商业意义通过清洗、挖掘、 整理，生产出能直接指导商业运营的用户属性体系，如精准营销、个性化搜索和推荐、征信判断、风险控制、体验优化及商业分析等。用户画像的标签体系包括：- 人口属性- 兴趣偏好- 特征人群- 用户分级- LBS属性（local based services）- 用户行为- 业务标签用自然人做用户标识，一个连通图代表一个自然人。可用Hash-To-Min求解最大连通子图标签建模用户画

instruction是最新一轮的问，output是最新一轮的回答，history是之前的问和回答。将训练得到的lora模型，加载到checkpoint里。input是对instruction数据的补充。instruction是问，output是回答。将这要训练的数据集丢到。

官网慢，从modelscope上下载安装。

有时候网速问题，git clone 太慢，就直接下载zip文件，然后再进行关联。3、在GitHub desktops 中添加刚刚的文件夹，就可以完成更新。1、下载zip，解压，把文件夹名称中-main去掉。

报错内容：Qwen2Tokenizer has no attribute all_special_tokens_extended. Did you mean: 'num_special_tokens_to_add'?

查阅官网后可知，2.12.0的包已经被删除掉了。

商业意义通过清洗、挖掘、 整理，生产出能直接指导商业运营的用户属性体系，如精准营销、个性化搜索和推荐、征信判断、风险控制、体验优化及商业分析等。用户画像的标签体系包括：- 人口属性- 兴趣偏好- 特征人群- 用户分级- LBS属性（local based services）- 用户行为- 业务标签用自然人做用户标识，一个连通图代表一个自然人。可用Hash-To-Min求解最大连通子图标签建模用户画

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