2024-04-10 09:11:39 +08:00
< div align = "center" >
# EmoLLM-心理健康大模型
< / div >
< p align = "center" >
< a href = "https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/" >
< img src = "assets/EmoLLM_transparent.png" alt = "Logo" width = "50%" >
< / a >
< div align = "center" >
<!-- PROJECT SHIELDS -->
[![Contributors][contributors-shield]][contributors-url]
[![Forks][forks-shield]][forks-url]
[![Issues][issues-shield]][issues-url]
[![OpenXLab_App][OpenXLab_App-image]][OpenXLab_App-url]
[![OpenXLab_Model][OpenXLab_Model-image]][OpenXLab_Model-url]
[![MIT License][license-shield]][license-url]
[![Stargazers][stars-shield]][stars-url]
< / div >
< h3 align = "center" > EmoLLM< / h3 >
< div align = "center" >
2024-07-11 23:46:18 +08:00
简体中文| < a href = "README_EN.md" > English< / a > | < a href = "README_JP.md" > 日本語< / a >
2024-04-10 09:11:39 +08:00
< br / >
< br / >
< a href = "https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM" > < strong > 探索本项目的文档 »< / strong > < / a >
< br / >
< br / >
< a href = "https://openxlab.org.cn/apps/detail/Farewell1/EmoLLMV2.0" > 体验EmoLLM 2.0< / a >
·
< a href = "https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/issues" > 报告Bug< / a >
·
< a href = "https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/issues" > 提出新特性< / a >
< / div >
<!-- 本篇README.md面向开发者 -->
**EmoLLM** 是一系列能够支持 **理解用户-支持用户-帮助用户** 心理健康辅导链路的心理健康大模型,由 `LLM` 指令微调而来, 欢迎大家star~⭐⭐。目前已经开源的 `LLM` 微调配置如下:
< div align = "center" >
2024-04-21 23:29:10 +08:00
| 模型 | 类型 | 链接 | 模型链接 |
| :-------------------: | :------: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------: |:------: |
2024-07-17 14:25:44 +08:00
| InternLM2_5_7B_chat | 全量微调 | [internlm2_5_chat_7b_full.py ](./xtuner_config/internlm2_5_chat_7b_full.py ) | [OpenXLab ](https://openxlab.org.cn/models/detail/chg0901/EmoLLM_V3.0 ), [ModelScope ](https://modelscope.cn/models/chg0901/EmoLLMV3.0 ) |
2024-07-17 14:41:17 +08:00
| InternLM2_5_7B_chat | QLoRA | [internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py ](./xtuner_config/internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py ) |[ModelScope](https://www.modelscope.cn/models/z342994309/emollm_interlm2_5/) |
| InternLM2_7B_chat | QLoRA | [internlm2_7b_chat_qlora_e3.py ](./xtuner_config/internlm2_7b_chat_qlora_e3.py ) | [ModelScope ](https://modelscope.cn/models/aJupyter/EmoLLM/files ) |
2024-07-11 20:00:54 +08:00
| InternLM2_7B_chat | 全量微调 | [internlm2_chat_7b_full.py ](./xtuner_config/internlm2_chat_7b_full.py ) | [OpenXLab ](https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_internlm2_7b_full ) |
2024-07-17 14:41:17 +08:00
| InternLM2_7B_base | QLoRA | [internlm2_7b_base_qlora_e10_M_1e4_32_64.py ](./xtuner_config/internlm2_7b_base_qlora_e10_M_1e4_32_64.py ) |[OpenXLab](https://openxlab.org.cn/models/detail/chg0901/EmoLLM-InternLM7B-base-10e), [ModelScope ](https://www.modelscope.cn/models/chg0901/EmoLLM-InternLM7B-base-10e/summary ) |
