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大模型微调-打造行业定制ChatGpt
第29任务： 27.chatglm_qlora方法的项目上传及环境准备
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任务列表
第1任务： 资料
第2任务： 00-课程演示
第3任务： 01-课程介绍
第4任务： 2.初始环境准备
第5任务： 3.数据集准备（上）
第6任务： 4.数据集准备（中）
第7任务： 5.数据集准备（下）
第8任务： 6.finalshell安装与autodl远程服务器连接
第9任务： 7.finalshell安装与autodl搭建（下）
第10任务： 8.Ptuningv2方法介绍
第11任务： 9.Ptuningv2方法实践操作
第12任务： 10.微调后的模型效果测试
第13任务： 11.基座模型效果测试
第14任务： 12.网站gradio部署
第15任务： 13.ptuningv2微调后的模型网站部署
第16任务： 14.基座模型的API封装调用
第17任务： 15.微调模型的API封装调用
第18任务： 16.Unity接入Chatglm系列模型效果演示与项目导入
第19任务： 17.分析需要传输的网络参数
第20任务： 18.Unity网络传输脚本撰写（1）
第21任务： 19.Unity网络传输脚本撰写（2）
第22任务： 20.Unity网络传输脚本撰写（3）
第23任务： 21.Unity网络传输脚本撰写（4）
第24任务： 22.完成网络传输脚本的发送数据逻辑
第25任务： 23.完成网络传输脚本的接收数据逻辑
第26任务： 24.网络传输脚本中的存储历史对话功能（1）
第27任务： 25.网络传输脚本中的存储历史对话功能（2）
第28任务： 26.完成网络传输脚本中的存储历史对话逻辑
第29任务： 27.chatglm_qlora方法的项目上传及环境准备
第30任务： 28.Qlora方法微调实践
第31任务： 29.Qlora微调后的模型和基座模型进行合并
