1
条回答
写回答
写回答
-
你好，基于modelscope上面SPACE模型的model card（链接https://www.modelscope.cn/models/damo/nlp_space_dialog-intent-prediction/summary）,只需要三步就可以快速复现回复生成任务上的效果： 1. 复制上面model card链接中回复生成任务的训练代码； 2. 打开model card右上角的 notebook（注意选择GPU）; 3. 在notebook中新建一个py脚本，粘贴上述训练代码，即可开始训练。 训练完成后，拷贝model card中该任务的评估代码，修改模型路径为自己保存模型路径，即可输出回复生成任务的效果。
2022-10-31 14:50:35赞同 展开评论 打赏
相关问答
热门讨论
热门文章
小白求助，跟着大模型微调教程做不太明白
597
modelscope-funasr的FunClip怎么安装的？
1661
如何下载llama模型到本地？
2784
modelscope-funasr有没有开源的语音唤醒，自定义唤醒？
388
请问微调开元模型qwe1.5b 和 7b 分别支持数据集的上下文长度是多少个汉字/token？
1121
练的pth模型文件，怎么转成bin文件？
856
gpt3,加载数据时，MsDataset.load报错
1146
modelscope-funasr实时ASR的微调该怎么操作？
504
modelscope-funasr的 sense voice和funasr的底层asr能力是一样吗？
231
在modelscope-funasr中找不到有效的 OpenPGP 数据，如何解决？
65
展开全部
智胜未来：国内大模型+Agent应用案例精选，以及主流Agent框架开源项目推荐
1386
告别Hugging Face模型下载难题：掌握高效下载策略，畅享无缝开发体验
343
RAG+AI工作流+Agent：LLM框架该如何选择，全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐
607
如何使用自然语言处理库`nltk`进行文本的基本处理
29
【AI 技术分享】大模型与数据检索的探索实践
162
RAG：AI大模型联合向量数据库和 Llama-index，助力检索增强生成技术
619
LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇
1305
ModelScope X 昇腾910快速上手
524
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手（检索增强生成(RAG)大模型）
857
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统
1044
展开全部