2024-07-11 20:22:47 +08:00
| InternLM2_1_8B_chat | 全量微调 | [internlm2_1_8b_full_alpaca_e3.py ](./xtuner_config/internlm2_1_8b_full_alpaca_e3.py ) | [OpenXLab ](https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_internlm2_1_8b_full/tree/main ), [ModelScope ](https://modelscope.cn/models/aJupyter/EmoLLM_PT_InternLM1.8B-chat/files ) |
2024-07-17 14:41:17 +08:00
| InternLM2_20B_chat | LoRA |[internlm2_20b_chat_lora_alpaca_e3.py](./xtuner_config/internlm2_20b_chat_lora_alpaca_e3.py)| |
| Qwen_7b_chat | QLoRA | [qwen_7b_chat_qlora_e3.py ](./xtuner_config/qwen_7b_chat_qlora_e3.py ) | |
2024-07-11 20:00:54 +08:00
| Qwen1_5-0_5B-Chat | 全量微调 | [qwen1_5_0_5_B_full.py ](./xtuner_config/qwen1_5_0_5_B_full.py ) | [ModelScope ](https://www.modelscope.cn/models/aJupyter/EmoLLM_Qwen1_5-0_5B-Chat_full_sft/summary ) |
2024-07-17 14:41:17 +08:00
| Baichuan2_13B_chat | QLoRA | [baichuan2_13b_chat_qlora_alpaca_e3.py ](./xtuner_config/baichuan2_13b_chat_qlora_alpaca_e3.py ) | |
| ChatGLM3_6B | LoRA | [chatglm3_6b_lora_alpaca_e3.py ](./xtuner_config/chatglm3_6b_lora_alpaca_e3.py ) | |
| DeepSeek MoE_16B_chat | QLoRA | [deepseek_moe_16b_chat_qlora_oasst1_e3.py ](./xtuner_config/deepseek_moe_16b_chat_qlora_oasst1_e3.py ) | |
| Mixtral 8x7B_instruct | QLoRA | [mixtral_8x7b_instruct_qlora_oasst1_e3.py ](./xtuner_config/mixtral_8x7b_instruct_qlora_oasst1_e3.py ) | |
2024-09-14 18:34:31 +08:00
| LLaMA3_8B_instruct | QLoRA | [aiwei_llama3_8b_instruct_qlora_e3.py ](./xtuner_config/aiwei_llama3_8b_instruct_qlora_e3.py ) | [OpenXLab ](https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM-LLaMA3_8b_instruct_aiwei/tree/main ), [ModelScope ](https://modelscope.cn/models/aJupyter/EmoLLM-LLaMA3_8b_instruct_aiwei/files ) |
| LLaMA3_8B_instruct | QLoRA | [llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M_ruozhi_scM.py ](./xtuner_config/llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M_ruozhi_scM.py ) |[OpenXLab](https://openxlab.org.cn/models/detail/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0), [ModelScope ](https://modelscope.cn/models/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0/summary ) |
| Qwen2-7B-Instruct | LoRA | [Qwen2-7B-Instruct_lora.py ](./xtuner_config/Qwen2-7B-Instruct_lora.py ) |[ModelScope](https://www.modelscope.cn/models/aJupyter/EmoLLM_Qwen2-7B-Instruct_lora/) |
2024-04-21 23:29:10 +08:00
| …… | …… | …… | …… |
2024-04-10 09:11:39 +08:00
< / div >
欢迎大家为本项目做出贡献~
---
心理健康大模型( Mental Health Grand Model) 是一个综合性的概念, 它旨在全面理解和促进个体、群体乃至整个社会的心理健康状态。这个模型通常包含以下几个关键组成部分:
- 认知因素:涉及个体的思维模式、信念系统、认知偏差以及解决问题的能力。认知因素对心理健康有重要影响,因为它们影响个体如何解释和应对生活中的事件。
- 情感因素:包括情绪调节、情感表达和情感体验。情感健康是心理健康的重要组成部分,涉及个体如何管理和表达自己的情感,以及如何从负面情绪中恢复。
- 行为因素:涉及个体的行为模式、习惯和应对策略。这包括应对压力的技巧、社交技能以及自我效能感,即个体对自己能力的信心。
- 社会环境:包括家庭、工作、社区和文化背景等外部因素,这些因素对个体的心理健康有着直接和间接的影响。
- 生理健康:身体健康与心理健康紧密相关。良好的身体健康可以促进心理健康,反之亦然。
