浅浅记录一下从0跑通+微调+推理 Qwen2.5-1.5B大模型的全程

浅浅记录从0安装环境、安装软件、搭建环境、训练数据集、预测的一整套流程，也记录了整套流程下来遇到的一些bug。

提示：本篇笔记是在微调大模型为法律相关模型的教程下记录的，参考的讲解视频在B站上。

浅浅记录自己在Ubuntu中安装Anaconda和pycharm的全过程，以及跑通YOLOv8项目+训练自己的数据集的全过程。

DETR模型实现使用自己训练的权重进行预测+预测整个文件夹的图片+保存画好框的图片+保存每个图片的标注框相应信息的txt文件。以及实现过程中遇到的bug+tips

浅浅记录训练两阶段模型FasterRCNN模型的过程

浅浅记录从0安装环境、安装软件、搭建环境、训练数据集、预测的一整套流程，也记录了整套流程下来遇到的一些bug。

浅浅记录一下搭建YOLOv5项目所需要的环境、卸载旧版本anaconda、安装labelImg工具所遇到的一系列问题以及安装过程。

DETR模型实现使用自己训练的权重进行预测+预测整个文件夹的图片+保存画好框的图片+保存每个图片的标注框相应信息的txt文件。以及实现过程中遇到的bug+tips

浅浅记录一下从0跑通+微调+推理 Qwen2.5-1.5B大模型的全程