在现有的OpenDeepWiki基础上，我们对生成的文档增加了微调数据功能。

您可以利用OpenDeepWiki微调数据功能做什么？

通过大模型对我们的项目生成完整的项目文档后，在一些特定场景中，我们其实可以不用大参数的大模型进行处理。我们提出了新的功能，可以对现有文档生成微调数据集。通过这个微调数据集，我们可以对一些小参数模型进行微调，让小模型在特定场景下拥有处理能力，并且响应更快。

如何创建微调数据集

步骤1：访问微调页面

打开您部署的OpenDeepWiki：http://ip:端口/admin/finetune，在这个过程中可能需要登录（默认账户密码 admin/admin）。

打开后将看到以下界面：

步骤2：创建数据集

点击右上角"创建数据集"，填写相关信息。您需要自己提供API和Key，然后选择微调生成数据集的模型。提示词模板可以使用默认的，然后点击底部的"创建数据集"。

步骤3：查看数据集

创建完成后，您的数据集列表将多出一条数据，点击"查看"。

步骤4：创建微调任务

进入数据集后，您可以看到选择的仓库文档目录，选择一个目录，然后点击右侧"创建微调任务"。

直接点击"创建"即可，这个任务将绑定到当前选择的目录。

步骤5：启动任务

创建完成后，列表会显示一条数据，点击"启动任务"。

任务开始后会弹窗显示数据实时输出效果，如图所示。可以关闭窗口，再点击"查看"。

步骤6：导出数据集

点击完成查看后，在底部提供了导出数据集的功能。选择导出LLaMA-Factory格式，点击下载完成后即可获得数据集。

通过上面的数据集，我们就可以使用LLaMA-Factory去微调自己的小模型了。

总结

OpenDeepWiki的微调数据功能为用户提供了一种高效的方式，将已生成的项目文档转化为可用于微调小型模型的数据集。这一功能解决了在特定场景下不必依赖大参数模型的问题，通过微调小型模型，可以获得更快的响应速度和针对特定场景的处理能力。

整个过程简单直观：从创建数据集、选择目录、启动任务到最终导出符合LLaMA-Factory格式的数据集，用户可以轻松完成整个工作流程。这为项目文档的高效利用和模型优化提供了新的可能性。

如果您也有类似需求，欢迎加入我们的技术群进行交流。

开源地址：https://github.com/AIDotNet/OpenDeepWiki
vx：wk28u9123456789