- 心理韧性:指个体在面对逆境时的恢复力和适应能力。心理韧性强的人更能够从挑战中恢复,并从中学习和成长。
- 预防和干预措施:心理健康大模型还包括预防心理问题和促进心理健康的策略,如心理教育、心理咨询、心理治疗和社会支持系统。
- 评估和诊断工具:为了有效促进心理健康,需要有科学的工具来评估个体的心理状态,以及诊断可能存在的心理问题。
2024-04-11 11:22:14 +08:00
< table >
< tr >
< td align = "center" style = "background-color: transparent" >
2024-04-11 11:25:32 +08:00
< img src = "assets \aiwei_demo.gif" alt = "占位图" >
2024-04-11 11:22:14 +08:00
< / td >
< td align = "center" style = "background-color: transparent" >
2024-04-11 11:25:32 +08:00
< img src = "assets \aiwei_demo2.gif" alt = "占位图" >
2024-04-11 11:22:14 +08:00
< / td >
< / tr >
< tr >
< td align = "center" style = "background-color: transparent" >
2024-04-11 11:25:32 +08:00
< img src = "assets \aiwei_demo3.gif" alt = "占位图" >
2024-04-11 11:22:14 +08:00
< / td >
< td align = "center" style = "background-color: transparent" >
2024-04-11 11:25:32 +08:00
< img src = "assets \aiwei_demo4.gif" alt = "占位图" >
2024-04-11 11:22:14 +08:00
< / td >
< / tr >
< / table >
2024-04-10 09:11:39 +08:00
2024-05-04 12:25:51 +08:00
## 🎇最近更新
2024-09-14 18:34:31 +08:00
- 【2024.09.14】基于Qwen2-7B-Instruct模型的Lora微调模型开源, 微调配置文件地址: [Qwen2-7B-Instruct_lora.py](./xtuner_config/Qwen2-7B-Instruct_lora.py) ,模型权重链接:[ModelScope](https://www.modelscope.cn/models/aJupyter/EmoLLM_Qwen2-7B-Instruct_lora/)
- 【2024.08】基于GLM4-9B-chat微调Lora模型开源( 基于LLaMA-Factory) , 详情见[微调教程](./doc/GLM-4-9B-chat%20Lora%20微调( llama-factory) .md) ,模型权重链接:[ModelScope](https://www.modelscope.cn/models/wwewwt/EmoLLM-glm-4-9b-chat/summary)
2024-07-17 14:30:49 +08:00
- 【2024.07.16】欢迎大家体验 EmoLLM V3.0 , 该模型是基于InternLM2.5-7B-Chat模型的全量微调, 微调配置文件地址: [internlm2_5_chat_7b_full.py](./xtuner_config/internlm2_5_chat_7b_full.py) ,模型权重链接:[OpenXLab](https://openxlab.org.cn/models/detail/chg0901/EmoLLM_V3.0), [ModelScope ](https://modelscope.cn/models/chg0901/EmoLLMV3.0 ) , WebDemo地址: [OpenXLab apps ](https://openxlab.org.cn/apps/detail/chg0901/EmoLLMV3.0 ), [配套全量微调知乎教程 ](https://zhuanlan.zhihu.com/p/708931911 )。
2024-07-11 20:09:25 +08:00
- 【2024.07】欢迎大家使用稳定版 EmoLLM V2.0 进行日常使用和学术研究,模型权重链接:[OpenXLab](https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_internlm2_7b_full/tree/main)。
- 【2024.07】新增基于InternLM2_5_7B_chat[微调配置](./xtuner_config/internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py)、模型文件发布在 [ModelScope ](https://www.modelscope.cn/models/z342994309/emollm_interlm2_5/ )。
- 【2024.06】新增基于[LLaMA-Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)[GLM4-9B-chat微调指南](./doc/GLM-4-9B-chat%20Lora%20微调( llama-factory) .md)、新增[基于swift的微调指南](./swift/)、论文[ESC-Eval: Evaluating Emotion Support Conversations in Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2406.14952)引用了EmoLLM且EmoLLM取得了较好的效果。
2024-05-28 17:04:36 +08:00
- 【2024.05.28】EmoLLM使用的多轮对话数据集CPsyCounD和专业评测方法已公开, 详见2024 ACL findings[《CPsyCoun: A Report-based Multi-turn Dialogue Reconstruction and Evaluation Framework for Chinese Psychological Counseling》](https://arxiv.org/abs/2405.16433)!
