法律知识微调数据生成

本模版提供一个完整的法律数据准备流程，帮助你基于法律文档构建高质量问答对数据集，并在 Hugging Face AutoTrain 平台上完成模型微调。适用于构建具备专业法律理解能力的定制大语言模型，如劳动争议、合同纠纷等法律场景问答应用。

模版详情

在模版列表点击查看详情进入模版详情页面。在模版详情页面，可以看到处理的效果示例图和工作流拓扑结构。

使用模版

• 在模版列表选择法律知识微调数据生成模版，在模版列表或详情页点击使用模版，即可创建数据处理任务并快速生成对应工作流。
• 系统内置示例数据，便于快速上手和测试。
• 需要自行创建目标位置
• 支持根据实际需求，自定义调整解析、增强等工作流节点配置。

点击创建并开始运行，等待工作流运行完毕。

查看处理结果

导航至数据中心，找到刚才工作流中选择的目标位置，点击文件文件名，查看处理结果

数据导出

处理完成后，可将数据集导出用于后续模型训练。这里我们直直接点击数据中心文件右侧的下载按钮，导出完成后，解压后你将获得一个如 中华人民共和国劳动争议调解仲裁法.pdf.jsonl 的标准问答对数据集。

模型微调（使用 Hugging Face AutoTrain）

我们将使用 Hugging Face 的 AutoTrain 平台，在线完成微调过程，零代码、全流程可视化。

1. 访问 AutoTrain：https://huggingface.co/autotrain
2. 创建项目：选择 Text Classification 或 Text Generation；
3. 上传数据：将 《中华人民共和国劳动争议调解仲裁法》.pdf.jsonl 上传至项目中；
4. 配置参数：设置训练轮数、学习率、基础模型（如 Mistral、Gemma 等）；
5. 启动训练：点击 Start Training 开始模型微调。

AutoTrain 将自动为你完成环境部署与训练过程。训练完成后，你将得到一个具备专业法律问答能力的微调模型，可直接部署或在平台中调用。