🤖 NLP 学习助手项目（基于 LLaMA3 1.5B + QLoRA 微调）

本项目旨在构建一个中文 NLP 学习助手，基于 Meta 发布的 LLaMA3 1.5B 模型，通过 QLoRA 进行高效微调，结合 Gradio 构建用户交互界面，并部署到 Hugging Face Spaces。适用于 NLP 入门学习、术语查询、问答推理等场景。

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📁 项目结构

nlp_llama3_project/
├── data/                  # 数据集原始数据与清洗代码
│   ├── raw/               # 原始数据文件
│   ├── processed/         # 清洗后的数据
│   └── prepare_data.py    # 数据清洗脚本
├── training/              # 模型训练相关代码
│   ├── train_qlora.py     # 微调主程序
│   └── training_utils.py  # LoRA配置与训练辅助
├── inference/             # 推理测试代码
│   ├── infer.py           # CLI 推理
│   └── tokenizer_loader.py# 分词器加载模块
├── gradio_app/            # Gradio 可视化界面与部署
│   ├── app.py             # Gradio 主程序
│   └── requirements.txt   # HF Spaces 所需依赖
├── scripts/               # 工具脚本
│   └── hf_upload_model.py # 上传模型到 Hugging Face
├── README.md              # 项目说明文件
├── LICENSE                # 开源协议（MIT）
└── .gitignore             # 忽略项配置

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📊 技术栈

• Python
• Transformers（LLaMA3）
• PEFT（LoRA / QLoRA）
• BitsAndBytes（4bit 量化）
• Hugging Face Hub（模型、数据、Space 托管）
• Gradio（Web UI）
• Google Colab / VSCode（开发与训练）

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🚀 项目目标

• 构建中文 AI/NLP 学习语料数据集
• 使用 QLoRA 微调 LLaMA3-1.5B 模型
• 上传微调权重到 Hugging Face Model Hub
• 构建 Gradio 网页助手界面
• 部署到 Hugging Face Spaces

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📦 仓库分工（Hugging Face）

仓库类型	仓库名	用途说明
模型仓库	whoc666/nlp_llama3_project-model	存放微调后的模型权重
数据仓库	whoc666/nlp_llama3_project-data	存放训练语料（如 *.jsonl 文件）
Space 展示仓库	whoc666/nlp_llama3_project-app	Gradio 网页问答助手，部署到 Spaces

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