2024-05-11 17:46:40 +08:00
- 【2024.05.08】EmoLLM**爹系男友阅览体验版**上线 [1. **百度AppBuilder** ](https://appbuilder.baidu.com/s/4cLyw ) [2. **OpenXLab** ](https://openxlab.org.cn/apps/detail/chg0901/EmoLLM3.0_Gradio_Llama3-8B-Instruct3.0 ), 欢迎点赞收藏
2024-05-08 10:52:26 +08:00
- 【2024.05.07】[增量预训练指南](xtuner_config/pt/README.md)
2024-05-04 12:25:51 +08:00
- 【2024.05.04】基于LLaMA3_8b_instruct的[EmoLLM3.0 OpenXLab Demo](https://st-app-center-006861-9746-jlroxvg.openxlab.space/)上线([重启链接](https://openxlab.org.cn/apps/detail/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0)) , [**LLAMA3微调指南** ](xtuner_config/README_llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M.md )**更新**,在[**OpenXLab**](https://openxlab.org.cn/models/detail/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0)和[**ModelScope**](https://modelscope.cn/models/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0/summary)平台发布**LLaMA3_8b_instruct-8B QLoRA微调模型 EmoLLM3.0权重**
- 【2024.04.20】[LLAMA3微调指南](xtuner_config/README_llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M.md)及基于[LLaMA3_8b_instruct的艾薇](https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM-LLaMA3_8b_instruct_aiwei)开源
- 【2023.04.14】新增[快速开始](docs/quick_start.md)和保姆级教程[BabyEmoLLM](Baby_EmoLLM.ipynb)
- 【2024.04.02】在 Huggingface 上传[老母亲心理咨询师](https://huggingface.co/brycewang2018/EmoLLM-mother/tree/main)
- 【2024.03.25】在百度飞桨平台发布[爹系男友心理咨询师](https://aistudio.baidu.com/community/app/68787)
- 【2024.03.24】在**OpenXLab**和**ModelScope**平台发布**InternLM2-Base-7B QLoRA微调模型**, 具体请查看[**InternLM2-Base-7B QLoRA**](./xtuner_config/README_internlm2_7b_base_qlora.md)
- 【2024.03.12】在百度飞桨平台发布[艾薇](https://aistudio.baidu.com/community/app/63335)
- 【2024.03.11】 **EmoLLM V2.0 相比 EmoLLM V1.0 全面提升,已超越 Role-playing ChatGPT 在心理咨询任务上的能力!** [点击体验EmoLLM V2.0 ](https://openxlab.org.cn/apps/detail/Farewell1/EmoLLMV2.0 ),更新[数据集统计及详细信息](./datasets/)、[路线图](./assets/Roadmap_ZH.png)
- 【2024.03.09】 新增并发功能加速 [QA 对生成 ](./scripts/qa_generation/ )、[RAG pipeline](./rag/)
- 【2024.03.03】 [基于InternLM2-7B-chat全量微调版本EmoLLM V2.0开源 ](https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_internlm2_7b_full ), 需要两块A100*80G, 更新专业评估, 详见[evaluate](./evaluate/), 更新基于PaddleOCR的PDF转txt工具脚本, 详见[scripts](./scripts/)
2024-09-14 18:34:31 +08:00
< details >
< summary > 查看更多< / summary >
2024-05-04 12:25:51 +08:00
- 【2024.02.29】更新客观评估计算,详见[evaluate](./evaluate/),更新一系列数据集,详见[datasets](./datasets/)
- 【2024.02.27】更新英文readme和一系列数据集( 舔狗和单轮对话)
- 【2024.02.23】推出基于InternLM2_7B_chat_qlora的 `温柔御姐心理医生艾薇` , [点击获取模型权重](https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_aiwei), [配置文件](xtuner_config/aiwei-internlm2_chat_7b_qlora.py), [在线体验链接](https://openxlab.org.cn/apps/detail/ajupyter/EmoLLM-aiwei)
- 【2024.02.23】更新[若干微调配置](/xtuner_config/),新增 [data_pro.json ](/datasets/data_pro.json )(数量更多、场景更全、更丰富)和 [aiwei.json ](/datasets/aiwei.json )( 温柔御姐角色扮演专用, 带有Emoji表情) , 即将推出 `温柔御姐心理医生艾薇`
- 【2024.02.18】 [基于Qwen1_5-0_5B-Chat全量微调版本开源 ](https://www.modelscope.cn/models/aJupyter/EmoLLM_Qwen1_5-0_5B-Chat_full_sft/summary ),算力有限的道友可以玩起来~
- 【2024.02.06】 EmoLLM在[**Openxlab** ](https://openxlab.org.cn/models/detail/jujimeizuo/EmoLLM_Model) 平台下载量高达18.7k,欢迎大家体验!
