modihand：独立部署与训练个性化的文本大模型，支持多种微调方式

基于 modihand 平台，你可以轻松实现独立部署并训练属于你自己的文本大模型。modihand 提供了便捷的服务，用户只需上传自己的 json 数据集，并通过简单的网页操作，即可启动模型的训练。无需过多的专业知识，你就可以在 modihand 平台上轻松得到自己的文本大模型。

modihand 平台同时也支持众多的微调训练方式，像 Lora，Ptuning，Freeze 等方法都可以在这个平台上得到使用。选择最符合你需求的训练方式，让你的文本大模型更具特色。模型微调的目的是为了改善模型的泛化性能，减小泛化误差，使得在新数据上的预测更为准确。

此外，modihand 平台兼容许多开源大模型，它们可以作为训练的夯实基底。这意味着你可以利用这些已有的开源大模型，快速生成你的个性化模型。开放和兼容的特点，大大增加了 modihand 平台的灵活性和应用范围。

在 modihand，你可以随时下载训练完的模型权重，并将其部署到自己的环境中。这意味着即使在没有网络连接的情况下，你也可以离线使用你的模型。不论在何种环境下，你都有能力使用和维护自己的文本大模型。总的来说，modihand 平台可以帮助你方便快捷地构建和使用自己的文本大模型，无论你是专业的开发人员还是初学者，都可以从 modihand 中获益。