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@@ -10,6 +10,7 @@ library_name: transformers
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# 介绍
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本模型主要用途为基于科技类文章生成对应标题。
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本次将开源从 100-2200 steps 的中间所有 checkpoint 以供大家参考。
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# 使用
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@@ -44,7 +45,7 @@ print(generated_texts[0])
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https://huggingface.co/datasets/linux-cn/archive
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# 微调
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基于 [LLaMA-Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
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# 介绍
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本模型主要用途为基于科技类文章生成对应标题。
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本次将开源从 100-2200 steps 的中间所有 checkpoint 以供大家参考。
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# 使用
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https://huggingface.co/datasets/linux-cn/archive
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# 微调
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基于 [LLaMA-Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory) 在单张A100（80G）上进行微调，微调参数如下：
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
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