2024-04-10 09:11:39 +08:00
< p align = "center" >
< img src = "https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/assets/62385492/7e931682-c54d-4ded-bc67-79130c68d744" alt = "模型下载量" >
< / p >
2024-05-04 12:25:51 +08:00
- 【2024.02.05】 项目荣获公众号**NLP工程化**推文宣传[推文链接](https://mp.weixin.qq.com/s/78lrRl2tlXEKUfElnkVx4A),为博主推广一波,欢迎大家关注!!🥳🥳
2024-04-10 09:11:39 +08:00
< p align = "center" >
< img src = "https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/assets/62385492/47868d6a-2e91-4aa9-a630-e594c14295b4" alt = "公众号二维码" >
< / p >
2024-05-04 12:25:51 +08:00
- 【2024.02.03】 [项目宣传视频 ](https://www.bilibili.com/video/BV1N7421N76X/ )完成 😊
- 【2024.01.27】 完善数据构建文档、微调指南、部署指南、Readme等相关文档 👏
- 【2024.01.25】 EmoLLM V1.0 已部署上线 https://openxlab.org.cn/apps/detail/jujimeizuo/EmoLLM 😀
2024-04-10 09:11:39 +08:00
< / details >
2024-05-04 12:25:51 +08:00
## 🏆荣誉栏
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- 项目荣获上海人工智能实验室举办的**2024浦源大模型系列挑战赛春季赛*****创新创意奖***
2024-06-28 22:21:35 +08:00
2024-04-10 09:11:39 +08:00
< p align = "center" >
< a href = "https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/" >
< img src = "assets/Shusheng.png" alt = "浦语挑战赛创新创意奖" >
< / p >
2024-06-28 22:21:35 +08:00
- 荣获[AI 赋能大学计划“全国高校行”](https://mp.weixin.qq.com/s/yyaulQ1wBzKq5cXaGl2Wag)一等奖
2024-05-04 18:27:18 +08:00
- 🎉感谢以下媒体及公众号朋友对本项目的报道和支持(以下排名不分先后! 若有遗漏、十分抱歉, 一并感激! 欢迎补充!): [NLP工程化 ](https://mp.weixin.qq.com/s/78lrRl2tlXEKUfElnkVx4A ), [机智流 ](https://mp.weixin.qq.com/s/_wMCmssRMGd0Oz5OVVkjAA ), [爱可可爱生活 ](https://mp.weixin.qq.com/s/4WaCg4OpkCWXEuWHuV4r3w ), [阿郎小哥 ](https://mp.weixin.qq.com/s/_MSMeL1XHP0v5lDi3YaPVw ), [大模型日知路 ](https://mp.weixin.qq.com/s/FYYibsCXtfU6FFM9TuKILA ), [AI Code ](https://mp.weixin.qq.com/s/yDWGY3S4CwCi6U_irsFmqA ) 等!
