# code_examples

**Repository Path**: jjyu-keji/code_examples

## Basic Information

- **Project Name**: code_examples
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-13
- **Last Updated**: 2025-09-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 代码示例与模型微调

## 项目简介
本项目包含多种大模型微调、后训练、评估和数据预处理的代码示例，适用于代码生成、模型蒸馏、微调等任务。支持 DeepSeek、Gemma、Llama、Magicoder、Mistralai、Tongyi 等主流模型。

## 目录结构
- `approach/`：模型微调与后训练方法
  - `Post_training/`：后训练相关代码（CPT、FFT、LoRA）
  - `cpt/`、`fft/`、`lora/`：不同后训练方法的实现与测试
- `baseline/`：主流大模型的测试脚本
  - `deepseek/`、`gemma/`、`llama/`、`magicoder/`、`mistralai/`、`tongyi/`：各模型的测试代码
- `data_pre/`：数据预处理与格式转换
  - 各类原始数据、处理脚本及微调数据
- `evaluate/`：评估工具与指标实现

## 主要功能
- 支持多种大模型的微调与后训练
- 提供丰富的数据预处理脚本
- 集成模型评估工具，支持多维度指标
- 代码结构清晰，便于扩展和复现

## 使用方法
1. 安装依赖（建议使用 Python 3.8+，需根据具体脚本安装相关库）
2. 按需修改配置文件或参数
3. 运行对应的训练、测试或评估脚本

## 许可证
详见 LICENSE 文件。

如需详细使用说明或遇到问题，请查阅各子目录下的代码注释或联系项目维护者。