# 多GPU微調

本模型是基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在土耳其語-R1數據集上微調的版本，主要用於土耳其語相關推理任務。

SenecaLLM是基於Qwen2.5-Coder-7B-Instruct微調的網絡安全專用大語言模型，專注於網絡安全領域，能夠像專家一樣思考並協助解決相關問題。

該模型是基於openai/whisper-large-v2微調的語音識別模型，在特定領域數據集上取得了4.6858的詞錯誤率。

基於Whisper架構的波斯語自動語音識別模型，在Common Voice 11.0波斯語數據集上微調

該模型是基於openai/whisper-small在google/fleurs yo_ng數據集上微調的版本，用於約魯巴語(Yoruba)的自動語音識別任務。

該模型是基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在土耳其語COMMON_VOICE數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型，在評估集上取得了33.05%的詞錯誤率(WER)。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-2b在土耳其語(TR)COMMON_VOICE數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型

該模型是基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在越南語YouTube非正式音頻數據集上微調的自動語音識別模型。