# Fine_Tuning

**Repository Path**: husterzj/fine_-tuning

## Basic Information

- **Project Name**: Fine_Tuning
- **Description**: 记录微调过程中的点点滴滴
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-03-13
- **Last Updated**: 2025-08-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 大模型

## README

# 微调模型调用示例

这是一个使用OpenAI API调用微调模型的Python示例项目。该项目展示了如何使用Silicon Flow平台的API服务来访问和使用经过微调的语言模型。

## 功能特点

- 支持流式输出响应
- 使用Silicon Flow平台的API服务
- 支持自定义微调模型调用
- UTF-8编码支持

## 环境要求

- Python 3.6+
- OpenAI Python包

## 安装步骤

1. 克隆此仓库到本地：
```bash
git clone [仓库地址]
```

2. 安装依赖：
```bash
pip install openai
```

3. 配置API密钥：
   - 从 https://cloud.siliconflow.cn/account/ak 获取您的API密钥
   - 在代码中替换 `api_key` 的值

## 使用方法

1. 确保已正确设置API密钥和模型名称
2. 运行示例代码：
```bash
python model.py
```

## 代码示例

```python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "您的提示词"},
]

response = client.chat.completions.create(
    model="您的微调模型名称",
    messages=messages,
    stream=True,
    max_tokens=4096
)
```

## 注意事项

- 请确保API密钥的安全性，不要将其直接暴露在代码中
- 使用时请替换为您自己的微调模型名称
- 建议在生产环境中使用环境变量来存储API密钥

## 许可证

MIT License

## 联系方式

如有问题，请通过以下方式联系：
- 邮箱：[您的邮箱]
- 项目地址：[项目地址]