对于小白来说，不知道该怎么调用mindchat模型，能够提供一个demo吗

大佬您好！我也想微调个这种心理咨询的聊天模型，想请教下您的对话数据是怎么来的？
非常感谢！

在机器之心的直播地址能发一下么？应该还有录播吧

看了下直播回放，内容还是在讲纯技术实现，即类似lora的原理；请问是否可以在readme放出微调应用示例呢？或是给个参考之类的

我是 InternLM 的社区开发者，看到您的项目觉得非常不错，希望能够加您的微信，我的微信号是mzm312，我们希望您的项目能够部署到社区，我们将提供算力部署。

想请问一下，该模型是基于base模型微调得到的，还是在chat模型上微调得到的

Feb 20, 2024: 提供MindChat-Qwen2-0_5B、MindChat-Qwen2-4B、MindChat-Qwen2-7B、MindChat-Qwen2-14B对应的gguf模型。

大佬们什么时候有开源计划？

项目readme貌似只有相关介绍，并未提供模型使用方式？

想了解下你们怎么获取的原始文本和怎么构建自动化流程生成对话

报错是
AttributeError: 'BaichuanTokenizer' object has no attribute 'sp_model'

ab/flash-attention
Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:12<00:00, 1.61s/it]
Traceback (most recent call last):
File "/data/code/MindChat/webui_demo.py", line 58, in
demo = gr.ChatInterface(predict,
File "/data/jt_conda/mindchat/lib/python3.9/site-packages/gradio/chat_interface.py", line 273, in init
client_utils.synchronize_async(self.examples_handler.cache)
AttributeError: 'ChatInterface' object has no attribute 'examples_handler'

大佬们，什么时候可以先搞个 openai_api文件 就可以接接口了呀

rt

希望能提供个接口调用，谢谢

感谢作者提供的心理学大模型，其中有一点小疑问，还望赐教
关于数据集示例：data/dataset_example.json
其中部分数据output为空比如：

  {
    "instruction": "非常感谢您的帮助和理解，我期待着与您共同开启这段治疗之旅，为自己的成长和心理健康而努力。",
    "input": "通过指导，我相信您可以逐渐建立起更清晰、更积极的自我认知，降低对他人评价的过度依赖，并且培养更强大的内在自信。",
    "output": "",
    "history": [
      ["我太过在乎别人看法", "是在乎一些重要人的看法呢？还是对于每个人的看法都很在乎呢？"],
      ["我对所有人的看法都很在乎，我害怕被别人拒绝或批评，觉得自己不配和别人交往。", "你对他人看法的在乎和害怕被拒绝或批评，以及对自己价值的质疑，可能表现为社交焦虑和自尊问题。"],
      ["我不会打招呼，不敢面对现实。", "我理解你目前感到的困扰和不安。面对社交和现实中的挑战可能会让我们感到不自信和害怕。但请记住，每个人都有自己的不足和紧张时刻，这是正常的。"],
      ["我不知道要怎么改变这一现状", "在乎别人看法，是不确定自己是怎样的，对自己没有清晰的认识。可以通过咨询客观的认识自己。"]
    ]
  },

请问这么设计的原因是什么呢？

MindChat-Qwen-7B-v2 的模型是基于qwen-7b 吗？我看qwen-7b 训练前会把数据预处理成下边格式：
<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n
<|im_start|>user\n你好<|im_end|>\n
<|im_start|>assistant\n你好！很高兴为你提供帮助。<|im_end|>\n
<|im_start|>user\n给我讲一个年轻人奋斗创业最终取得成功的故事。<|im_end|>\n
<|im_start|>assistant\n
请问咱们会对数据也做一样处理吗？
我看提供的推理代码也没有做数据前处理。https://github.com/X-D-Lab/MindChat/tree/main/scripts
所以我想确认下最终咱们训练数据是做成什么格式？

(my-env) root@autodl-container-072d119c3c-81e484cb:~/autodl-tmp/Qwen# python web_demo.py
Warning: import flash_attn rms_norm fail, please install FlashAttention layer_norm to get better performance https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/tree/main/csrc/layer_norm
Warning: import flash_attn fail, please install FlashAttention https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
Loading checkpoint shards: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:16<00:00, 8.21s/it]
WARNING:root:Some parameters are on the meta device device because they were offloaded to the cpu.
Running on local URL: http://127.0.0.1:6006

To create a public link, set share=True in launch().
User: nihao
Traceback (most recent call last):
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/gradio/routes.py", line 488, in run_predict
output = await app.get_blocks().process_api(
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/gradio/blocks.py", line 1431, in process_api
result = await self.call_function(
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/gradio/blocks.py", line 1117, in call_function
prediction = await utils.async_iteration(iterator)
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/gradio/utils.py", line 350, in async_iteration
return await iterator.anext()
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/gradio/utils.py", line 343, in anext
return await anyio.to_thread.run_sync(
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/anyio/to_thread.py", line 33, in run_sync
return await get_asynclib().run_sync_in_worker_thread(
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 877, in run_sync_in_worker_thread
return await future
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 807, in run
result = context.run(func, *args)
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/gradio/utils.py", line 326, in run_sync_iterator_async
return next(iterator)
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/gradio/utils.py", line 695, in gen_wrapper
yield from f(*args, **kwargs)
File "/root/autodl-tmp/Qwen/web_demo.py", line 124, in predict
for response in model.chat_stream(tokenizer, _query, history=_task_history, generation_config=config):
File "/root/miniconda3/envs/my-env/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1614, in getattr
raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format(
AttributeError: 'QWenLMHeadModel' object has no attribute 'chat_stream'

作者：
你们好，非常感谢你们这项工作对心理大模型开源社区的贡献。
想请问模型训练完之后，如何进行训练效果的评估？
另外想请问下，readme下面这张图里面的评估的对象是与模型正在聊天的人吗？

期待您的回复！

尊敬的MindChat 应用开发者，我是 InternLM 社区开发者&志愿者尖米, 大佬开源的工作对我的启发很大，希望可以探讨使用 InternLM 实现MindChat 的可能性和实现路径，我的微信是mzm312，希望可以取得联系进行更深度的交流

实际在魔塔社区试用了一下，感觉效果不是太好.....

你好，可以披露一下模型的训练细节么？