diff --git a/README.md b/README.md
index 7132173..a5597b7 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -9,6 +9,7 @@
+
@@ -130,11 +131,12 @@ weclone-cli server
```
### 使用常见聊天问题测试
-有些答案比较抽象,主要原因是训练数据没有覆盖,后续通过RAG来解决。测试结果在test_result-my.txt。
+不包含询问个人信息的问题,仅有日常聊天。测试结果在test_result-my.txt。
```bash
weclone-cli server
weclone-cli test-model
```
+
## 🖼️ 微调效果
使用Qwen2.5-14B-Instruct模型,大概3万条处理后的有效数据,loss降到了3.5左右的效果。
@@ -170,10 +172,10 @@ weclone-cli test-model
- [ ] Memory 支持
- [ ] 支持多模态
- [ ] 数据增强
-
+- [ ] 支持GUI
## 问题解决
-- 微调问题:[LLaMA-Factory| FAQs | 常见问题](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/issues/4614)
+- 微调问题:[LLaMA-Factory| FAQs | 常见问题](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/issues/4614) 或者更方便的 [](https://deepwiki.com/hiyouga/LLaMA-Factory)
## ❤️ 贡献代码
@@ -181,7 +183,7 @@ weclone-cli test-model
你可以通过查看Issues或帮助审核 PR(拉取请求)来贡献。对于新功能的添加,请先通过 Issue 讨论。
运行`uv pip install --group dev -e .`安装开发依赖。
-项目使用`pytest`测试,`pyright`检查类型,`ruff`检查代码格式。
+项目使用`pytest`测试(测试脚本待完善),`pyright`检查类型,`ruff`检查代码格式。
## ⚠️ 免责声明
diff --git a/weclone/train/train_sft.py b/weclone/train/train_sft.py
index 28ffcc7..35fb787 100644
--- a/weclone/train/train_sft.py
+++ b/weclone/train/train_sft.py
@@ -1,5 +1,6 @@
import os
import sys
+import json
from llamafactory.train.tuner import run_exp
from llamafactory.extras.misc import get_current_device
from weclone.utils.config import load_config
@@ -18,6 +19,9 @@ def main():
logger.error(f"错误:文件 '{sft_json_path}' 不存在,请确保数据处理步骤已正确生成该文件。")
sys.exit(1)
+ formatted_config = json.dumps(config, indent=4, ensure_ascii=False)
+ logger.info(f"微调配置:\n{formatted_config}")
+
run_exp(config)