qwen-14b-chat lora微调modelscope有哪些依赖及对应的版本要安装的？

为了在ModelScope上进行Qwen-14B-Chat模型的LoRA微调，你需要确保安装了所有必要的依赖项，并且版本兼容。虽然具体的依赖可能随时间而变化，以下是一些基本的依赖及其推荐版本，用于在ModelScope平台上进行此类任务：

1. Python: 通常建议使用3.7或更高版本，但具体版本应参照Qwen-14B-Chat模型和ModelScope当前推荐的版本。

2. Transformers: 这是Hugging Face的库，用于处理预训练模型。确保安装了与你项目兼容的最新稳定版。可以通过pip安装：

   pip install transformers
   

3. Peft (Prompt Learning with Efficient Fine-tuning): LoRA微调通常涉及使用Peft库，它支持高效微调方法。安装特定版本（如peft==0.2.0）：

   pip install peft==0.2.0
   

4. PyTorch: 作为主要的深度学习框架之一，确保安装了与你的硬件（CPU/GPU）和Transformers版本兼容的PyTorch版本。可以通过查看PyTorch官网获取安装命令。

5. datasets: Hugging Face的另一个库，用于加载数据集。安装命令如下：

   pip install datasets
   

6. tokenizers: 用于处理模型的tokenizer，确保高效的文本编码。通常通过Transformers间接安装，但如果需要单独安装：

   pip install tokenizers
   

7. tqdm: 一个进度条库，常用于显示训练过程中的进度。通常也是作为依赖自动安装，如果没有，可以手动安装：

   pip install tqdm
   

8. accelerate: 用于简化分布式训练、混合精度训练等的库。安装命令：

   pip install accelerate
   

请注意，对于特定的微调任务，可能还需要其他依赖，比如针对特定数据处理的库。此外，由于大模型的计算需求，确保你的环境配置能够支持大规模模型的训练，包括足够的GPU资源和内存。

最后，强烈建议查阅ModelScope官方文档或相关项目的README文件，以获取最准确和最新的依赖信息及安装指南，因为这些信息可能会随着时间和技术更新而变化。