- 项目宣传视频 [EmoLLM ](https://www.bilibili.com/video/BV1N7421N76X/ ) 已发布,欢迎大家围观 😀
2024-04-10 09:11:39 +08:00
2024-05-04 12:25:51 +08:00
## 🎯路线图
2024-04-10 09:11:39 +08:00
< p align = "center" >
< a href = "https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/" >
< img src = "assets/Roadmap_ZH.png" alt = "Roadmap_ZH" >
< / a >
2024-05-04 12:25:51 +08:00
## 🔗框架图
2024-04-10 09:11:39 +08:00
< p align = "center" >
< a href = "https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/" >
< img src = "assets/框架图.png" alt = "Framework_ZH" >
< / a >
## 目录
- [EmoLLM-心理健康大模型 ](#emollm-心理健康大模型 )
2024-05-04 12:25:51 +08:00
- [🎇最近更新 ](#最近更新 )
- [🏆荣誉栏 ](#荣誉栏 )
- [🎯路线图 ](#路线图 )
- [🔗框架图 ](#框架图 )
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- [目录 ](#目录 )
- [开发前的配置要求 ](#开发前的配置要求 )
2024-05-09 02:18:07 +08:00
- [使用指南 ](#使用指南 )
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- [🍪快速体验 ](#快速体验 )
- [📌数据构建 ](#数据构建 )
2024-09-14 18:34:31 +08:00
- [🎨增量预训练、微调指南 ](#增量预训练微调指南 )
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- [🔧部署指南 ](#部署指南 )
2024-05-09 02:18:07 +08:00
- [⚙RAG(检索增强生成) ](#rag检索增强生成 )
2024-05-11 23:54:23 +08:00
- [🎓评测指南 ](#评测指南 )
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- [使用到的框架 ](#使用到的框架 )
- [如何参与本项目 ](#如何参与本项目 )
- [作者(排名不分先后) ](#作者排名不分先后 )
- [版权说明 ](#版权说明 )
- [引用 ](#引用 )
- [特别鸣谢 ](#特别鸣谢 )
2024-06-16 16:42:56 +08:00
- [相关项目 ](#相关项目 )
- [人员 ](#人员 )
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- [Star History ](#star-history )
- [🌟 Contributors ](#-contributors )
- [交流群 ](#交流群 )
###### 开发前的配置要求
- 硬件: A100 40G( 仅针对InternLM2_7B_chat+qlora微调+deepspeed zero2优化)
2024-09-14 18:34:31 +08:00
- todo: 发布更多硬件消耗细节
2024-04-10 09:11:39 +08:00
2024-05-09 02:18:07 +08:00
###### 使用指南
2024-04-10 09:11:39 +08:00
1. Clone the repo
```sh
git clone https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM.git
```
2. 依次阅读或者选择感兴趣的部分阅读:
- [快速体验 ](#快速体验 )
- [数据构建 ](#数据构建 )
2024-09-14 18:34:31 +08:00
- [增量预训练、微调指南 ](#增量预训练微调指南 )
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- [部署指南 ](#部署指南 )
2024-05-11 23:42:38 +08:00
- [RAG ](#rag检索增强生成 )
2024-05-11 23:54:23 +08:00
- [评测指南 ](#评测指南 )
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- 查看更多详情
### 🍪快速体验
2024-05-09 02:18:07 +08:00
- 请阅读[快速体验](quick_start/quick_start.md)查阅
- 快速上手:[Baby EmoLLM](quick_start/Baby_EmoLLM.ipynb)
2024-04-10 09:11:39 +08:00
### 📌数据构建
- 请阅读[数据构建指南](generate_data/tutorial.md)查阅
- 微调用到的数据集见[datasets](datasets/data.json)
2024-09-14 18:34:31 +08:00
### 🎨增量预训练、微调指南
- 增量预训练详见[增量预训练指南](./xtuner_config/pt/README.md)
- 【基于xtuner】全量、LoRA、QLoRA微调详见[微调指南](./xtuner_config/README.md)
- 【基于ms-swift】全量、LoRA、QLoRA微调详见[微调指南](./swift/README.md)
- 【基于LLaMA-Factory】全量、LoRA、QLoRA微调详见[微调指南](./doc/GLM-4-9B-chat%20Lora%20微调( llama-factory) .md)
- todo: 待更新DPO训练
2024-04-10 09:11:39 +08:00
### 🔧部署指南
- Demo部署: 详见[部署指南](demo/README.md)
- 基于[LMDeploy](https://github.com/InternLM/lmdeploy/)的量化部署:详见[deploy](./deploy/lmdeploy.md)
2024-09-14 18:34:31 +08:00
- todo: 基于VLLM部署指南
