微调的难点之一在与数据集。本文介绍一种将文档转换为问答数据集的方法，超级快！

上图左侧是我的原文档，右侧是我基于文档生成的数据集。

原理是通过将文档片段发送给ollama本地模型，然后本地模型生成有关问题，并基于文档片段回答问题。需要用到的工具有ollama，easy-dataset: https://github.com/ConardLi/easy-dataset

ollama安装就不赘述了，easy-dataset是一个前端项目，只需要有nodejs就能运行起来了。

进入easydataset的运行界面，新建项目，会被要求添加模型。如果ollama在运行，easydataset能检测到已安装的模型。

首先需要将文档拆分成md格式，MinerU 可以很好做到这一点。

然后将md文件上传到easydataset，easydataset会将其拆分成若干个片段，并针对每个片段生成若干个问题，最后再对每个问题进行回答，问答对就完成了。

按照需要的格式导出，就能直接作为数据集文件了。

数据集格式介绍可参考Unsloth 基于自己的数据集微调建立专属模型_unsloth微调-CSDN博客