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RAG FiT
RAG FiT
该产品主要面向研究人员和开发者，尤其是那些需要提升LLMs在特定任务中表现的用户。它适合那些需要通过外部信息增强模型能力的场景，例如问答系统、文本生成等。
模型训练与部署研究工具#人工智能#自然语言处理#模型微调#数据增强#评估指标#开源普通产品开源
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简介
RAG-FiT是一个强大的工具，旨在通过检索增强生成（RAG）技术提升大型语言模型（LLMs）的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集，帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可，适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。
截图
产品特色
支持数据增强：创建RAG增强数据集，包括数据加载、归一化、聚合和检索。
高效训练：使用参数高效微调（PEFT）技术对模型进行训练。
灵活推理：支持使用训练或未训练的LLMs进行预测。
多样化评估：提供多种RAG特定的评估指标，如EM、F1、ROUGE等。
模块化设计：通过配置文件实现工作流的定制化。
支持多种模型：兼容Hugging Face Transformers、OpenAI等模型。
可扩展性：允许用户实现自定义评估指标和数据处理步骤。
使用教程
1. 克隆RAG-FiT仓库并安装依赖：运行`pip install -e .`。
2. 创建RAG增强数据集：使用`processing.py`脚本，配置数据加载、检索和预处理步骤。
3. 训练模型：使用`training.py`脚本，选择合适的PEFT技术对模型进行训练。
4. 进行推理：使用`inference.py`脚本，生成模型的预测结果。
5. 评估模型：使用`evaluation.py`脚本，选择评估指标对模型性能进行评估。
6. 自定义配置：通过Hydra工具修改配置文件，调整工作流和参数设置。
7. 部署模型：将训练好的模型部署到Hugging Face Hub或其他平台。
流量来源
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