xiaozhao1795

FinGPT-v1，执行finetune.sh 脚本，生成的output_dir目录缺少文件

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我在运行finetune.sh脚本的时候，没有报错，生成的output_dir目录如下  只有这两个文件，缺少config.json 是什么原因。谢谢

when I run finetune.sh shell，RuntimeError: Only Tensors of floating point and complex dtype can require gradients

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===================================BUG REPORT=================================== Welcome to bitsandbytes. For bug reports, please submit your error trace to: https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/issues ================================================================================ CUDA_SETUP: WARNING! libcudart.so not found in any environmental path. Searching /usr/local/cuda/lib64... /home/ubuntu/.local/lib/python3.8/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py:136: UserWarning: WARNING:...

在FinGPT-v1的例子，执行 finetune.sh脚本训练时间

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我目前用两只股票(茅台和福耀玻璃)，大约有70M，在执行 finetune.sh脚本的时候，一切都正常，但是训练时间很短，只有几分钟，这个正常吗，生成的outdir 看着没啥问题，运行环境是 Tesla V100 SXM2 32GB 使用Fn16

在执行infer.ipynb 时，文件里面的两个目录问题

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root_path = "/root/autodl-tmp/results" instructions = pd.read_csv(f"{root_path}/results_new.csv") instructions.shape ori_instructions = pd.read_csv(f"{root_path}/results.csv") ori_instructions.shape 这两个文件从哪里获取的，没有看到生成的代码

执行finetune.sh 之后，效果不理想

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目前我爬取了5只股票(东方财富的资讯)，大约有4w条数据，执行finetune.sh 日志如下图  执行脚本参数 python -u finetune.py \ --dataset_path "/data/program/data/dataset6/jsonl/dataset_title_train_and_valid" \ --lora_rank 8 \ --per_device_train_batch_size 16 \ --per_device_eval_batch_size 16 \ --gradient_accumulation_steps 1 \ --num_train_epochs 1 \ --save_steps 100 \ --save_total_limit...