GLM4指令微调实战，学习LLM微调的入门级任务，附带完整代码。

基于Qwen2-1.5B大模型，实现命名实体识别（NER）任务，是学习LLM微调非常好的入门任务之一，本文将提供完整的代码、模型、数据以及SwanLab实验过程，来帮助你学习如何进行微调。

HuggingFace 的 Transformers 是目前最流行的深度学习训框架之一（100k+ Star），现在主流的大语言模型（LLaMa系列、Qwen系列、ChatGLM系列等）、自然语言处理模型（Bert系列）等，都在使用Transformers来进行预训练、微调和推理。

你可以使用Ultralytics快速进行计算机视觉模型训练，同时使用SwanLab进行实验跟踪与可视化。Ultralytics YOLOv8 是一款尖端、最先进的 （SOTA） 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 设计为快速、准确且易于使用，使其成为各种对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。的作用是为U

Ultralytics是YOLO官方团队推出的CV训练与推理框架，不仅支持目标检测任务，还支持分割、姿态识别、分类等更多任务。是一个深度学习实验管理与训练可视化工具，由西安电子科技大学团队打造，融合了Weights & Biases与Tensorboard的特点，能够方便地进行 训练可视化、多实验对比、超参数记录、大型实验管理和团队协作，并支持用网页链接的方式分享你的实验。你可以使用Ultraly

一个清晰、有组织的README文件对于任何项目都是不可或缺的，它不仅提高了工作效率，还能加强团队间的沟通和项目的可持续性。本文将引导你如何精心打造文件目录结构，使其既直观又具有可读性，从而提升你的项目管理技能。

是通义千问团队的开源大语言模型，由阿里云通义实验室研发。以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习的入门任务。指令微调是一种通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。其中，指令代表模型的人类指令，输出代表遵循指令的期望输出。这个过程有助于弥合LLMs的下一个词预测目标与用户让LLMs遵循人类指令的目标之间的差距。在这个任务中我们会使用模型在数

SwanLab 是一款面向研究人员的开源机器学习训练管理工具，类似Tensorboard或Wandb。Argparse是机器学习训练中非常常用的第三方库，它的主要作用是用来解析命令行参数。通过定义所需的参数，可以从程序外部向程序内部传递各种参数。这样，用户在启动训练模型时，可以灵活地调整模型的参数，如学习率、训练轮数、数据集路径等，从而使得模型训练更加灵活和方便。