基于LLaMA-Factory框架的电商智能客服大模型微调

技术信息

语言技术
Python、HTML5、CSS、JavaScript、Vue系统类型
Web行业分类
企业服务参考价格
5000演示地址
http://localhost:7860/

作品详情

行业场景

为满足公司电商智能客服业务场景对专业化、高精度文本生成的需求，启动本项目，旨在将通用大模型优化为适配公司业务的领域专家模型。

功能介绍

1、模型训练
功能描述：支持 6 种训练阶段，覆盖完整的模型对齐流程
2、模型推理
3、模型导出
4、多模态支持
5、量化训练
6、分布式训练
7、先进算法
8、实验监控
9、数据集管理
10、CLI 命令行接口

项目实现

1、主要负责整体项目的开发和验收
2、主要技术栈PyTorch、Transformers、PEFT、TRL、Datasets、Accelerate、Gradio、FastAPI + uvicorn、OmegaConf、
3、实现亮点
Monkey-Patch 机制
配置驱动的微调架构
模块化的数据处理管道
多模态统一抽象
灵活的量化体系
分布式训练自动化
NPU/AMD 全平台支持
4、技术难点
如何支持 100+ 模型而核心代码不膨胀
量化与训练加速的技术兼容性
分布式训练的参数管理
多模态数据的统一处理
适配器加载与合并的复杂度