2024-04-10 09:11:39 +08:00
2024-05-09 02:18:07 +08:00
### ⚙RAG(检索增强生成)
2024-04-10 09:11:39 +08:00
2024-05-09 02:18:07 +08:00
- 详见[RAG](rag/README.md)
2024-04-10 09:11:39 +08:00
2024-05-11 23:54:23 +08:00
### 🎓评测指南
- 本模型评测分为通用评测和专业评测,请阅读[评测指南](evaluate/README.md)查阅
2024-04-10 09:11:39 +08:00
< details >
< summary > 更多详情< / summary >
### 使用到的框架
2024-09-14 18:34:31 +08:00
- [xtuner ](https://github.com/InternLM/xtuner ):用于微调
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- [Transformers ](https://github.com/huggingface/transformers )
- [Pytorch ](https://pytorch.org/ )
- [LMDeploy ](https://github.com/InternLM/lmdeploy/ ):用于量化部署
- [Stremlit ](https://streamlit.io/ ): 用于构建Demo
- [DeepSpeed ](https://github.com/microsoft/DeepSpeed ):并行训练
2024-09-14 18:34:31 +08:00
- [LLaMA-Factory ](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main ):训练框架
- [ms-swift ](https://github.com/modelscope/ms-swift ):训练框架
2024-04-10 09:11:39 +08:00
#### 如何参与本项目
贡献使开源社区成为一个学习、激励和创造的绝佳场所。你所作的任何贡献都是**非常感谢**的。
1. Fork the Project
2. Create your Feature Branch (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. Commit your Changes (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. Push to the Branch (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. Open a Pull Request
< / details >
### 作者(排名不分先后)
2024-04-14 20:20:11 +08:00
| 用户名 | 学校/组织 | 备注 | 贡献 |
| :----------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------: |
| [aJupyter ](https://github.com/aJupyter ) | 南开大学在读硕士 | DataWhale成员 | 项目发起人 |
2024-07-11 20:09:25 +08:00
| [MING-ZCH ](https://github.com/MING-ZCH ) | 华中科技大学在读本科生 | LLM x Mental health 研究者 | 项目联合负责人 |
2024-07-15 15:28:40 +08:00
| [chg0901 ](https://github.com/chg0901 ) | 韩国光云大学在读博士 [MiniSora ](https://github.com/mini-sora/minisora/ ) | DataWhale意向成员 DataWhale鲸英助教团成员 | 项目联合负责人 |
2024-04-14 20:20:11 +08:00
| [jujimeizuo ](https://github.com/jujimeizuo ) | 江南大学在读硕士 | | |
| [Smiling-Weeping-zhr ](https://github.com/Smiling-Weeping-zhr ) | 哈尔滨工业大学(威海)在读本科生 | | |
| [8baby8 ](https://github.com/8baby8 ) | 飞桨领航团区域主管 | 文心大模型核心开发者 | |
| [zxazys ](https://github.com/zxazys ) | 南开大学在读硕士 | | |
| [JasonLLLLLLLLLLL ](https://github.com/JasonLLLLLLLLLLL ) | swufe | | |
| [MrCatAI ](https://github.com/MrCatAI ) | AI搬用工 | | |
| [ZeyuBa ](https://github.com/ZeyuBa ) | 自动化所在读硕士 | | |
| [aiyinyuedejustin ](https://github.com/aiyinyuedejustin ) | 宾夕法尼亚大学在读硕士 | | |
| [Nobody-ML ](https://github.com/Nobody-ML ) | 中国石油大学(华东)在读本科生 | | |
| [Mxoder ](https://github.com/Mxoder ) | 北京航空航天大学在读本科生 | | |
| [Anooyman ](https://github.com/Anooyman ) | 南京理工大学硕士 | | |
| [Vicky-3021 ](https://github.com/Vicky-3021 ) | 西安电子科技大学硕士( 研0) | | |
| [SantiagoTOP ](https://github.com/santiagoTOP ) | 太原理工大学在读硕士 | | 数据清洗, 文档管理、Baby EmoLLM维护 |
| [zealot52099 ](https://github.com/zealot52099 ) | 个人开发者 | | 清洗数据、LLM微调、RAG |
| [wwwyfff ](https://github.com/wwwyfff ) | 复旦大学在读硕士 | | |
| [Yicooong ](https://github.com/Yicooong ) | 南开大学在读硕士 | | |
