提高问答系统的性能。
开发人员利用RAGFoundry的模块化特性,快速集成到现有的NLP项目中。
教育机构使用RAGFoundry作为教学工具,帮助学生理解如何通过微调提升模型性能。
产品特色
数据集创建:处理模块创建数据集,保存RAG交互,用于RAG训练和推理。
训练:使用PEFT进行高效训练,用户可以在增强数据集上训练任何模型。
推理:使用训练或未训练的LLMs生成预测。
评估:在推理模块生成的输出上运行评估,支持自定义指标。
模块化设计:工作流程通过配置文件自定义,易于扩展和修改。
支持HF Hub:训练完成的模型可以推送到HF Hub,便于共享和使用。
使用教程
1. 克隆RAGFoundry库到本地环境。
2. 根据需要修改配置文件,定制数据集创建、训练、推理和评估的流程。
3. 运行数据处理脚本`processing.py`来创建用于训练和推理的数据集。
4. 使用`training.py`脚本进行模型训练。
5. 利用`inference.py`脚本进行模型推理,生成预测。
6. 最后,通过`evaluation.py`脚本对生成的输出进行评估。
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