登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文手把手带你从零微调大模型。大模型微调复杂且技术难度高，本文仅带你走一遍微调过程，不涉过多技术细节，希望助你了解微调流程 。
2025 年选择 AI 模型平台时，ModelScope 和 Hugging Face 就像工具箱里的两把瑞士军刀，功能强大却用途迥异。作为开发者，我们面临的抉择不再只是技术选型，而是在模型部署效率、中文支持和商业化需求等现实问题中找到平衡。就像在凌晨 debug 时渴望一杯咖啡，是选择标准化的星巴克还是性价比更高的手冲？这个问题，值得我们用键盘敲出答案。
3.创建一个与数据集名字一致的json文件，如我的数据集为Test125，我就创建一个名为Test125的json文件，用于指定训练集、测试集、验证集。并且也可以创建子数据集，使用向导模式。2.点击添加数据文件，把你所需要的数据处理成utf8格式的csv文件上传，并且将其命名成固定格式，如：训练集命名为train.csv，验证集命名为dev.csv；
Llamafactory默认会根据你选择的模型名称，从huggingface中现下载模型，这个过程需要外网，所以一般会下载失败，不建议这种方式。如果不小心未设置cache_dir，而直接安装了模型，可以通过modelscope库（一个python库）自带的命令将已经安装的文件删除。进入魔塔社区首页后，直接搜索需要下载的模型，此处以deepseek-r1-distill-Qwen-1.5B为例。路径
摘要： 开源项目Ming-UniAudio突破AI音频技术壁垒，实现语音识别、合成与自然语言编辑的统一。其核心创新包括：1）首个兼顾理解与生成的Tokenizer（MingTok-Audio），语音质量评分达4.21；2）单一模型支持ASR/TTS任务，方言识别错误率低至9.8%；3）首创自然语言指令编辑功能，可精准修改语音内容。项目提供全流程Demo，支持5分钟快速部署，开发者可通过Huggin