| [jkhumor ](https://github.com/jkhumor ) | 南开大学在读硕士 | | RAG |
| [lll997150986 ](https://github.com/lll997150986 ) | 南开大学在读硕士 | | 微调 |
| [nln-maker ](https://github.com/nln-maker ) | 南开大学在读硕士 | | 前后端开发 |
| [dream00001 ](https://github.com/dream00001 ) | 南开大学在读硕士 | | 前后端开发 |
| [王几行XING ](https://zhihu.com/people/brycewang1898 ) | 北京大学硕士毕业 | | 清洗数据、LLM微调、前后端开发 |
| [思在] | 北京大学硕士毕业(微软美国) | | LLM微调、前后端开发 |
2024-07-10 11:28:37 +08:00
| [TingWei ](https://github.com/wwewwt ) | 电子科技大学硕士毕业 | 微信公众号: AI大模型在手 | 微调 |
2024-07-09 20:05:50 +08:00
| [PengYu ](https://github.com/hi-pengyu ) | 石河子大学在读硕士 | | LLM微调 |
2024-04-10 09:11:39 +08:00
### 版权说明
该项目签署了 MIT 授权许可,详情请参阅 [LICENSE ](https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/blob/main/LICENSE )
### 引用
如果本项目对您的工作有所帮助,请使用以下格式引用:
```bibtex
@misc {EmoLLM,
title={EmoLLM},
author={EmoLLM},
url={https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/},
year={2024}
}
```
### 特别鸣谢
2024-06-16 16:42:56 +08:00
#### 相关项目
- [CPsyCoun ](https://github.com/CAS-SIAT-XinHai/CPsyCoun )
- [Smile ](https://github.com/qiuhuachuan/smile )
- [SoulChat ](https://github.com/scutcyr/SoulChat )
#### 人员
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- [上海人工智能实验室 ](https://www.shlab.org.cn/ )
2024-05-09 02:18:07 +08:00
- [闻星(浦语小助手) ](https://github.com/vansin )
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- 阿布(北大心理学硕士)
2024-05-09 02:18:07 +08:00
- [Sanbu ](https://github.com/sanbuphy )
2024-04-10 09:11:39 +08:00
- [HatBoy ](https://github.com/hatboy )
<!-- links -->
<!-- [linkedin - shield]: https://img.shields.io/badge/ - LinkedIn - black.svg?style=flat - square&logo=linkedin&colorB=555 -->
<!-- [linkedin - url]: https://linkedin.com/in/aJupyter -->
## Star History
[![Star History Chart ](https://api.star-history.com/svg?repos=SmartFlowAI/EmoLLM&type=Date )](https://star-history.com/#SmartFlowAI/EmoLLM& Date)
## 🌟 Contributors
[![EmoLLM contributors ](https://contrib.rocks/image?repo=SmartFlowAI/EmoLLM&max=50 )](https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/graphs/contributors)
[your-project-path]: SmartflowAI/EmoLLM
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[forks-shield]: https://img.shields.io/github/forks/SmartflowAI/EmoLLM.svg?style=flat-square
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[license-url]: https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/blob/main/LICENSE
[OpenXLab_App-image]: https://cdn-static.openxlab.org.cn/app-center/openxlab_app.svg
[OpenXLab_Model-image]: https://cdn-static.openxlab.org.cn/header/openxlab_models.svg
[OpenXLab_App-url]: https://openxlab.org.cn/apps/detail/Farewell1/EmoLLMV2.0
[OpenXLab_Model-url]: https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_internlm2_7b_full
## 交流群
- 如果失效, 请移步Issue区
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2024-04-22 16:55:28 +08:00
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2024-07-09 19:40:59 +08:00
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