Instructions to use TEDI-AI/GLM-LORA with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use TEDI-AI/GLM-LORA with PEFT:
Task type is invalid.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
README gốc: mục lục các lần train
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -5,38 +5,7 @@ tags: [lora, ocr, borehole-log]
|
|
| 5 |
---
|
| 6 |
# GLM-OCR + LoRA: tờ hình trụ lỗ khoan -> JSON
|
| 7 |
|
| 8 |
-
|
| 9 |
|
| 10 |
-
- `
|
| 11 |
-
- `
|
| 12 |
-
- mỗi thư mục có `thong_tin.json` (ngày, bước, điểm) và `cfg.json`
|
| 13 |
-
|
| 14 |
-
Dùng: `PeftModel.from_pretrained(AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("zai-org/GLM-OCR"), "TEDI-AI/GLM-LORA", subfolder="lora_epoch3")`
|
| 15 |
-
— prompt phải đúng như lúc train (PROMPT trong notebook).
|
| 16 |
-
|
| 17 |
-
`val_o_dung` = tỉ lệ ô đúng tuyệt đối trên 8 tờ val (chỉ tính lúc cuối epoch); `val_json_hop_le` = tỉ lệ đầu ra parse được JSON.
|
| 18 |
-
|
| 19 |
-
| ngày | thư mục | bước | epoch | train_loss | val_loss | val_json_hop_le | val_o_dung |
|
| 20 |
-
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
| 21 |
-
| 2026-11-11 00:36 (GMT+7) | lora_epoch3 | 414/414 | 3.0 | 0.0083 | 0.0108 | 1.0000 | 0.9910 |
|
| 22 |
-
| 2026-11-11 00:36 (GMT+7) | ckpt | 414/414 | 3.0 | 0.0083 | 0.0108 | 1.0000 | 0.9910 |
|
| 23 |
-
| 2026-11-11 00:06 (GMT+7) | ckpt | 400/414 | 2.9 | 0.0033 | 0.0106 | 1.0000 | 0.9899 |
|
| 24 |
-
| 2026-11-10 23:28 (GMT+7) | ckpt | 375/414 | 2.72 | 0.0030 | 0.0105 | 1.0000 | 0.9899 |
|
| 25 |
-
| 2026-11-10 22:51 (GMT+7) | ckpt | 350/414 | 2.54 | 0.0083 | 0.0107 | 1.0000 | 0.9899 |
|
| 26 |
-
| 2026-11-10 22:12 (GMT+7) | ckpt | 325/414 | 2.36 | 0.0032 | 0.0111 | 1.0000 | 0.9899 |
|
| 27 |
-
| 2026-11-10 21:34 (GMT+7) | ckpt | 300/414 | 2.17 | 0.0016 | 0.0117 | 1.0000 | 0.9899 |
|
| 28 |
-
| 2026-11-10 20:57 (GMT+7) | lora_epoch2 | 276/414 | 2.0 | 0.0047 | 0.0119 | 1.0000 | 0.9899 |
|
| 29 |
-
| 2026-11-10 20:57 (GMT+7) | ckpt | 276/414 | 2.0 | 0.0047 | 0.0119 | 1.0000 | 0.9899 |
|
| 30 |
-
| 2026-11-10 20:46 (GMT+7) | ckpt | 275/414 | 1.99 | 0.0047 | 0.0120 | 1.0000 | 0.9504 |
|
| 31 |
-
| 2026-11-10 20:08 (GMT+7) | ckpt | 250/414 | 1.81 | 0.0049 | 0.0125 | 1.0000 | 0.9504 |
|
| 32 |
-
| 2026-11-10 19:30 (GMT+7) | ckpt | 225/414 | 1.63 | 0.0091 | 0.0134 | 1.0000 | 0.9504 |
|
| 33 |
-
| 2026-11-10 18:53 (GMT+7) | ckpt | 200/414 | 1.45 | 0.0076 | 0.0140 | 1.0000 | 0.9504 |
|
| 34 |
-
| 2026-11-10 18:15 (GMT+7) | ckpt | 175/414 | 1.27 | 0.0143 | 0.0153 | 1.0000 | 0.9504 |
|
| 35 |
-
| 2026-11-10 17:36 (GMT+7) | ckpt | 150/414 | 1.09 | 0.0153 | 0.0163 | 1.0000 | 0.9504 |
|
| 36 |
-
| 2026-11-10 17:17 (GMT+7) | lora_epoch1 | 138/414 | 1.0 | 0.0072 | 0.0172 | 1.0000 | 0.9504 |
|
| 37 |
-
| 2026-11-10 17:17 (GMT+7) | ckpt | 138/414 | 1.0 | 0.0072 | 0.0172 | 1.0000 | 0.9504 |
|
| 38 |
-
| 2026-11-10 16:48 (GMT+7) | ckpt | 125/414 | 0.91 | 0.0192 | 0.0199 | – | – |
|
| 39 |
-
| 2026-11-10 16:10 (GMT+7) | ckpt | 100/414 | 0.73 | 0.0161 | 0.0240 | – | – |
|
| 40 |
-
| 2026-11-10 15:32 (GMT+7) | ckpt | 75/414 | 0.54 | 0.0303 | 0.0343 | – | – |
|
| 41 |
-
| 2026-11-10 14:53 (GMT+7) | ckpt | 50/414 | 0.36 | 0.0671 | 0.0618 | – | – |
|
| 42 |
-
| 2026-11-10 14:15 (GMT+7) | ckpt | 25/414 | 0.18 | 0.1702 | 0.1799 | – | – |
|
|
|
|
| 5 |
---
|
| 6 |
# GLM-OCR + LoRA: tờ hình trụ lỗ khoan -> JSON
|
| 7 |
|
| 8 |
+
Mỗi lần train là một thư mục ngày (ngày VN lúc bắt đầu); bảng điểm và cách dùng ở README trong thư mục đó.
|
| 9 |
|
| 10 |
+
- [`2026-11-12/`](2026-11-12/README.md)
|
| 11 |
+
- [`2026-11-10/`](2026-11-10/README.md)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|