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Ragfoundry
Ragfoundry
RAGFoundry的目标受众是研究人员和开发人员，特别是那些在自然语言处理领域工作，需要利用大型语言模型进行复杂任务处理的专业人士。它适合需要快速原型设计和实验不同RAG设置和配置的研究人员。
AI开发助手AI模型#自然语言处理#微调#RAG#参数高效普通产品开源
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产品介绍
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简介
RAGFoundry是一个库，旨在通过在特别创建的RAG增强数据集上微调模型，提高大型语言模型（LLMs）使用外部信息的能力。该库通过参数高效微调（PEFT）帮助用户轻松训练模型，并使用RAG特定指标衡量性能提升。它具有模块化设计，工作流程可通过配置文件自定义。
截图
产品特色
数据集创建：处理模块创建数据集，保存RAG交互，用于RAG训练和推理。
训练：使用PEFT进行高效训练，用户可以在增强数据集上训练任何模型。
推理：使用训练或未训练的LLMs生成预测。
评估：在推理模块生成的输出上运行评估，支持自定义指标。
模块化设计：工作流程通过配置文件自定义，易于扩展和修改。
支持HF Hub：训练完成的模型可以推送到HF Hub，便于共享和使用。
使用教程
1. 克隆RAGFoundry库到本地环境。
2. 根据需要修改配置文件，定制数据集创建、训练、推理和评估的流程。
3. 运行数据处理脚本`processing.py`来创建用于训练和推理的数据集。
4. 使用`training.py`脚本进行模型训练。
5. 利用`inference.py`脚本进行模型推理，生成预测。
6. 最后，通过`evaluation.py`脚本对生成的输出进行评估。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
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