flan-t5-xxl-lora

《在24gb显存下教育外国大模型》的示例模型和代码。包含环境Dockerfile，训练代码，生成代码，而且顺带一个QQ机器人示例

https://lxj616.github.io/jekyll/update/2023/03/10/finetune-flan-x5-xxl-under-24gb-vram.html

技术参数

基础模型：flan-t5-xxl 数据集：《外交部发言人答记者问》 训练方式：bitsandbytes 8-bit + lora + peft 训练设备：单RTX 3090Ti (24GB VRAM) 训练参数：见代码

使用方式

参见train_transformer.py来进行训练 参见inference_peft.py来进行生成 QQ机器人示例位于qqbot_example，使用了nonebot2框架，不是一个完整的机器人项目

外交部发言人答记者问数据集

qa_translated_clean_train.jsonl : 训练集10000条问答，全部翻译成了英文 qa_translated_clean_test.jsonl：测试集忘了多少条，里面有http 500错误懒得修了，训练集没有

全部数据来自于网络公开的外交部发言人答记者问，都是公开给国外记者听的，应该完全符合审核的标准，没有任何不合规的内容，毕竟是官方自己公开说的

环境搭建

建议使用Docker进行环境搭建，参见docker_build文件夹下的Dockerfile

国内源都切换好了，国内不好下载的nltk数据给直接丢进去拷贝免下载了

效果示例

在20230427经运营提醒已河蟹删除