【源码】基于ModelScope和InternLM的公务员考试问答系统

项目简介

本项目是基于ModelScope和InternLM的大语言模型应用，聚焦于公务员考试领域。通过对InternLM2 - Math - 7B模型进行微调，并使用COIG数据集训练，旨在构建一个高效、准确的公务员考试问答系统，为备考者答疑解惑。

项目的主要特性和功能

1. 大语言模型集成：依托InternLM2 - Math - 7B模型，借助ModelScope平台实施模型微调。
2. 数据集处理：运用COIG数据集开展模型训练，保障模型能精准回答公务员考试问题。
3. 微调技术：采用xtuner工具进行模型微调，提升模型在公务员考试问题上的表现。
4. 模型合并：将微调后的模型与原始大语言模型合并，确保模型稳定性与性能。
5. 交互式Demo：提供基于Streamlit的交互式Demo，用户可实时与模型对话，测试问答能力。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python、PyTorch、Transformers、ModelScope等必要的库和工具，同时安装xtuner工具用于模型微调。

数据集准备

从Hugging Face下载COIG公务员考试数据集，并按照InternLM的数据格式要求对其进行预处理。

模型下载

从ModelScope或其他源下载InternLM2 - Math - 7B预训练模型。

模型微调

使用准备好的数据集对模型进行微调，根据需要调整微调配置文件，以保证模型训练效果。

模型合并

将微调后的模型与原始大语言模型合并，注意正确设置合并后的模型参数，确保模型的稳定性和性能。

运行Demo

运行start.py脚本启动Streamlit应用，通过交互式界面与模型对话，测试其公务员考试问答能力。

特别注意事项

• 微调模型时，要确保数据集质量，做好数据清洗和格式统一。
• 模型合并时，需注意参数设置，保障模型的稳定性和性能。

相关链接和资源

• ModelScope: 链接
• Hugging Face: 链接

版权声明

本项目基于开源技术构建，使用时请遵守相关开源协议和法律法规。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】